日志分析解决方案

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帮助用户快速创建采集、清洗、检索、报表和展示一体化的端到端日志分析平台,深入洞察数据,充分发掘日志的业务价值

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  • Apache镜像下载 移动端下载镜像请点击展开详情 Apache镜像 Apache镜像是Apache相关开源工具集,是一个开放源码的网页服务器,可以在大多数计算机操作系统中运行,由于其多平台和安全性被广泛使用,是最流行的Web服务器端软件之一。它快速、可靠并且可通过简单的API扩
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    云知识 什么是 日志分析 服务 什么是日志分析服务 时间:2020-09-15 15:28:16 日志分析服务(Log Analysis Service,简称 LOG )一站式海量实时日志分析服务,提供日志实时采集、智能分析与可视化、转储等功能。提供端到端的快速、易用、丰富的日志分析平台 应用场景
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  • 日志服务实时日志浏览 ● 日志上下文查看 ● 关键词、模糊查询 ● 短语(多个关键词)或中文搜索 ● 实时日志浏览 ● 日志上下文查看 日志分析 ● 多种结构化拆分和模板 ● 标准SQL查询语法 ● 多样式图表和Dashboard ● 日志实时告警 ● 多种结构化拆分和模板 ● 标准SQL查询语法
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    历史数据明细查询的典型场景:流水审计,设备历史能耗分析,轨迹回放,车辆驾驶行为分析,精细化监控等 海量行为日志分析的典型场景:学习习惯分析,运营日志分析,系统操作日志分析查询等 公共事务分析统计的典型场景:犯罪追踪,关联案件查询,交通拥堵分析,景点热度统计等 用户通过DES等迁
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    建议搭配使用:对象存储服务 OBS / 数据接入服务 DIS 游戏行业 日志分析 游戏公司日常通过数据分析平台,借助数据力量没突破行业瓶颈。例如:寻找优质的投放渠道、提高新手期玩家留存、优化运营活动提升玩家活跃、数据驱动产品迭代等 痛点: •日志分析通常是按周期进行调度,每次调度之间存在大量空闲期 优势
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    Insight,简称DLI)是完全兼容Apache Spark和Apache Flink生态,实现批流一体的Serverless大数据计算分析服务。DLI支持多模引擎,企业仅需使用SQL或程序就可轻松完成异构数据源的批处理、流处理、内存计算、机器学习等,挖掘和探索数据价值。 DLI服务适用于海量日志分析、异构数据源联邦分析、大数据ETL处理。
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    rsyslog.com),Logstash(www.elastic.co/products/logstash),或Apache Flume(http://flume.apache.org)。 搜索和可视化界面分析这些日志,你可以使用Kibana(www.elastic.co/产品/kibana)。
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    如何实现云日志采集管理 如何实现云日志采集管理 随着云计算时代的到来,越来越多的企业开始将应用程序和数据部署到公共云平台上。而在云平台上运行的应用程序的日志采集和分析则成为了一个重要的挑战。我们将介绍云日志采集的意义、云日志采集的方法以及如何使用云日志服务轻松实现云日志采集。 随
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    Impala直接对存储在HDFS,HBase或对象存储服务(OBS)中的Hadoop数据提供快速,交互式SQL查询。除了使用相同的统一存储平台之外,Impala还使用与Apache Hive相同的元数据,SQL语法(Hive SQL),ODBC驱动程序和用户界面(Hue中的Impala查询UI)。这为实时或面向批
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    日志告警 日志告警 云日志服务(Log Tank Service)支持通过关键词和SQL统计配置日志告警,日志告警渠道支持邮件、短信、微信、钉钉、HTTP、语音 云日志服务(Log Tank Service)支持通过关键词和SQL统计配置日志告警,日志告警渠道支持邮件、短信、微信、钉钉、HTTP、语音
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    按需计费:作业选定SPU资源量,按时长计费,精确到秒。 场景特点:面向流数据,支持Window、CEP、Join等复杂的流分析操作,毫秒级时延。 适用场景:实时日志分析,网络流量监控,实时风险管控,实时数据统计,实时数据ETL。 图1实时流分析场景 物联网IoT场景 物联网设备或边缘设备,上传数据到数据
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    支持用户自定义行业词库,词库修改,无需重启实例。 无忧运维 全托管服务,开箱即用,主要操作一键可达,专业团队贴身看护。 应用场景 云搜索服务 适用于日志分析、站内搜索等场景。 日志分析 对IT设备进行运维分析与故障定位、对业务指标分析运营效果。 统计分析:20余种统计分析方法、近10种划分维度。 实时高效
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    云日志服务支付宝小程序SDK、云日志服务微信小程序SDK。以下示例日志仅供参考,请以实际应用日志为准。 Nginx和Apache访问日志 Nginx和Apache访问日志用以监控、实时统计。 10.1.168.193 - - [01/Mar/2024:16:12:07 +0800]
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