简介： 智能的运维平台，帮忙企业业务安稳、智能、高效地运行。
每一起严重事故背地，必然有 29 次轻微事变和 300 起得逞前兆以及 1000 起事故隐患。—— 海恩法令(Heinrich‘s Law)
随着云计算时代的到来，大量企业将本人的业务逐渐迁徙上云。云计算的弹性，让 IT 资源购买、扩容等更简略。许多企业，曾经不要破费微小的人工工夫，投入在 IDC、服务器、网卡等物理资源的购买、扩容、降级等等。
但随着信息时代的倒退，业务在线化，业务零碎服务客户规模更大，零碎的稳固变得更加重要。一旦呈现故障，运维人员无奈提前预警、以及无奈最快工夫内寻找出问题，极易影响到业务，造成巨大损失。
面对宏大的业务零碎、多样的服务模块、海量的日志与监控信息、极致的业务需要等，如何构建企业的疾速、自动化、智能化、全周期的智能运维与预警系统，曾经是企业竞争力的一部分。
因而，越来越多的企业开始搭建属于本人的智能运维平台，力求加重运维人员的累赘，以及更智能的故障预警、更快的响应。尤其是在这个业务上云的时代，企业运维平台的价值密集始终在降级，许多企业曾经从根底的资源购买保护中，降级到对业务价值的晋升上。
因为泛日志类数据的利用与剖析，正在成为企业竞争力的一部分。钻研报告表明，泛日志类机器数据和规模快速增长，企业须要通过更加智能的运维平台，来为业务提供参考。加之业务零碎的工夫价值密度逐步加大，零碎服务的客户指数级增长，业务零碎的复杂度和集群规模变得越大，因而一个稳固、高效且实惠的智能运维平台逐步成为一个企业安身立命的基本。
然而在搭建智能运维平台时，咱们又常常会遇到以下几个挑战：
1、海量日志，如何疾速剖析告警：比方千亿、万亿条日志，如何实时查问剖析？如何确保实时稳固写入？
2、零碎简单，数十个维度的数据，如何更高效地多维度剖析？
3、如何抽丝剥茧，从中找的最重要的信息？比方，Error 日志有几万条，如何找到重要信息？
4、海量日志长周期保留和解决流转：从实时数据到历史数据，如何满足不同的剖析模式和存储要求？
阿里云在这些年服务阿里巴巴经济体、以及阿里云客户时，也遇到过许多这类的问题。阿里云通过一直打磨，推出了阿里云日志服务 SLS，助力客户构建智能运维平台。
在 9 月 18 号云栖大会上，阿里云智能高级产品专家铧剑为大家带来了题为《云时代的智能运维平台日志服务，助力企业翻新迭代》的分享，在分享中具体地介绍了阿里云日志服务 SLS，是如何为用户提供一站式的日志采集、告警、存储、剖析以及可视化的能力，帮忙企业的技术运维人员在云时代，可能基于 SLS 构建本人的智能运维平台，疾速剖析零碎状态、洞察业务，助力企业的疾速迭代和业务翻新。
阿里云日志服务 SLS，具备以下几个劣势：
1、秒级实时剖析和告警：千亿条日志中，秒级返回 10 亿条记录
2、多维度数据联结剖析能力：并提供高维查问、实时剖析、定时工作、可视化能力
3、更深刻细节洞察：从秒级细节、异样点位 AI 检测、数据聚类来助力抽丝剥茧，发现重要信息
这些能力，帮忙客户对 Logging、Metric、Tracing 数据进行对立采集存储剖析，满足业务监控、日志剖析、平安审计等要求，轻松解决如何疾速、多维、深刻细节剖析的挑战。
同时，SLS 提供全周期的数据流转能力，近期新公布的数据加工、数据投递，可反对不同的剖析模式、周期要求。利用数据加工，企业能够依据不同的剖析要求，对数据进行规整、ETL。而利用数据投递，企业能够满足不同工夫周期的数据处理形式、保留形式的数据流转要求。
因而在这个业务上云的时代，咱们须要更智能的运维平台，帮忙咱们的业务安稳、智能、高效地运行。咱们深信，基于阿里云日志服务 SLS 搭建，企业的智能运维平台，能真正帮忙到企业进行业务价值的翻新迭代，助力企业客户的业务，更稳固且疾速地倒退。
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