阿里云国际站：为什么日志服务要搭配SLS？
强大的日志收集能力
- 多种数据源采集：SLS支持采集各种来源的日志数据，包括但不限于容器日志、应用日志、操作系统日志等。无论是传统的物理机、虚拟机，还是云原生环境中的容器日志，SLS都能通过简单配置实现高效采集。例如，在Kubernetes集群中，可以通过安装SLS提供的日志收集插件，自动收集各个Pod的日志。
- 多协议支持：它支持多种采集协议，如Syslog、HTTP、Kafka等，能够与不同的系统和应用进行无缝对接，满足多样化的需求。
高效的数据存储和管理
- 低成本存储：SLS提供了多种存储方案，包括热存储、温存储和冷存储，可根据数据的访问频率和重要性进行灵活选择，有效降低成本。热存储适合频繁访问的近期数据，温存储用于存放不常访问但仍需快速检索的历史数据，冷存储则适用于长期归档的数据。
- 生命周期管理：用户可以设置日志的生命周期策略，自动对过期数据进行转储或删除，确保数据存储的合规性和成本效益。例如，设定日志数据在热存储中保留30天后自动转存到温存储，60天后删除。
- 高效索引和检索：SLS自动为日志数据建立索引，支持高效的数据检索。即使在海量数据中，也能快速查询到所需信息，大大提高了排查问题的效率。
强大的分析和可视化功能
- 实时分析：SLS能够对采集到的日志数据进行实时分析，提供丰富的分析函数和工具，帮助用户快速了解系统的运行状态和性能指标。例如，实时统计每秒的请求数、错误率等关键指标。
- 多维度分析：支持对日志数据进行多维度分析，如按时间、地域、用户、服务等维度进行聚合、筛选和排序，挖掘数据背后的潜在价值。
- 数据可视化：通过直观的图表和仪表盘，将分析结果以可视化的方式展示出来，帮助用户更轻松地理解和解读数据。用户可以自定义仪表盘，添加各种图表组件，如折线图、柱状图、饼图等。
与阿里云生态的紧密集成
- 与阿里云其他服务协同：SLS与阿里云的其他服务深度集成，如云监控（CloudMonitor）、应用性能管理（APM）、函数计算（FC）等。可以将SLS中的日志数据与这些服务进行联动分析，实现更全面的系统监控和管理。
- 支持丰富的数据消费：SLS提供了多种数据消费方式，方便用户将分析结果应用于实际业务中。例如，触发函数计算进行实时告警、将分析结果存储到OSS进行进一步处理等。
高度可扩展性和可靠性
- 高扩展性：SLS具有强大的可扩展性，能够轻松应对海量数据的采集、存储和分析需求。随着业务的增长，可以随时扩展存储和计算资源，确保服务的稳定性和性能。
- 高可用性：采用多副本存储和分布式架构，确保数据的安全性和可靠性。即使在部分节点出现故障的情况下，仍然能够保证数据的可用性和服务的正常运行。
数据安全和合规性
- 数据加密：SLS支持数据加密功能，无论是数据在传输过程中还是在存储时，都能保证数据的安全性，符合各种安全合规要求。
- 访问控制：提供精细的访问控制机制，用户可以根据角色和权限对日志数据进行分级管理，确保只有授权人员能够访问敏感数据。
