日志服务SLS怎么解决业务数据采集查询监控问题

这篇文章给大家介绍日志服务SLS怎么解决业务数据采集查询监控问题，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。

公司介绍

识货APP是虎扑体育旗下的导购应用，致力于为广大年轻用户提供专业的网购决策指导，为年轻人带来最及时最劲爆的运动、潮流、生活、时尚等网购资讯。同时识货运动装备的专业鉴定审核机制，也在行业内树立了良好的口碑。

业务介绍

识货是一家专门做运动潮流购物平台，成立初期主要为用户提供折扣、正品运动鞋商品导购，对于市场上热门的运动鞋都会进行评测，把真实的运动鞋体验传递给爱好者。而后逐步衍生出包括生活电器、服装、食品、家居等全品类优惠信息导购。2014年识货上线海淘频道，把海外主流商城的优质廉价商品也开始推荐给网购用户。
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。

如何解决数据收治与流量洪峰的问题

• 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。

日志服务产品为帮助识货解决业务数据采集查询监控问题

针对识货业务对于数据规整加工，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。

达到的效果

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。

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