国内日志监控分析王者之 sls

要论国内做日志监控分析的王者(没有之一)，那非阿里云日志服务(后文简称 sls)莫属了。

在 19 年匆匆写了几篇关于分布式日志的文章，又过去了 2 年，再来分析下阿里云的日志服务，过去了 2 年，sls 是否有一些新的变化呢。

相较于 19 年，当前 sls 在功能和业务上，也推出了不少新功能以及旧功能的优化与完善。

1、对于 metrics 数据比较完善的支持，不管是采集，还是数据存储，数据加工与查询，到最后的数据应用。

2、对于 trace 数据的支持。

3、重新优化了智能告警。

4、支持了 promql 和 sql 的融合

到目前为止，sls 基本把运维监控的方方面面的能力，至少从面上补全了，而且部分功能还做出了自己的特色与优势。

同时我们也再来盘点下，目前市面上还在做日志与智能运维监控的公司与产品有哪些，画一张表格大致比较下?

当然还有其它维度的比较，这里就不一一去比较列举了

当然除了以上公司和产品，市场上还有一些做日志和运维产品的，但声音太小，这里就不一一列举了。

其实对于日志的监控分析，从技术侧，最大的难度，就是数据非结构化采集，数据规模，以及分析实时性的能力，通过以上的表格，大家

可能有了一个比较清晰的认识了，通过自己多年的行业经验来看，规模化的日志分析监控场景，还是有诸多挑战的。

在很多方面，其实是秒杀所谓的大数据领域的，当然其实分布式日志监控场景，也是大数据的一个领域，现在大数据行业，特别是传统数仓方向的，到最近的一些数据湖概念，其实很多企业，真心没有那么多数据，本来一个 oracle 能搞定的数据，硬是要搞数据中台架构，

各种大数据框架往上堆砌，结果成本直线上升，而创造的价值和效果却一般，当然这又是另一个故事了。

好了，今天只是一个比较粗粒度的日志产品比较，不涉及到具体的深层技术分析。

对于监控产品，我有一点感悟，数据之下，没有秘密，没有做不好的监控，只是没有足够的数据，什么是可观察性，唯数据而已。