2022 年人均挪动设施应用时长近 5 小时，其中社交类利用占据了约 70%。随着市场需求与用户规模的持续增长，社交泛娱乐产业成为新蓝海，越来越多的翻新场景利用应运而生：社交 + 直播，社交 +Avatar，社交 + 游戏 … 通过模式丰盛的社交类利用，人们所取得的不再仅限于娱乐消遣，还有逾越时空的连贯、归属感与满足感。
随着国内市场的日趋成熟与饱和，为了能取得更大的市场，局部娱乐行业公司抉择了出海这条路，其业务也由区域化逐步向全球化转变。
因而，本来以“跟着产品走”的方针，须要转变为“就地取材”的策略。针对不同地区的市场，须要鉴参考当地用户特点，在内容和推广素材上做出差异化。
基于对泛娱乐行业的敏锐把握与对出海市场的不懈摸索，欢聚团体于 2018 年在海内上线寰球多人群组互动社交产品 HAGO。推出互动游戏、多人语音、视频直播和频道等多种社交玩法。并围绕元宇宙概念及 3D 虚构形象互动社交，为用户提供更加丰盛多元化的线上互动感触，继续高效地满足年轻人在线多人互动的需要。
作为国内最早一批进入互娱行业的公司，也是近年来互娱行业出海的先行者之一。HAGO 正在以用户以需要为原点，以市场为半径，踊跃开拓社交泛娱乐出海征程。相较于饱和的国内市场，海内市场的时机绝对更多，但时机与挑战往往是并行的。在出海的过程中他们遇到了以下几个难题：
1. 海内用户规模更大，业务增长速度更快，自建平台无奈满足需要：在 HAGO 业务暴涨期间，自建的日志零碎、Trace 零碎在海量数据下存在有余。
2. 产品出海后，业务散布在寰球多个国家与区域，针对大量不同类型的异构数据，须要买通数据采集的上下游，解决数据对立采集、接入汇总、存储等问题。
3. 每个国家与区域的用户应用状况不一样，业务对资源的使用量受当地事件的影响。因而须要十分便当的扩缩容服务，以应答不同地区与时间段波峰与波谷的需要。
针对 HAGO 出海过程中遇到的问题，阿里云为其提供了云原生可观测运维解决方案。该计划基于 SLS 云原生可观测平台实现，以大数据源为撑持，兼容开源规范，可实现多场景适配 AI 算法，进行大规模数据处理剖析。是阿里云针对企业级大数据运维场景推出的解决方案，帮忙企业在日常运维工作中轻松实现异样检测、根因剖析、秒级响应以及实时预测。
在数据采集层面，阿里云日志服务 SLS 为欢聚团体提供了实时数据采集能力。帮忙欢聚团体能时刻感知用户体验状况，对客户端的异样数据进行监管告警，及时发现解体率变动，帮忙欢聚团体以最快的速度定位问题点，实现最快的故障排查与故障修复，进步了 APP 的用户体验。
在数据处理层面，依靠于日志服务 SLS 平台，阿里云为欢聚团体提供了免运维、高性能的日志数据存储、查问和建模服务。可反对 PB 级数据实时查问与剖析，提供 10 多种查问运算符、10 多种机器学习函数、100 多个 SQL 函数。
同时日志服务 SLS 反对通过统计图表的形式对查问和剖析后果进行可视化展现，缩小 HAGO 在数据整体解决链路上耗费的精力。
日志服务的高性能、高可靠性、易用性，使 HAGO 能在业务疾速倒退阶段疾速构建对立运维剖析平台，进步了用户体验。通过 SLS 对立采集所有业务零碎的日志到一个平台中，整合了现有的监控和 trace 零碎，提前对系统潜在危险进行报警，在一个平台剖析和排查故障，极大的进步了运维人员排查问题的效率。
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