【Log Storage】SLS 技术分析

SLS 技术分析

日志分析技术流派演进

1. 传统方式：日志存在本地硬盘，运维人员登录到跳板机，通过 pssh+grep 的脚本去分析日志；pssh（Parallel SSH）是一个命令行工具，对于批量操作非常有用，允许运维人员能够高效地对大量服务器执行相同的操作。
   1. 优点：简单有效，不依赖第三方数据采集和处理设施，适合快速定位线上问题；
   2. 缺点：单机磁盘有限，无法保证可靠存储；bash 脚本只能做简单处理，无法做复杂分析；Bash内置的工具（如grep、awk、sed等）适用于简单的文本处理，但它们不支持复杂的数据分析算法；
2. ElasticSearch：分区+多副本实现可靠的数据集中存储，倒排索引实现快速的关键词检索，有自身的 DSL 进行聚合分析；Elasticsearch 是建立在 Lucene 之上的，它将 Lucene 的功能进行了封装，并添加了分布式特性，如数据分片、副本管理、集群管理等。
   1. 优点：查询检索能力强，特别是各种模糊、短语查询等；
   2. 缺点：DSL 在分析场景下的表达能力和易用性不如标准 SQL；获取数据通过 REST API 的参数指定，如字段匹配、排序规则和查询范围。数据处理需要使用特定 Java 库；
3. 大数据技术：如 Hive 和 Spark 等批处理引擎；百度也还是用这种方式；例如：Spark 能够动态地根据作业需求分配和回收资源，这使得它可以高效地处理不同规模的数据集；Spark 通过弹性分布式数据集（RDDs）的谱系图来跟踪数据的转换过程。如果一个节点失败，Spark 可以使用谱系图来恢复丢失的数据。
   1. 优点：可以非常大规模的数据分析，支持 SQL；
   2. 缺点：批处理引擎主要关注扩展性和容错，实时分析场景下较慢；批处理引擎的计算模型更适合批量处理而非实时处理。它们在处理完整个数据集之前不会返回结果，这对于需要即时响应的实时分析来说是不够的。批处理作业通常需要分配大量资源来完成，而这在资源有限的实时分析场景中可能会导致性能问题。
4. ClickHouse：MPP 架构的 OLAP 引擎，以“快”为第一目标，定义好分配到各个节点的执行计划，全内存流水线操作，出错后快速失败，使用代码生成、向量化等技术去做加速；
   1. 优点：快；ClickHouse 专门为 OLAP 场景优化，使用了列式存储、全内存计算、执行计划优化等技术；代码生成技术用于优化查询的执行计划，特别是在处理复杂的表达式和函数时，通过将查询中的表达式转换成高效的机器代码，可以显著提高查询性能。
   2. 缺点：可扩展性和容错不足，不适合处理长周期任务，更适合交互式实时分析场景；为了发挥出MPP的速度优势，存储层面往往要结合列式存储（压缩比高，加速 IO ）和额外的索引（快速定位）；

ClickHouse 和 Spark 的设计&#