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对于日志分析大家可能并不陌生 , 在分布式计算、大数据处理和 Spark 等开源分析框架的支持下 , 每天可以对潜在的数百万日志进行分析 。
事件分析则和日志分析是两个完全不同的领域 , 事件分析对实时性的要求更高 , 需要磨平事件领域中从半结构化到结构化的消息转换管道 , 实现查询检索 , 可视化等功能 。 但是目前针对流式的事件做分析的可用工具非常少 , 这对于期望使用Serverless架构或 EDA(事件驱动)架构的开发者会非常不便 。
基于事件的特征 , 无法追溯事件内容 , 无法跟踪事件流转 , 无法对事件做可视化分析成为了事件驱动架构演进的绊脚石 。 为了解决事件领域中针对流式事件做分析的难题 , EventBridge 近日发布了针对事件/消息领域的全新分析工具--EventBridge 实时事件分析平台 。 下面简要对 EventBridge 实时事件分析平台的内容进行介绍 。
EventBridge 实时事件分析平台简介 EventBridge 实时事件分析平台依托基于事件的实时处理引擎 , 提供数值检索、可视化分析、多组态分析、事件轨迹、事件溯源和 Schema 管理等能力 。 EventBridge 实时事件分析平台具有无入侵、无需数据上报 , 低成本 , 操作快捷等特点 , 通过简单的引导式交互 , 即可快速实现基于事件的流式查询与分析 。
EventBridge 实时事件分析平台依托基于事件的实时处理引擎 , 提供数值检索 , 可视化分析 , 多组态分析 , 事件轨迹 , 事件溯源 , Schema 管理等能力 。 EventBridge 实时事件具有无入侵 , 无需数据上报 , 低成本 , 操作快捷等特点 , 通过简单的引导式交互 , 即可快速实现基于事件的流式查询与分析 。
核心功能 多场景支持
目前市面上比较流行的是事件查询平台 , 但是分析和查询还是有些本质区别 , 分析基于查询 , 但是查询并不是分析的全部 。
EventBridge 构建了一套完整的事件工具链 , 帮助开发 , 运维 , 甚至运营团队更高效的使用分析工具 , 统一在一个分析平台上无缝整合全部事件 , 提供高效、可靠、通用的事件分析能力 。
Serverless 领域:得益于 Serverless 架构的推广 , 事件驱动被更多用在企业核心链路 。 无服务器的定义是不必管理任何基础设施 , 但是无服务器的不透明且难以调试却是整个架构必需解决的痛点 , 当我们配置完触发器后不会知道什么数据在什么时刻触发了函数 , 触发链路是否异常 。 EventBridge 事件分析能力将彻底解决 Serverless触发数据黑箱的问题 , 让所有事件触发都清晰可见 。微服务领域:微服务在现代开发架构中比较常见 , 该架构由小型、松耦合、可独立部署的服务集合而成 , 这导致微服务架构很难调试 , 系统中某一部分的小故障可能会导致大规模服务崩溃 。 很多时候不得不跳过某些正常服务来调试单个请求 。 EventBridge 事件分析可将全部链路微服务消息通过事件 ID 染色做有效追踪与排障 , 帮助微服务做可视化排障 。消息领域:在传统消息领域 , 消息 Schema 管理、消息内容检索一直是无法解决的难题 , 大部分情况下需要增加订阅者来对消息做离线分析 。 EventBridge 事件分析平台提供消息 Schema 管理与消息内容查询能力 , 为消息可视化提供更完全的解决方案 。云产品领域:云产品在极大程度降低了企业对基础设施建设的复杂性 , 但同样带来了诸多问题 , 以 ECS 为例 , 很多情况会因系统错误或云盘性能受损而触发故障类事件 , 这类事件通常会涉及到周边产品(比如 ACK 等) , 捕获全部云上事件做基础排障的挑战性比较大 。 EventBridge 支持全部云服务事件无缝接入 , 更大程度降低由云产品变更导致的运维故障 。EventBridge 提供更高效、通用的事件分析平台 , 基于该平台可以解决大部分场景对事件分析、事件查询、事件轨迹的诉求 。
开箱即用
支持提供 Schema 管理 , 数值检索 , 可视化分析 , 多组态分析 , 事件轨迹 , 事件溯源等核心能力 , 无需额外部署 , 即开即用 。
数值检索:提供基础数值检索能力 , 支持键入 key , value, =, !=exists, AND , OR 等参数 , 满足事件检索场景的基本诉求 。
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