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简介：TG@luotuoemo
1. 数据采集与整合
- 日志数据采集：通过SLS的Logtail或API，采集应用日志、服务器日志、数据库日志等。
- Trace数据采集：利用OpenTelemetry等工具采集调用链路（Trace）数据，记录系统请求的运行环境信息、关键方法的入参等。
- 指标数据采集：结合Prometheus等工具，采集系统和应用的指标数据（如CPU、内存、响应时间等），并存储到SLS。
2. 智能分析与异常检测
- 异常检测：SLS提供智能异常检测功能，支持海量实体指标的异常检测，无需手动设置复杂的告警规则。通过机器学习算法，自动发现日志和指标中的异常模式。
- 文本分析：利用SLS的文本分析功能，对非结构化日志进行分词、标注和分类，自动提取关键信息。
3. 根因定位与诊断
- 维度分析：SLS的智能分析工具可以从多个维度（如服务、主机、操作、区域等）分析异常数据，找到影响最大的维度组合。例如，通过分析Trace数据的平均延时和错误率，快速定位高延时或高错误率的根因。
- Trace根因分析：利用Trace数据自动生成拓扑图，快速定位异常根因和性能瓶颈。SLS支持秒级在数千请求内定位根因，生产环境中准确率可达95%以上。
- 下探分析：对多维时序数据进行根因定位，分析各个维度（如城市、渠道等）对异常指标的影响。
4. 可视化与告警
- 可视化仪表盘：通过SLS的仪表盘功能，将关键指标、日志和Trace数据可视化展示，帮助运维人员快速发现异常。
- 告警与响应：SLS与告警服务深度整合，支持自动触发告警，并通过钉钉、邮件等方式通知运维人员。
5. 人工标注与模型优化
- 人工标注：SLS支持对日志、Trace和指标数据进行人工标注，帮助模型学习特定场景下的异常模式。
- 模型优化：通过人工标注的数据，对模型进行微调，提升根因分析的准确率。
