日誌服務的典型應用場景包括：資料採集與消費、資料清洗與流計算 （ETL/Stream Processing）、資料倉儲對接（Data Warehouse）、日誌實時查詢與分析。

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# 資料採集與消費
透過日誌服務LogHub功能，可以大規模低成本接入各種實時日誌資料（包括Metric、Event、BinLog、TextLog、Click等）。

方案優勢：

使用便捷：提供50+實時資料採集方式，讓您快速搭建平臺；強大配置管理能力，減輕運維負擔。
彈性伸縮：無論是流量高峰還是業務增長都能輕鬆應對。
圖 1. 資料採集與消費
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# 資料清洗與流計算 （ETL/Stream Processing）
日誌中樞（LogHub）支援與各種實時計算及服務對接，並提供完整的進度監控，報警等功能，並可以根據SDK/API實現自定義消費。

操作便捷：提供豐富SDK以及程式設計框架，與各流計算引擎無縫對接。
監控報警：提供豐富監控資料，以及延遲報警機制。
彈性伸縮：PB級彈效能力，0延遲。
圖 2. 資料清洗與流計算
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# 資料倉儲對接（Data Warehouse）
日誌投遞（LogShipper）功能可以將日誌中樞（LogHub）中資料投遞至儲存類服務，過程支援壓縮、自定義Partition、以及行列等各種儲存格式。

海量資料：對資料量不設上限。
種類豐富：支援行、列、TextFile等各種儲存格式。
配置靈活：支援使用者自定義Partition等配置。
圖 3. 資料倉儲對接
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# 日誌實時查詢與分析
實時查詢分析（LogAnalytics）可以實時索引LogHub中資料，提供關鍵詞、模糊、上下文、範圍、SQL聚合等豐富查詢手段。

實時性強：寫入後即可查詢。
海量低成本：支援PB/Day索引能力，成本為自建方案15%。
分析能力強：支援多種查詢手段，及SQL進行聚合分析，並提供視覺化及報警功能。
圖 4. 日誌實時查詢與分析
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阿里雲日誌服務sls的典型應用場景

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