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。
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