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发布时间：2019-02-08加入收藏来源：互联网点击：

针对这些不同的客户场景，我们进行了需求的归纳：

第一，数据的准备需要统一的方案：提供数据的统一采集、清洗方案；第二，数据的存储与分析：我们怎么样利用分析与建模的能力，提供不同数据的统一与关联分析能力，得到分析结果，并能够提供多种方式来呈现。这些呈现的分析结果，如何进行汇总，形成一个处理的Action。

需要解决的问题

在面对管理“复杂的IT系统”的挑战，我们主要解决三个问题：

工具碎片化：构建可观测数据的分析系统中，我们会遇到工具太碎片化的问题。比如，不同的监控指标、日志数据的采集、存储，需要不同的工具，整个方案的复杂也很高；接入与分析过程面临扩展、能、不统一的问题：这些数据不同流程的链接、可扩展能力、分析能上如何提升，具备秒级大规模、实时的能力；判断与处理分析机器学习能力的应用：面对系统需要监控的对象、分析的数据越来越多的情况下，我们怎么利用一些算法，降低复杂度、减少噪声，解决人工规则无法覆盖的问题，减少整个分析的过程。

总结下来，我们设计时，需要解决“系统的构建问题”与“算力+算法的问题”。

系统的构建问题：解决工具碎片化导致的数据接入、流转、分析等系统构建的复杂与孤岛问题；算力+算法的问题：提供大规模、实时、智能化的分析能力。SLS 产品功能大图

针对这些设计目的，SLS产品大图架构，主要分为几个部分：

数据管道 - 采集与分发：海量数据的采集、加工、分发管道，也是SLS 最先服务客户的场景。SLS 对接了各类数据源上游系统，包括log、metric、 trace可观测“三大支柱”的开源与云产品数据源、以及开放告警、审计数据源；数据平台-可观测数据存储与分析平台：SLS 提供可观测数据统一存储、关联查询分析能力，解决不同类的可观测数据散落不同的存储分析系统，形成数据孤岛难以关联的问题；ITOM支持横向能力：面对运维场景客户需要，SLS 提供了基于机器学习的AIOps 巡检能力、告警管理中心。AIOps 巡检能力，解决人工阈值规则，无法完全覆盖的问题，通过智能巡检发现隐患。告警管理中心，解决告警风暴降低噪声，并支持对接三方告警，提供告警分派、升级，支持排版表等能力，支撑客户进行告警事件的统一管理；场景应用“Demo”：SLS 支持客户不同方式的集成，从数据管道、数据存储分析平台，或者使用开箱即用的应用模板，如云产品可观测应用模板、开发运维类应用模板（如Trace服务、移动端诊断监控）、日志审计、成本管家等。这里的“Demo”指的是客户是可以参考这些应用模板，包括其中各个报表的SQL 等，基于SLS 的上下游生态开发对接、灵活查询分析能力，二次开发出自己的应用，并将SLS 嵌入到企业自己的日志分析、运维管理等系统中。

接下来，我们简单介绍下，这几个部分的能力。

数据管道 - 采集兼容对接各类数据源，并提供海量数据实时采集、加工、分发的能力

兼容对接各类数据源系统

针对于Log、Metric、Trace、三放告警等数据源，SLS提供统一的采集能力，覆盖各种端，兼容各种开源采集协议。其中，2021年，SLS开源了采集 Agent ilogtail。

同时，SLS 服务也提供了全球加速采集的能力，支持客户全球化应用，高效地进行数据采集。

海量采集、加工、流转管道

数据采集后，SLS还提供数据加工、投递消费。

数据加工：客户对数据加工清洗，比如过滤、脱敏、富化等；投递与消费：实时消费订阅，对接Flink 等这种开源的引擎，数据投递到OSS 数据湖等进行进一步分析等。

可观测数据平台 - 可观测数据的统一存储与关联分析

统一的可观测存储

SLS 可观测数据平台的设计，其中很重要一点，就是提供统一的“可观测存储”，支持不同类型的可观测数据（Log/Metric/Trace等）统一存储在SLS。客户不再需要针对不同的可观测数据，去建设不同的存储系统，使用不同的方式去查询分析。

高效智能的关联查询分析

SLS 可观测数据平台，支持查询检索、SQL 统计分析、PromQL、AI 算子等能力，提供高能、智能的关联查询分析。

统一分析：通过一套系统，即可支持多种数据的检索、统计分析需要，无需来回切换，效率更高；数据关联：支持多种可观测数据的关联分析，获得更多洞察；高能：实时分析、百亿级记录秒级检索；内置算子：内置各类算子，支持自动聚类等，提升分析效率。

ITOM横向支撑 - 智能巡检与告警中心

AIOps智能巡检

我们基于机器学习，提供AIOps 能力，支撑客户构建智能运维系统。SLS 智能巡检，对于Metric、Log等数据都可以进行智能巡检发现隐患，解决人工设置阈值无法覆盖的问题。同时，智能巡检支持反馈优化，通过客户对于巡检结果的点击与处理反馈，模型会自动适配客户的数据与场景。

一站式告警中枢

刚才的讨论中有很多客户也提到，需要解决不同系统产生的告警事件的统一管理与处理问题。2021年，SLS 也发布了一站式的智能告警中心。它是开放的告警中枢，不只是对接SLS 中各类数据产生的告警，也可以对接阿里云上其他系统触发的告警、客户已有系统的告警（比如Zabbix 告警事件等）。

同时，SLS 告警中心提供：

全局监控：多告警源的全局监控；告警降噪：包括去重、抑制、合并等提升处理效率；动态分配：多条件、升级、分派，并结合排班表等，完成告警的动态分配。小结

2022年，SLS 的产品更新计划会继续围绕上文提及的几块来发展。SLS 会继续支持客户采用不同的方式来集成SLS ，客户可以使用SLS 或基于SLS 开发构建自己的日志/Metric /Trace 等数据分析平台或运维、运营分析系统。（正文完）

本文到此结束，希望对大家有所帮助呢。

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