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Simple Log Service:Visão geral do consumo em tempo real

Última atualização: Jul 03, 2026

O SLS permite consumir dados em tempo real por meio de SDKs, com acesso de leitura sequencial aos dados de log semelhante ao Kafka.

Consumo em tempo real

O consumo em tempo real permite que softwares de terceiros, aplicativos multilíngues, serviços de nuvem e frameworks de computação de fluxo consumam dados do SLS instantaneamente via SDKs. Esse recurso oferece acesso de leitura sequencial a todo o conjunto de dados, de forma similar ao Kafka. Durante o consumo, utilize instruções SPL para processar os dados e obter os resultados correspondentes no SLS. Consumir logs com base em regras.

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Nota

Tanto o consumo em tempo real quanto a consulta e análise leem dados, mas atendem a propósitos diferentes. Diferenças entre consumo de logs e consulta.

Casos de uso

O consumo em tempo real é ideal para cenários de computação de fluxo e análises em tempo real que exigem entrega de dados com baixa latência, geralmente na casa dos segundos. Configure um período de retenção de dados personalizado conforme necessário.

Benefícios

Principais vantagens do consumo em tempo real:

  • Dados centralizados

    O SLS centraliza dados de várias máquinas para viabilizar o consumo em tempo real via SDK.

  • Gerenciamento categorizado

    A categorização de dados no SLS permite que aplicativos e serviços de nuvem consumam tipos específicos de dados em projetos distintos.

Faturamento

Consumidores

O SLS oferece suporte aos seguintes consumidores para consumo em tempo real.

Tipo

Consumidor

Descrição

Software de terceiros

Flume

Consuma dados do SLS em tempo real com o Flume. Consumir dados usando o Flume.

Logstash

Consuma dados do SLS em tempo real com o Logstash. Consumir dados usando o Logstash.

QRadar

Sistemas SIEM como o QRadar podem consumir dados do SLS em tempo real via HTTPS ou Syslog. Enviar logs para um sistema SIEM. Enviar logs para um sistema SIEM via Syslog.

Aplicativos em várias linguagens de programação

Aplicativos (protocolo de consumo do SLS)

Aplicativos Java, Python e Go podem consumir dados do SLS como consumidores individuais ou grupos de consumidores. Consumir dados usando uma API. Consumir dados usando um grupo de consumidores.

Frameworks de computação de fluxo

Flink

Consuma dados do SLS em tempo real com o Flink. Consumir dados usando o Flink.

Spark

Consuma dados do SLS em tempo real com o Spark Streaming. Consumir dados usando o Spark Streaming.

Serviços de nuvem

Function Compute

Consuma dados do SLS em tempo real com o Function Compute. Consumir dados de log usando o Function Compute.

Blink

Consuma dados do SLS em tempo real com o Realtime Compute for Apache Flink. Consumir dados usando o Realtime Compute for Apache Flink.