本文中整理与阿里云日志服务相关的知识点，主要是包含：
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日志相关
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日志log
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日志组LogGroup
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日志主题Topic
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项目Project
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日志库LogStore
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分区shard
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产品
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产品架构
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产品功能
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日志相关
日志Log
日志（Log）是系统在运行过程中变化的一种抽象，其内容为指定对象的某些操作和其操作结果按时间的有序集合。日志的不同载体
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文件日志LogFile
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事件Event
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数据库日志BinLog
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度量Metric数据
每个文件日志由一条或者多条日志组成，每条日志描述了一次单独的系统事件。
日志是日志服务中处理的最小数据单元
日志组LogGroup
日志组是一组日志的集合，写入与读取的基本单位
日志主题Topic
日志库内的日志可以通过日志主题来进行划分。用户在写入时指定日志主题，查询数据时候也可以指定日志主题
项目Project
项目是日志服务中的资源管理单元。用于资源隔离和控制。
它管理者用户的所有日志库LogStore，采集日志的机器配置等信息，同时也是用户访问日志服务资源的入口。
日志库LogStore
日志库是日志服务中日志数据的收集、存储和查询单元。每个日志库隶属于一个项目，每个项目可以创建多个日志库。
分区shard
每个日志库分为若干个分区shard，每个shard由MD5左闭右开的区间组成。每个区间范围不会被覆盖
日志服务
定义
日志服务Log Service，简称SLS，是针对日志类数据的一站式服务。主要功能是：
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完成日志数据收集、消费、投递和查询分析等
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提高运维、运营效率
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建立DT时代海量日志文件处理能力
阿里产品
产品架构
Logtail
快速收集日志的Agent，特点：
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基于日志文件，无侵入式的收集日志
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安全、可靠
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方便管理：web端操作、可视化配置
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完善的自我保护：实时监控进程的CPU、内存消耗等
前端服务器
采用的是LVS+Nginx构建的前端机器，特点如下：
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HTTP、REST协议
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水平扩展：流量上涨时可以快速提高处理能力、支持增加前端机
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高吞吐、低延时：纯异步处理，内部采用专门针对日志的LS4压缩
后端服务器
后端采用的是分布式进程，部署在多个机器上面，特点如下：
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数据安全性高：每条日志数据保存3份；发生宕机、磁盘损坏等情况，数据自动修复
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稳定服务：机器宕机时候，LogStore会自动迁移；自动负载均衡，无单机热点；用户之间的行为互不影响
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水平扩展：以分区shard为单位进行水平扩展，用户可以根据动态需要增加分区来曾静吞吐量
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产品功能
实时采集与消费LogHub
功能：
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通过ECS、容器、移动端、开源软件等接入实时日志数据（Metric、Event、BinLog）
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通过实时消费接口，与实时计算及服务对接
用途：
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数据清洗ETL
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流计算 Stream Compute
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监控与报警
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机器学习与迭代计算
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查询与实时分析 Search/Analytics
功能：
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查询：关键词、模糊、上下文、范围
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统计：SQL聚合等丰富查询手段
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可视化：Dashboard+报表功能
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对接：Grafana+JDBC/SQL92
用途：
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devops、线上运维
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日志实时数据分析
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安全诊断数据分析
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运营与客服系统
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投递数仓LogShipper
将日志中枢数据投递至存储类服务进行存储
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支持压缩
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自定义Partition
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行列格式等类型
用途：
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数据仓库+数据分析
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审计
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推荐系统+用户画像
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产品应用场景
- 数据采集与消费
通过日志服务的 日志中枢（LogHub）功能，大规模低成本接入各种实时日志数据
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- 数据清洗与流计算
日志中枢LogHub支持和各种实时计算及服务进行对接，并且提供完整的进度监控、报警灯功能
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- 数据仓库对接Data WareHouse
日志投递LogShipper功能可以将日志中枢LogHub中数据投递至存储类服务，过程支持压缩、自定义Partition、行列、TextFile等多种存储格式。
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- 日志实时查询与分析
实时查询分析LogAnalytics可以实时索引LogHub中的数据，提供关键词、模糊、上下文、范围、SQL聚合等查询手段
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