一文深度解读阿里云CDN实时日志的前世今生：挖掘实时数据的无限价值

阿里云CDN实时日志服务可以将CDN采集的日志，秒级的交付给用户, 并且可以对采集到的日志进行实时、交互式分析和报表呈现，为监控、报警、渠道分析、运营分析提供实时、可靠的数据参考，让用户远离锁事，专注数据价值。

12月26日，阿里云CDN实时日志服务举办线上直播发布会，全网首次深度解读阿里云CDN大数据系统技术演进、产品特性、应用场景与业务实操。

CDN实时日志源起何处？

阿里云CDN从2014年正式商业化至今，服务了百万域名，每天处理数PB的数据，并应对亿级并发的洪峰流量，实现最低秒级延迟，并且提供100%的高数据准确性服务。伴随系统规模发展，CDN产生的日志数据量也越来越庞大，同时CDN业务场景下的原始数据分布广泛、处理环节复杂、使用场景繁多等等现状也给阿里云大数据系统带来了不小的挑战。

另一方面，阿里云CDN服务了全球三十多万客户，在与客户沟通中，通常会面临这样的问题：

1. 用户无数据源

绝大部分的CDN产商都只提供离线日志下载，日志数据从产生，到用户可下载，需要几十分钟到数个小时不等。这样大的数据产生延时，大大削减了高实时性要求场景的数据分析价值，无法驱动运营调整策略

2. 无法进行实时监控报警

无法实时把握CDN服务性能，对线上问题排查的不及时，遇到问题的灾备方案对客户端有感，进而无法实现更自动化、智能化的运维，不能提前发现业务瓶颈，进一步提升CDN的服务质量

3. 数据分析及可视化的开发、运维成本高昂

为了解决各类定制化的数据分析需求，用户通常需要自建数据仓库, 自建流式和离线分析平台, 数据可视化平台。投入大量建设资金的同时, 还需要投入大量的研发和运维人力

4. 自建系统技术挑战大

整个数据平台的数据来源广泛，数据处理方式复杂，随着业务的快速发展, 对系统稳定性、数据实时性、数据准确性、全球化服务能力也不断提出严苛的要求。使用开源软件对企业的技术挑战很大, 在性能、成本、定制化、稳定性也未必能跟上业务要求。

综上所述，更通用、实时、准确的日志获取, 分析和可视化的需求逐渐凸显，阿里云CDN大数据系统在这个背景之下走上了技术演进之路。

阿里云CDN大数据系统架构演进

起初，阿里云CDN大数据业务架构完全基于开源软件搭建，但是随着业务系统越来越大，我们发现在开源方案中解决问题的成本也越来越高，考虑到成本和后续服务的及时性、稳定性、定制化等因素，逐渐将开源方案以集团内部自研方案来替换。

比如，Scroll这个协议就是自研的一套日志数据编解码方案；Crimea是在节点上进行数据基础的采集、降维分析以及数据持久化的自研应用；Blink是阿里集团的流式计算平台; MaxCompute是阿里云对外售卖的通用离线分析平台。

阿里云高级技术专家姜晓东表示：“整个CDN的业务逐渐复杂，对业务的稳定性要求也更高，数据是稳定性的基础条件，网络条件再好，硬件条件再好，缺少数据决策的能力，也不可能做到非常高服务能力。我们可以预测到阿里云CDN系统会有PB/EB级别的规模数据增长，同时我们对于数据的完整性、可用性、全球化部署等指标都有比较高的追求，所以我们逐渐演进、集成沉淀了现有的大数据解决方案。”

如今的架构在CDN节点上实现了数据采集和第一步数据降维分析，延迟低，稳定性高；所有数据传输通过阿里云SLS和OSS来完成，通过SLS遍布全球的接入点实现秒级可见，对于批量或者文件处理，通过节点把数据写入OSS，再进行读取和分析；在数据分析这层，采用了阿里集团的MaxCompute和Blink的方案，实现离线大规模数据分析和在线流式分析。同时，SLS也使用了CDN的动态加速能力，提高在海外和弱网情况下的数据投递成功率。

该技术架构具有以下两个技术优势：

一、在数据采集阶段，自研了Scroll+Crimea应用，具备优秀的计算和容灾能力，运用内容自解释、高效编码、边缘预处理与降维分析、自动容灾处理、任务隔离等方案，确保了数据完整性、实时性和准确性。
二、基于SLS实现全球多部署点写入，无缝对接存储和分析平台，达到秒级延迟，支持单次10亿级别的分析，并且无需付出代码和运维成本，能够实现快速、稳定、低成本、高容量的传输和分析。

用数据价值赋能用户 CDN实时日志服务诞生

CDN实时日志服务基于阿里云CDN大数据系统解决方案，将日志的实时采集、多维分析、可视化运营、监控与报警打通，形成一站式解决方案，整个系统中复杂的事情都交给阿里云来做，让用户尽可能地可以远离“琐事”，更专注挖掘数据价值，专注在业务本身。

它具有以下五大优势：

一、延时不超过60秒

CDN实时日志可以从全球多个区域、数万节点实时采集日志，通常延时不超过60秒，否则日志的实时价值大打折扣。同时，在开通服务后，CDN将日志数据自动投递到日志服务(SLS)，免去繁琐的传统日志分析的流程，实时查看日志分析结果。

二、平均节省60%成本

使用实时日志还可以大幅降低资源、人力运维、分析等成本，以某家大型公司为例，每天系统产生日志约100亿条，自建Hadoop+Es集群，集群规模1500+服务器，运维+研发10人左右，一年总成本大约需要5000多万。而使用实时日志，平均减少投入60%以上，运维只需要将精力集中在访问监控上，而运营将精力聚焦在业务分析上，更专注业务本身。

三、多维度SQL分析，秒级10亿+规模

CDN实时日志系统支持每天千亿、万亿的日志7*24小时不间断采集，并实时对海量日志进行多维度分析，流计算系统在毫秒级。让用户更加专注于和业务更紧密、更有价值的数据“分析”上。

四、数据可视化及大数据挖掘

最终分析结果的展示也非常关键，CDN实时日志可以为用户提供基于业务的可视化报表服务，用户可轻松地掌控业务健康度、缓存命中率、平均下载速度、流量情况、网速、运营商、延时分布等数据。

五、日志、监控、告警联动的一站式解决方案

在CDN场景下，对服务的可用性、性能要求苛刻，需要对于各类异常进行实时、准确的报警，这就需要依赖可靠的监控报警系统。CDN日志系统未来将和监控、告警、处理机制联动，自动化的解决常规问题，缩短业务故障的时间，避免用户损失。

CDN实时日志典型应用场景

适用场景一：直播

在直播场景下，用户访问集中，数据时效性非常强，对系统的稳定性要求又极其高，通过CDN实时日志可以获取秒级推流状态，并通过日志分析自定义报表，快速进行访问监控和错误追踪。

• 推流概览 : 实时知道当前的推流数量、各个推流的流量和速度、从各省、运营商维度统计
• 推流质量：多维度的推流质量统计、重点推流的实时质量监控
• 错误根源追踪：快速定位错误产生的源头（直播源、服务端、客户端、运营商等）

比如，虎牙直播就采用了CDN的实时日志服务，将访问节点的日志实时获取后对日志进行分析，对可能的用户运行风险进行及时预警，实现故障自愈和问题定位，同时实时评价CDN节点健康度，主动发现影响客户体验因素，屏蔽质量较差的节点和线路。

适用场景二：大型活动或突发事件监控

在类似双12双11的大型营销活动中，网站的访问突然激增，通过CDN实时日志可以快速搭建当前节点一系列数据报表，判断节点和运营商的访问质量，保证终端用户访问顺畅。在此基础上，运营可以通过用户分布、终端分布和版本分布，优化资源投放以及实时调整策略，真正实现数据驱动决策。

• 整体质量：
健康度 : 在所有的访问中，有多少请求是成功的
Cache命中率 : 命中率越高，用户访问延时越低，体验越好
下载速度 : 这也是关系到播放质量的重要因素
• 多维度分析：
top域名访问次数、流量 : 重点域名的访问质量
地域、运营商统计：各个链路的质量
下载量、速度、延时：多项关键指标
• 错误诊断：
实时错误QPS、比例 : 整体错误情况
错误Top 域名、URI : 错误是否和自身相关
错误Top 地域、运营商 : 错误是否和外部因素相关
错误客户端分别 : 是否是新发布版本引入的问题