日志服务SLS怎么解决业务数据采集查询监控问题

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基于这样的业务场景，识货需要对接大量的平台数据，并对这些平台数据进行统一的加工富化，最终接入到实际业务平台中进行分析和决策。对接多平台数据，数据格式不统一，规整难度大识货对接了包括天猫，京东等在内的海内外主流的平台，通过对数据进行分析和决策后，将物美价廉的商品推荐给用户，但是各平台数据的格式不统一，带来了处理上的困难。数据分析需求方涵盖产品研发运维运营财务等，需提供界面化图表能力识货除需要对平台商品数据进行分析外，还需要对接应用系统、后台服务器、k8s的日志数据，以及账单费用日志等。数据分析需求方涵盖产品研发运维运营财务，需提供更加界面化易用的报表能力满足各方诉求。电商活动带来流量洪峰，突增流量场景下如何应对识货平台的电商属性，在双十一等电商活动日或者运营品牌活动时，均会带来流量的洪峰。因此识货便需要有一款高弹性的日志平台来帮助平台在流量波峰波谷期实现资源的快速扩容和缩容。针对识货业务对于数据规整加工开发云主机域名，多维度数据分析，多可视化平台能力，弹性能力方面的诉求，阿里云提供了日志服务产品作为方案帮助客户解决业务数据采集查询监控问题。在数据规整加工方面，日志服务提供可托管、高可用、可扩展的数据加工服务，广泛适用于数据的规整、富化、分发、汇总、重建索引等场景。具备全托管、免运维，开箱即用的特性，提供DSL编排能力，内置200+函数，内置算子，能够快速实现二次开发。帮助识货对于多平台的商品数，以及对于不同业务模块，包括社区业务，鉴定业务，基础服务等模块数据进行统一加工富化处理，进而实现业务价值。在数据可视化方面，日志服务提供实时数据分析大盘，可以将常用的查询分析语句以图表形式展示，并将统计图表保存到仪表盘中。同时分析大盘支持Restful API 、 JDBC协议，页面可嵌入任何业务系统，除Dashboard外，与DataV、QuickBI、Grafana、Zipkin、Jeager等生态打通，实现更灵活的数据展示。帮助识货的不同团队，根据其具体的业务诉求创建相匹配简单直观的数据图表。在弹性能力方面，日志服务可根据流量弹性伸缩，可以很好地适应识货平台由于促销活动带来突发流量，根据实际业务需求对服务进行扩缩容，帮助客户免除突发流量带来的顾虑，能够更加专注于业务本身。通过日志服务能力，识货平台实现了多数据渠道的高效规整统一，满足了不同业务部门对于数据分析的不同维度诉求。帮助识货平台真正做到了数据驱动业务发展。关于日志服务SLS怎么解决业务数据采集查询监控问题就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。

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