全部产品
Search
文档中心

Simple Log Service:Perbandingan plugin pemrosesan, prosesor ingest, transformasi data, dan prosesor konsumen

更新时间:Jan 10, 2026

Simple Log Service menyediakan empat metode pemrosesan data: plugin pemrosesan, prosesor ingest, transformasi data, dan prosesor konsumen. Topik ini membandingkan fitur dan skenario penggunaan masing-masing metode untuk membantu Anda memilih yang paling sesuai.

Informasi latar belakang

  • Konfigurasi plugin pemrosesan: Pengumpul data Simple Log Service menyediakan berbagai konfigurasi pemrosesan. Konfigurasi ini mendukung plugin pemrosesan dan pemrosesan data pada klien menggunakan pernyataan Structured Process Language (SPL).

  • Ingest processor: Prosesor ingest dapat dikaitkan dengan sebuah Logstore. Secara default, data yang ditulis ke Logstore tersebut diproses oleh prosesor ingest di sisi server.

  • Transformasi data: Data terlebih dahulu ditulis ke Logstore sumber, lalu diproses berdasarkan aturan transformasi. Data yang telah diproses kemudian ditulis ke Logstore tujuan.

  • Consumer Processor: Prosesor konsumen menggunakan SPL untuk memproses data secara real-time saat data dikonsumsi dari sebuah Logstore. Prosesor konsumen mendukung integrasi dengan layanan pihak ketiga seperti SDK, Flink, dan DataWorks.

Perbandingan

Plugin pemrosesan, prosesor ingest, transformasi data, dan prosesor konsumen mencakup seluruh siklus hidup data—sebelum penyimpanan (saat pengumpulan), selama penyimpanan (saat penulisan), dan setelah penyimpanan (setelah penulisan). Metode-metode ini memiliki kesamaan, seperti kemampuan memproses data dan mendukung SPL, namun berbeda dalam skenario penggunaan dan kapabilitasnya.

Dimensi perbandingan

Plugin pemrosesan

Ingest processor

Transformasi data

Consumer Processor

Tahap pemrosesan data

Sebelum penyimpanan (selama pengumpulan data).

Selama penyimpanan.

Setelah penyimpanan.

Setelah penyimpanan.

Menulis ke beberapa Logstore

Tidak didukung untuk satu konfigurasi pengumpulan tunggal. Anda dapat menggunakan beberapa konfigurasi pengumpulan dengan plugin pemrosesan.

Tidak didukung.

Didukung.

Tidak didukung.

SPL

Didukung.

Didukung.

Didukung.

Didukung.

Instruksi SPL yang didukung

Mendukung instruksi untuk pemrosesan data satu baris, yang menerima satu baris data sebagai input dan menghasilkan nol atau satu baris data sebagai output.

Mendukung instruksi untuk pemrosesan data satu baris, yang menerima satu baris data sebagai input dan menghasilkan nol atau satu baris data sebagai output.

Mendukung instruksi SPL lengkap.

Mendukung instruksi SPL lengkap.

Mencegah data sensitif ditulis ke disk

Didukung.

Didukung.

Tidak didukung. Data melewati Logstore sumber.

Tidak didukung. Data melewati Logstore sumber.

Penggunaan resource

Mengonsumsi sebagian resource klien.

Resource sisi server diskalakan secara otomatis. Proses ini transparan bagi pengguna.

Resource sisi server diskalakan secara otomatis. Proses ini transparan bagi pengguna.

Resource sisi server diskalakan secara otomatis. Proses ini transparan bagi pengguna.

Dampak terhadap kinerja

Kinerja pengumpulan sedikit terpengaruh oleh jumlah plugin dan kompleksitas konfigurasi. Kinerja penulisan data tidak terpengaruh.

Kinerja penulisan sedikit terpengaruh oleh kompleksitas data dan pernyataan SPL. Latensi permintaan tunggal dapat meningkat beberapa hingga puluhan milidetik, tergantung pada ukuran paket data permintaan dan kompleksitas pernyataan SPL.

Kinerja penulisan Logstore sumber tidak terpengaruh.

Kinerja penulisan Logstore sumber tidak terpengaruh.

Cakupan skenario

Tinggi.

Standar.

Banyak.

Multiple

Biaya

Tidak dikenakan biaya pemrosesan data SLS, tetapi mengonsumsi sebagian resource klien.

Dikenakan biaya pemrosesan data. Dalam skenario penyaringan data, biaya ini biasanya lebih rendah daripada penghematan yang diperoleh dari pengurangan trafik data dan biaya penyimpanan.

Dikenakan biaya Logstore sumber dan biaya pemrosesan data. Anda dapat mengurangi biaya Logstore sumber dengan mengatur periode retensi datanya menjadi satu hari dan menonaktifkan indeks.

Dikenakan biaya Logstore sumber dan biaya pemrosesan data. Anda dapat mengurangi biaya Logstore sumber dengan mengatur periode retensi datanya menjadi satu hari dan menonaktifkan indeks.

Toleransi kesalahan

Anda dapat mengonfigurasi plugin untuk mempertahankan field asli jika pemrosesan gagal.

Anda dapat mengonfigurasinya untuk mempertahankan data mentah jika pemrosesan gagal.

Karena data sumber sudah disimpan, data dapat diproses ulang jika aturan transformasi gagal. Anda juga dapat membuat beberapa pekerjaan transformasi data untuk memproses data secara terpisah.

Karena data sumber sudah disimpan, kelompok konsumen yang mengintegrasikan aturan konsumsi SPL melalui Flink, DataWorks, atau SDK akan mencoba ulang secara otomatis saat terjadi kesalahan.

Berikut ini membandingkan kemampuan prosesor penulisan, konfigurasi pemrosesan Logtail, dan transformasi data dalam skenario-skenario umum:

Skenario

Konfigurasi Pemrosesan Logtail

Ingest processor

Transformasi data

Consumer Processor

Pemrosesan data sederhana, seperti pemrosesan data satu baris yang tidak melibatkan logika komputasi kompleks.

Direkomendasikan

Direkomendasikan

Direkomendasikan

Direkomendasikan

Pemrosesan data kompleks, seperti tugas yang melibatkan logika komputasi rumit atau memerlukan banyak kondisi, agregasi jendela, atau enrichmen tabel dimensi.

Umum

Umum

Direkomendasikan

Direkomendasikan

Resource client terbatas, seperti saat resource komputasi yang tersedia untuk Logtail terbatas.

Umum

Direkomendasikan

Direkomendasikan

Direkomendasikan

Kontrol sisi client terbatas, seperti tidak memiliki izin untuk mengubah konfigurasi Logtail atau logika penulisan SDK di client.

Tidak direkomendasikan

Direkomendasikan

Direkomendasikan

Direkomendasikan

Kontrol sisi server terbatas, seperti tidak memiliki izin untuk mengubah konfigurasi Logstore atau transformasi data.

Direkomendasikan

Tidak direkomendasikan

Tidak direkomendasikan

Tidak direkomendasikan

Sensitif terhadap latensi dan kinerja penulisan data, seperti saat data mentah harus dikumpulkan sesegera mungkin.

Umum

Umum

Direkomendasikan

Direkomendasikan

Penyembunyian data, dan data sensitif boleh ditulis ke disk.

Direkomendasikan

Direkomendasikan

Direkomendasikan

Direkomendasikan

Penyembunyian data, dan data sensitif tidak boleh ditulis ke disk.

Direkomendasikan

Direkomendasikan

Tidak direkomendasikan

Tidak direkomendasikan

Enrichmen data yang tidak bergantung pada sumber data eksternal, seperti menambahkan field baru yang nilainya merupakan bidang statis atau diekstraksi dari field yang sudah ada.

Umum

Direkomendasikan

Direkomendasikan

Direkomendasikan

Enrichmen data yang bergantung pada sumber data eksternal, seperti melakukan kueri data enrichmen tambahan dari tabel MySQL berdasarkan field log.

Tidak direkomendasikan

Tidak direkomendasikan

Direkomendasikan

Direkomendasikan

Distribusi data, yang menulis data ke Logstore berbeda berdasarkan kondisi yang berbeda.

Umum

Tidak direkomendasikan

Direkomendasikan

Tidak direkomendasikan

Penyaringan data, di mana data mentah tidak diperlukan, untuk menghemat biaya.

Umum

Direkomendasikan

Umum

Umum