日志收集与分析、云计算改变游戏行业

    你知道吗：有统计数据显示最近4年中，一款游戏从上架到达到90％下载量持续的时间长度，横轴代表的是年份，纵轴代表的是持续的周数。在2012年，一款游戏平均可以持续180周，也就是说到了2014年仍有人下载，其实，在这个时候，就应该注意到日志收集与分析了，但糟糕的是，这个比例每年在持续下滑，进入快餐式消费时代，到2015年该区间已经到了24周。所以，日志收集与分析就显得尤为重要了。

   随着项目推进，基础服务越来越多，各个服务都是集群部署，为了按计划上线就没有搭建日志收集分析平台，日志都保存在各个服务器本地，服务器的数量也快速增长，此时就暴露出了很多的问题（日志收集与分析系统可有效避免这些问题）：

    日志串接困难，一个流程有多个节点，要把整个流程的日志串接起来工作量大；问题排查困难，查询一个服务的日志，需要登录多台服务器；系统预警困难，无法实现服务出现异常后，及时通知到相应的负责人；日志收集与分析可有效避免这个问题。传统日志，运维管理困难，不是每个同事都有登录服务器查看日志的权限，但又需要根据日志排查问题，需要搭建一套集中式的日志收集、存储、分析系统，将所有节点的日志统一收集、管理，就需要有权限的同事下载日志后给到相应负责的同事。工作量大，效率低的诸多问题的存在，促使了日志收集与分析的诞生。

    从整个趋势来看游戏行业已经从卖方市场，现在是一卡难求，不像20年前游戏卡带相互借阅，到现在的买方市场。我们来看看阿里云日志收集与分析怎么帮助解决这类问题。在开放在阿里云官网之前，日志收集与分析已经在阿里巴巴内部经历了3年多的历练，达到行业领先的水平。在游戏日志分析的场景中也能够发挥巨大作用。

   日志收集与分析主要提供三个主要功能：

    LogHub：日志中枢通道，LogShipper：日志投递，LogSearch，日志检索

    LogHub是日志收集与分析最核心的功能，最大好处是把数据管道化，标准化。他将日志源与日志消费者通过统一数据模型串联起来。这根管道是大容量、高可靠、用户不用去关心数据量、如何接上等问题，并且弹性伸缩的，就能直接使用。日志收集与分析在消费端对接了10多种下游，包括开源界非常火的Spark、Storm等流处理框架。

   日志收集与分析的LogShipper提供了LogHub管道数据落地到存储的功能。目前与OTS等海量存储系统打通O，可以通过MapReduce、Hive等方式进行数据处理与分析。

   LogSe事arch是一个附加功能，在日志收集与分析中可以选择将LogHub中数据索引并查询，在发生问题时进行快速定位于查询。例如我们对App、Error等日志进行索引，可以在阿里内部我们将关键日志从几千台机器中集中式收集并索引，达到百TB规模。

有没有心动啊，还不快去试试日志收集与分析？

 

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