このトピックでは、Simple Log Serviceのベストプラクティスを示します。 データ収集IoTまたは組み込み開発ログの収集webトラッキング機能を使用してログを収集モバイルアプリからSimple Log serviceにログをアップロードするサービスの構築Logtailを使用したZabbixデータの収集Logtailを使用したAlibaba Cloudアカウント全体のログ収集Logtailを使用したAlibaba Cloudアカウント全体のコンテナログの収集分析のためにAlibaba Cloud CDNリアルタイムログをSimple Log Serviceに配信メトリックストレージPrometheusを使用したKubernetesメトリックデータの収集クエリと分析Webサイトログの照会と分析JSONログの照会と分析LogstoreをMySQLデータベースに関連付けてクエリと分析を実行LogstoreをOSS外部テーブルに関連付けてクエリと分析を実行NGINXモニタリングログの収集と分析NGINXアクセスログの収集と分析Apacheアクセスログの分析IISアクセスログの分析Log4jログの分析Webサイトログの分析アプリケーションログの照会と分析SLBのレイヤー7アクセスログの分析ページ化されたクエリの実行車両トラックログの分析販売システムログの分析データ変換関数を使用したデータのクレンジング関数を使用したデータの確認datetimeの変換マスク機密データSyslogメッセージを標準形式で解析するNGINXログの解析Javaエラーログの解析文字列から動的なキーと値のペアを抽出するログを特定のテキスト形式に変換ログをCSV形式のログファイルで解析する複雑なJSONデータの変換ログをメトリクスに変換あるLogstoreからデータをプルして別のLogstoreのログデータを強化OSSからIPIPライブラリを取得し、IPアドレスデータを充実させるOSSからIP2Locationライブラリを取得し、IPアドレスデータを充実させるOSSからCSVファイルをプルしてデータを強化ApsaraDB RDS for MySQLデータベースからデータをプルしてデータを強化内部ネットワーク経由でApsaraDB RDS for MySQLデータベースからデータを取得リソース関数を使用した増分データの取得e_dict_map関数とe_search_dict_map関数を使用してログデータを強化Hologresデータベースからデータを取得してデータエンリッチメントを実行するデータ強化のための辞書とテーブルの構築e_table_map関数を使用してHTTPレスポンスステータスコードを充実させるLogstoreからのデータの複製リージョン間のデータ転送複数の宛先ログストアへのデータの配布複数のソースLogstoreからのデータの集約データの複製と配布アラームログキーワードに基づいてアラートを設定カスタムクエリステートメントを使用したアラートログの分析視覚化置換変数タイプのフィルターの追加フィルタータイプのフィルターを追加消費と転送モニタリングシステムの構築計量ログを使用して請求書を作成コンシューマライブラリを使用して高信頼モードでログを消費ログアプリケーショントレースSimple Log ServiceからGrafanaへのトレースデータのインポートApache SkyWalkingからSimple Log ServiceへのトレースデータのインポートACKクラスターに基づくApache SkyWalkingからSimple Log ServiceへのトレースデータのインポートKubernetesクラスターからSimple Log ServiceへのIngressトレースデータのインポート