技术博文

2022年6月底，阿里云iLogtail代码完整开源，正式发布了完整功能的iLogtail社区版。iLogtail作为阿里云SLS官方标配的采集器，多年以来一直稳定服务阿里集团、蚂蚁集团以及众多公有云上的企业客户，目前已经有千万级的安装量，每天采集数十PB的可观测数据，广泛应用于线上监控、问题分析/定位、运营分析、安全分析等多种场景。此次完整开源，iLogtail社区版首次在内核能力上与企业版完全对齐，开发者可以构建出与企业版性能相当的iLogtail云原生可观测性数据采集器。

容器持久化存储-容器有状态应用调研报告

Cloud2.0 时代，数字化转型进入深水区，需要联合所有的伙伴力量，奋楫笃行，共同打通从数字技术到具体解决业务问题的各种关节。

随着使用SLS告警越来越深入，有些用户的行动策略会配置的特别复杂，有些时候可以让用户通过创建多个行动策略来进行一定的精简，但是在一些场景下，用户是无法创建多个行动策略的。

在对SLS的Logstore和Metricstore进行监控的过程中，有时候会出现一些无数据的情况，监控SLS的存储库中无数据的情况，是保证数据成功上传到SLS的一个重要手段，本文将介绍无数据告警的常见配置方法。

QCon 全球软件开发大会是由极客邦科技旗下 InfoQ 中国主办的综合性技术盛会，每年在伦敦、北京、纽约、圣保罗、上海、旧金山召开。自2007年3月份开始举办以来，已经有超万名有多年从业经验的技术人员参加过QCon大会。QCon 内容源于实践并面向社区，演讲嘉宾依据热点话题，面向5年以上工作经验的技术团队负责人、架构师、工程总监、开发人员分享技术创新和实践。

在对系统进行监控告警的过程中，有时候并非在任何时候都要接收告警通知，本文会介绍几种常见的限制告警通知时段的方法，以及它们各自所适用的场景。

​数据采集神器Telegraf对接开源日志服务器GrayLog

本地机器安装Logtail接入到阿里云SLS日志服务

一次阿里云ECS主机上挂载文件存储NAS的排障过程记录

数据总线作为大数据架构下的流量中枢，在不同的大数据组件之间承载着数据桥梁的作用。通过数据总线，可以实时接入来自服务器、K8s、APP、Web、IoT/移动端等产生的各类异构数据，进行统一数据管理，进而实现与下游系统的解耦；之后可以异步实现数据清洗、数据分发、实时计算、离线计算等计算过程，进而将结构化后的数据投递到下游的分析、归档系统，进而达到构建清晰的数据流的目的。广义上，数据采集与接入、传输链路、存储队列、消费计算、投递等都属于数据总线的范畴，整体上可以分为采集接入层、管道层、计算层。

H3C交换机配置信息中心将日志发送到日志服务器

通过与阿里云建立合作，轻舟智航可以更加专注地进行业务场景研发。轻舟智航通过使用阿里云CPFS和OSS数据流动解决方案，打造一体化的自动驾驶数据底座，并且依托CPFS的高性能和高吞吐，很好地支持轻舟智航业务的快速增长。

本文主要介绍云原生以及对象存储如何支持云原生。

本文将从 SLS 在 EventBridge上 的使用以及若干最佳实践场景等方面，为大家介绍如何基于 EventBridge 构建 SLS 相关应用。

越来越多企业选择数据湖作为企业数据存储、管理的解决方案。同时，数据湖的应用场景也在不断发展，各行各业都在云上构建数据湖，从一开始的简单分析，到互联网搜索推广和深度分析以及近两年大规模的AI训练，都是基于数据湖架构进行的。

阿里云存储的创新活力，不仅拓展了云存储的边界，更为客户如何挖掘数据无限价值方面，带来了更多的可能。11月4日，阿里巴巴集团高级研究员、阿里云智能存储产品线总经理吴结生，在云栖大会上做了《重新定义云存储，释放数据无限价值》的主题分享。

2022年云栖大会期间，阿里云同观测云共同发布可观测性联合解决方案。观测云通过集成日志服务SLS的产品能力，发布了观测云SAAS专属版。

日志上下文浏览是排查业务故障时常用的方式，但受限于Logtail插件系统的设计，在Logtail 1.2.1版本前，如果用户使用Logtail插件来处理日志或采集容器的标准输出，那么用户将无法使用上下文浏览及Livetail功能。为了解决这一问题，本文将重点介绍如何使用日志上下文聚合插件来使能上下文查询和Livetail功能。

SLS 新推出 Scan 功能，让未索引的字段也支持搜索（硬扫描模式），节省全量索引产生的构建和存储费用，同时 Scan 的运行时计算模式对于杂乱结构的日志数据有更好的适配，帮助企业客户实现数字化增效、IT 支出降本的目标。

日志服务SLS提供数据采集、加工、分析、告警可视化与投递功能，为AIOps、大数据分析、运营服务、大数据安全等场景提供支撑，并能以搭积木的方式适配各类运维场景，辅助企业的IT决策。近日，日志服务SLS新增了两项重磅功能，有助于进一步提升研发、运维等场景数字化能力。

SLS针对Logtail本身以及Logtail的管控组件alibaba-log-controller，采用K8s事件的方式，将处理流程中的关键事件透出，从而让用户能够更清楚的感知其中发生的异常。

Terraform是有HashiCorp公司开源的IT基础架构的自动化编排工具，“Write，Plan and Create Infrastructure as Code”，Terraform的命令行接口（CLI）提供了一种简单的机制，用于将配置文件部署到阿里云或者其他任意支持的云上，并对其进行版本控制。 SLS告警告警是一站式告警监控、降噪、事务管理、通知分派的智能运维平台。包含日志/时序存储、告警监控、告警管理、通知管理等模块；强大的功能当然也有自动化配置的需求，本文将介绍如何使用Terraform进行简单的配置，即可完成在无界面的告警配置。

本次介绍2022年AIOps国际挑战赛--热身赛数据的可视化详解，希望可以更好的帮助选手使用SLS平台进行赛题数据的理解。接下来主要介绍下，如何不写一行代码就可以在SLS平台上实现数据的可视化部分。我们提供的DEMO已经同步发不到网上(https://sls.aliyun.com/)，各位可以去查阅。

对于很多流量、访问量、延时等场景，很对同学在绘制大盘时想能在指标中，体现出来异常值的位置，这就是需要在SLS的图表中支持同时在一个图表中绘制曲线并标记点。接下来，我们一步步操作下，如何绘制异常点

通用数据库审计是日志服务提供的一种轻量级、低成本数据库安全方案，在之前的文章《自建数据库没有审计方案？试试这套轻量级低成本方案》中介绍了通过部署Logtail和Packetbeat在应用服务器或者数据库服务器上的方法抓取数据库操作行为流量，从而实现数据库审计数据的采集。日志服务提供了开箱即用的审计报表和告警配置。 随着云原生技术的成熟，越来越多的应用部署在云原生环境，云原生环境的动态及灵活性给抓包工具带来了一些困难，本文主要介绍在K8s环境下如何部署这套轻量级、低成本审计方案。

日志服务（SLS）是云原生观测分析平台，为Log/Metric/Trace等数据提供大规模、低成本、实时平台化服务。一站式提供数据采集、加工、分析、告警可视化与投递功能。阿里云提供了企业级的数据湖解决方案，存储层基于阿里云对象存储OSS构建。日志服务支持开箱即用的OSS投递入湖功能，实现数据的端到端的入湖。 本文主要介绍如何借助日志服务将关系型数据库MySQL数据入湖和实践，并介绍数据在入湖之前可以日志服务可以提供哪些开箱即用的功能。

本文主要作为对2021年SLS产品用户体验改进工作的总结，如您对于产品有任何的建议，可以通过文末的用户体验调研问卷向我们反馈。

Join是数据库和数仓中最常用的一个感念了。在关系型数据库的数据模型中，为了避免数据冗余存储，不同的数据往往放在不同的表中，分为事实表和维度表，这样做可以极大的节省数据存储空间。但是在分析数据时，则需要通过join把多表关联起来分析。可以说，做数据分析，绕不开的一个话题就是join。而join有多种类型，在使用上有不同的使用方式，而在实现上也有不同的实现方式。不同的使用方式和实现方式，则会造成性能上的天差地别。本文尝试由表及里梳理join的使用和内部实现方式，通过了解内部实现，了解如何写出一个高性能的join SQL。

阿里云文件系统服务SMB文件系统（NAS SMB）在没有打开SMB ACL功能时，只支持只读操作，无法修改根目录权限。 在参考《将阿里云SMB协议文件系统挂载点接入AD域》https://help.aliyun.com/document_detail/154930.html，打开SMB ACL功能之后，用户即可修改根目录权限。

阿里云日志服务 SLS 不只是“日志储存”，更是一个一站式智能运维方案、可观测平台。我们从“客户需要的数据如何获取”，发展为“客户的数据如何使用”，再过渡到“如何帮助客户用好数据，产生更大价值”。

近期一直在学习和复现“根因分析”领域的相关文章，在这里跟大家一起分享下相关内容。这里不在赘述关于“可观测性”和“AIOps”的重要性和必要性，也不过多的陈述在“复杂系统”中进行快速根因诊断的必要性，直接进入到相关算法和系统设计部分。

数据库同步是一个比较常见的需求，业务数据一般存储在一致性要求比较高的OLTP数据库中，在分析场景中往往需要OLAP数据库或者比较火的数据湖方案；CDC是数据库同步较为流行的方案，全称是Change Data Capture，主要用于捕捉数据库中变化的数据，然后根据变化的数据写入不同的目标存储。接下来是一些数据库CDC方案的调研及原理探讨，调研方案基于MySQL数据库。