每一起嚴重事故背後，必然有29次輕微事故和300起未遂先兆以及1000起事故隐患。—— 海恩法則(Heinrich‘s Law)
随着雲計算時代的到來，大量企業将自己的業務逐漸遷移上雲。雲計算的彈性，讓IT資源購買、擴容等更簡單。許多企業，已經不要花費巨大的人工時間，投入在IDC、伺服器、網卡等實體資源的購買、擴容、更新等等。
但随着資訊時代的發展，業務線上化，業務系統服務客戶規模更大，系統的穩定變得更加重要。一旦出現故障，運維人員無法提前預警、以及無法最快時間内尋找出問題，極易影響到業務，造成巨大損失。
面對龐大的業務系統、多樣的服務子產品、海量的日志與監控資訊、極緻的業務需求等，如何建構企業的快速、自動化、智能化、全周期的智能運維與預警系統，已經是企業競争力的一部分。
是以，越來越多的企業開始搭建屬于自己的智能運維平台，力圖減輕運維人員的負擔，以及更智能的故障預警、更快的響應。尤其是在這個業務上雲的時代，企業運維平台的價值密集一直在更新，許多企業已經從基礎的資源購買維護中，更新到對業務價值的提升上。
由于泛日志類資料的利用與分析，正在成為企業競争力的一部分。研究報告表明，泛日志類機器資料和規模快速增長，企業需要通過更加智能的運維平台，來為業務提供參考。加之業務系統的時間價值密度逐漸加大，系統服務的客戶指數級增長，業務系統的複雜度和叢集規模變得越大，是以一個穩定、高效且實惠的智能運維平台逐漸成為一個企業安身立命的根本。
但是在搭建智能運維平台時，我們又經常會遇到以下幾個挑戰：
1、海量日志，如何快速分析告警：比如千億、萬億條日志，如何實時查詢分析？如何確定實時穩定寫入？
2、系統複雜，數十個次元的資料，如何更高效地多元度分析？
3、如何抽絲剝繭，從中找的最重要的資訊？比如，Error日志有幾萬條，如何找到重要資訊？
4、海量日志長周期儲存和處理流轉：從實時資料到曆史資料，如何滿足不同的分析模式和存儲要求？
阿裡雲在這些年服務阿裡巴巴經濟體、以及阿裡雲客戶時，也遇到過許多這類的問題。阿裡雲通過不斷打磨，推出了阿裡雲日志服務SLS，助力客戶建構智能運維平台。
在9月18号雲栖大會上，阿裡雲智能進階産品專家铧劍為大家帶來了題為《雲時代的智能運維平台日志服務，助力企業創新疊代》的分享，在分享中詳細地介紹了阿裡雲日志服務SLS，是如何為使用者提供一站式的日志采集、告警、存儲、分析以及可視化的能力，幫助企業的技術運維人員在雲時代，能夠基于SLS建構自己的智能運維平台，快速分析系統狀态、洞察業務，助力企業的快速疊代和業務創新。
阿裡雲日志服務SLS，具備以下幾個優勢：
1、 秒級實時分析和告警：千億條日志中，秒級傳回10億條記錄
2、 多元度資料聯合分析能力：并提供高維查詢、實時分析、定時任務、可視化能力
3、 更深入細節洞察：從秒級細節、異常點位AI檢測、資料聚類來助力抽絲剝繭，發現重要資訊
這些能力，幫助客戶對Logging、Metric、Tracing資料進行統一采集存儲分析，滿足業務監控、日志分析、安全審計等要求，輕松解決如何快速、多元、深入細節分析的挑戰。
同時，SLS提供全周期的資料流轉能力，近期新釋出的資料加工、資料投遞，可支援不同的分析模式、周期要求。利用資料加工，企業可以根據不同的分析要求，對資料進行規整、ETL。而利用資料投遞，企業可以滿足不同時間周期的資料處理方式、儲存方式的資料流轉要求。
是以在這個業務上雲的時代，我們需要更智能的運維平台，幫助我們的業務平穩、智能、高效地運作。我們堅信，基于阿裡雲日志服務SLS搭建，企業的智能運維平台，能真正幫助到企業進行業務價值的創新疊代，助力企業客戶的業務，更穩定且快速地發展。