Simple Log Service：Apa itu Simple Log Service?

Kemampuan utama

Manajemen Log

• Pengumpulan komprehensif dari klien, server, dan produk cloud.

• Menyediakan penyimpanan bertingkat (panas, dingin, arsip) dengan manajemen siklus hidup untuk mengurangi biaya jangka panjang.

• Mendukung pemrosesan kueri dan analisis skala PB setiap hari, merespons kebutuhan bisnis dengan cepat.

Pipeline Data Terpadu dan Integrasi Data Lake

• Mendukung puluhan metode pengumpulan untuk pengumpulan real-time terpadu data masif.

• Digunakan untuk pemrosesan, pembersihan, konsumsi real-time, dan distribusi, beradaptasi dengan analitik bisnis, analitik data besar, dan lainnya.

• Bertindak sebagai pipeline data perusahaan dan bus data.

Platform Analitik Bisnis dan Pemantauan

• Mengintegrasikan data sistem dengan data bisnis untuk memberikan wawasan real-time.

• Membantu mencegah risiko sistem dan menyesuaikan strategi bisnis, mencapai analisis data real-time atau level menit dibandingkan tampilan T+1 pada sistem BI.

Platform Operasi Observabilitas Full-Stack

• Mendukung penyimpanan terpadu dan analisis gabungan data observabilitas seperti Log/Metric/Trace.

• Mengintegrasikan alat AIOps seperti inspeksi cerdas, prediksi cerdas, dan analisis penyebab akar untuk mencapai deteksi anomali dan peringatan otomatis, meningkatkan stabilitas sistem dan pengalaman pengguna.

Analitik Keamanan Log, Audit, dan Kepatuhan

• Membangun solusi audit keamanan log terpadu lintas beberapa akun dan wilayah.

• Mengumpulkan log secara otomatis dari instance baru dengan penyimpanan terpusat untuk mendukung fungsi audit.

• Termasuk kebijakan audit bawaan dan dapat terhubung ke sistem Security Information and Event Management (SIEM) pihak ketiga.

Mengapa memilih SLS?

• Ingest Data Terpadu

  • Satu pipeline untuk log, metrik, dan jejak.

  • Perangkat IoT, aplikasi seluler, layanan backend—satu SDK mencakup semuanya.

  • Bekerja dengan log cloud-native, stack open-source, penyebaran multi-cloud, dan server on-prem.

  • Kolektor ringan menjaga penggunaan CPU dan memori tetap terprediksi sambil menjaga risiko kehilangan data tetap rendah.

• Platform Lengkap Satu Atap

  • Pengumpulan, transformasi, pencarian, visualisasi, pengiriman, peringatan.

  • Setiap tahap siklus hidup ada di konsol yang sama, sehingga konteks tetap utuh dan hand-off menghilang.

• Tulang Punggung Penyimpanan Tunggal

  • Mengabstraksi mesin penyimpanan heterogen.

  • Dataset yang sama siap untuk kueri ad-hoc atau pemrosesan aliran real-time.

• Analitik Cepat, Berbantuan

  • Kueri interaktif pada puluhan miliar catatan selesai dalam hitungan detik.

  • AIOps bawaan mendeteksi anomali dan menyarankan kemungkinan penyebab akar.

• Peringatan dan Pemecahan Masalah Sadar Kebisingan

  • Metrik infrastruktur memberi makan platform yang sama.

  • Algoritma pengurangan kebisingan memotong badai peringatan dan mempersingkat mean-time-to-resolution.

• Penyampaian Cloud Elastis, Hemat Biaya

  • Skalabilitas hingga beberapa petabyte data per hari, sesuai permintaan.

  • Harga bayar sesuai pemakaian sering kali memangkas total biaya kepemilikan hingga setengahnya dibandingkan dengan stack yang dikelola sendiri.

• Aplikasi Siap Pakai

  • CloudLens untuk observabilitas end-to-end.

  • Dasbor FinOps untuk wawasan biaya.

  • Ekosistem terbuka kompatibel dengan mesin open-source populer.

Fitur

Pengumpulan data

Mendukung pengumpulan terpadu data observabilitas (seperti Log/Metric/Trace) dari berbagai sumber termasuk log klien, perangkat IoT, log server dan aplikasi, protokol standar, dan log produk Alibaba Cloud. Juga mendukung berbagai metode transmisi jaringan seperti jaringan internal, jaringan publik, dan Global Accelerator. Ini sepenuhnya menghubungkan data lintas akun, lintas cloud, dan antara skenario cloud dan on-premises, sambil memastikan pengumpulan yang stabil dan andal melalui fitur seperti unggah yang dapat dilanjutkan dan skalabilitas elastis.

Pemrosesan dan transformasi data

SLS menyediakan fungsi pemrosesan real-time yang sepenuhnya dikelola, berskala horizontal, out-of-the-box untuk struktur data, pengayaan, penerusan, desensitisasi, dan penyaringan. Ini mencakup fungsi pemrosesan yang kaya, operator pemrosesan teks, dan memiliki kemampuan streaming throughput tinggi. Pemrosesan dapat dilakukan selama pengumpulan data, saat penulisan, atau setelah penulisan, dengan hasil terlihat dalam hitungan detik.

Penyimpanan data

SLS menyediakan platform penyimpanan terpadu yang menghilangkan silo data dan mendukung manajemen tiered storage cerdas. Melalui manajemen siklus hidup, data panas secara otomatis dikonversi menjadi data dingin yang dapat di-query, mengurangi biaya penyimpanan jangka panjang. Redundansi penyimpanan memastikan daya tahan dan stabilitas data sambil mempertahankan kemampuan untuk query, analisis, visualisasi, peringatan, pengiriman, dan pemrosesan data. Mendukung pemilihan spesifikasi berbasis skenario, menawarkan spesifikasi penyimpanan berorientasi query yang lebih hemat biaya untuk skenario query murni.

Query dan analisis

SLS mendukung query dan analisis berbasis indeks miliaran log, serta kemampuan query dan analisis ringan berbasis mode pemindaian. Mesin log mencakup hampir 100 fungsi query dan analisis. Juga mendukung algoritma pembelajaran mesin cerdas seperti inspeksi, deteksi anomali, dan analisis penyebab akar, bersama dengan kueri SQL terjadwal dan query dan analisis sepenuhnya akurat berperforma tinggi (Dedicated SQL). Anda juga dapat melakukan query dengan sumber data eksternal atau menggunakan alat pihak ketiga untuk query.

Visualisasi

SLS mencakup dasbor bawaan yang kaya yang mendukung visualisasi hasil query dan analisis, menyediakan lebih dari 10 jenis grafik statistik, termasuk tabel, grafik garis, grafik batang, dan peta. Juga mendukung dasbor kustom berdasarkan grafik statistik (mendukung penyematan konsol dan analisis drill-down) dan integrasi dengan sistem visualisasi pihak ketiga (seperti Grafana dan Quick BI).

Peringatan

Menyediakan fungsi peringatan satu atap, termasuk pemantauan peringatan, manajemen peringatan, dan manajemen notifikasi. Mendukung peringatan terpadu lintas beberapa sumber, akun, dan kondisi, dengan pengurangan kebisingan cerdas untuk menghilangkan badai peringatan dan membuat peringatan lebih dapat ditindaklanjuti. Mendukung berbagai metode notifikasi termasuk panggilan telepon, pesan teks, DingTalk, WeChat, Lark, dan webhook.

Output data dan integrasi

SLS memaksimalkan keterbukaan dan kompatibilitas dengan sumber data hulu dan hilir, berintegrasi mulus dengan puluhan sistem big data open-source atau yang dikembangkan sendiri. Mendukung konsumsi dan langganan data, seperti konsumsi Spark Streaming, konsumsi Flume, konsumsi Flink, dan skenario lainnya. Juga mendukung pengiriman data real-time, seperti pengiriman data ke OSS, MaxCompute, dan produk cloud lainnya.

Audit log

Layanan audit log dibangun di atas SLS untuk menyediakan pengumpulan log real-time, otomatis, dan terpusat untuk audit lintas beberapa akun Alibaba Cloud. Ini mencakup fitur penyimpanan khusus, query, dan agregasi untuk memenuhi persyaratan kepatuhan.

Penagihan

SLS mendukung metode penagihan bayar sesuai pemakaian. Anda dikenakan biaya berdasarkan penggunaan aktual Anda. Dibandingkan dengan stack Elasticsearch, Logstash, dan Kibana (ELK) yang dikelola sendiri, SLS dapat mengurangi total biaya kepemilikan (TCO) Anda sebesar 50% atau lebih. Untuk informasi lebih lanjut, lihat Item yang dapat ditagih untuk model penagihan berdasarkan fitur dan Item yang dapat ditagih untuk mode penagihan berdasarkan data yang di-ingest. Untuk menghentikan penagihan, lihat Hentikan penagihan.

Memulai

Kami merekomendasikan Anda mengikuti langkah-langkah ini untuk memulai dengan SLS:

FAQ

Bagaimana cara menonaktifkan SLS atau menghentikan penagihan?

Untuk menghentikan penagihan untuk SLS, Anda harus mengambil tindakan di dua area utama: pengumpulan data dan penyimpanan sumber daya.

1. Hentikan pengumpulan log: Setelah pengumpulan dihentikan, kolektor tidak akan lagi mentransmisikan log baru.

2. Bersihkan sumber daya penyimpanan: Hapus proyek dan logstore yang sesuai di SLS. Pastikan semua sumber daya terkait dihapus untuk menghindari biaya penggunaan ruang penyimpanan.

Untuk informasi lebih lanjut, lihat Hentikan penagihan.