1. 使用写入处理器进行数据清洗和预处理
- 数据写入时处理：SLS的写入处理器可以在日志写入过程中直接进行数据清洗、脱敏、降噪等操作。利用“零临时存储”写入处理器，在数据写入阶段实现数据加工和字段标准化，无需临时Logstore中转，从而降低存储成本和系统复杂度。
- 数据写入后处理：通过数据加工功能，可以在日志写入后进行进一步的处理和分析。
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2. 配置SLS触发器与函数计算集成
- 自动触发函数执行：通过配置SLS触发器，可以在新日志产生时自动触发函数计算的执行，从而增量消费Logstore中的数据，并完成自定义的加工任务。
- 应用场景：适用于数据清洗、加工以及数据投递等场景，能够快速完成日志采集、加工、查询和分析。
3. 利用数据加工和ETL功能
- 数据加工：SLS提供了强大的数据加工能力，支持对日志数据进行各种复杂的处理，如字段提取、转换、过滤等。
- ETL操作：通过数据加工任务，可以实现日志数据的ETL操作，将数据按照业务需求进行清洗、转换和加载到不同的存储或分析系统中。
4. 使用Logtail进行高效采集
- Logtail采集：Logtail是SLS提供的官方采集工具，支持多种操作系统和环境，能够高效地采集日志数据并传输到SLS。
- 自动化安装部署：借助阿里云的运维服务，可以实现Logtail的批量自动安装，提高采集配置的自动化程度。
5. 结合其他阿里云服务
- 与Elasticsearch集成：SLS兼容Elasticsearch查询接口，可以与Kibana无缝对接，实现日志数据的可视化分析。
- 与函数计算、MaxCompute等集成：通过与阿里云的其他服务集成，如函数计算、MaxCompute等，可以实现更复杂的数据处理和分析。
