凌云时刻 · 极鲜速递
导读：每一起严重事故背后，必然有 29 次轻微事故和 300 起未遂先兆以及 1000 起事故隐患。—— 海恩法则（Heinrich's Law）
来源 | 阿里云存储
随着云计算时代的到来，大量企业将自己的业务逐步迁移上云。云计算的弹性，让 IT 资源购买、扩容等更简单。许多企业，已经不要花费巨大的人工时间，投入在 IDC、服务器、网卡等物理资源的购买、扩容、升级等等。
但随着信息时代的发展，业务在线化，业务系统服务客户规模更大，系统的稳定变得更加重要。一旦出现故障，运维人员无法提前预警、以及无法最快时间内寻找出问题，极易影响到业务，造成巨大损失。
面对庞大的业务系统、多样的服务模块、海量的日志与监控信息、极致的业务需求等，如何构建企业的快速、自动化、智能化、全周期的智能运维与预警系统，已经是企业竞争力的一部分。
因此，越来越多的企业开始搭建属于自己的智能运维平台，力图减轻运维人员的负担，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一直在升级，许多企业已经从基础的资源购买维护中，升级到对业务价值的提升上。
由于泛日志类数据的利用与分析，正在成为企业竞争力的一部分。研究报告表明，泛日志类机器数据和规模快速增长，企业需要通过更加智能的运维平台，来为业务提供参考。加之业务系统的时间价值密度逐渐加大，系统服务的客户指数级增长，业务系统的复杂度和集群规模变得越大，因此一个稳定、高效且实惠的智能运维平台逐渐成为一个企业安身立命的根本。
但是在搭建智能运维平台时，我们又经常会遇到以下几个挑战：
海量日志，如何快速分析告警：比如千亿、万亿条日志，如何实时查询分析？如何确保实时稳定写入？
系统复杂，数十个维度的数据，如何更高效地多维度分析？
如何抽丝剥茧，从中找的最重要的信息？比如，Error 日志有几万条，如何找到重要信息？
海量日志长周期保存和处理流转：从实时数据到历史数据，如何满足不同的分析模式和存储要求？
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。阿里云通过不断打磨，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，助力企业创新迭代》的分享，在分享中详细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、分析以及可视化的能力，帮助企业的技术运维人员在云时代，能够基于 SLS 构建自己的智能运维平台，快速分析系统状态、洞察业务，助力企业的快速迭代和业务创新。
阿里云日志服务 SLS，具备以下几个优势：
秒级实时分析和告警：千亿条日志中，秒级返回 10 亿条记录
多维度数据联合分析能力：并提供高维查询、实时分析、定时任务、可视化能力
更深入细节洞察：从秒级细节、异常点位 AI 检测、数据聚类来助力抽丝剥茧，发现重要信息
这些能力，帮助客户对 Logging、Metric、Tracing 数据进行统一采集存储分析，满足业务监控、日志分析、安全审计等要求，轻松解决快速、多维、深入细节分析的挑战。
同时，SLS 提供全周期的数据流转能力，近期新发布的数据加工、数据投递，可支持不同的分析模式、周期要求。利用数据加工，企业可以根据不同的分析要求，对数据进行规整、ETL。而利用数据投递，企业可以满足不同时间周期的数据处理方式、保存方式的数据流转要求。
因此，这个业务上云的时代需要更智能的运维平台，帮助业务平稳、智能、高效地运行。基于阿里云日志服务 SLS 搭建，企业的智能运维平台，能真正帮助到企业进行业务价值的创新迭代，助力企业客户的业务更稳定且快速地发展。
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