告別ELK，APO提供基於ClickHouse開箱即用的高效日誌方案——APO 0.6.0發佈
ELK一直是日誌領域的主流產品，但是ElasticSearch的成本很高，查詢效果隨着數據量的增加越來越慢。業界已經有很多公司，比如滴滴、B站、Uber、Cloudflare都已經使用ClickHose作為ElasticSearch的替代品，都取得了不錯的效果，實現了降本增效，費用節約大多在50%以上。但是目前使用ClickHose作為日誌方案，存在以下問題。 主流的Vector+Cl
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APO v0.7.0 更新：日誌功能完整版發佈！
在 v0.6.0 版本中，APO 發佈了基於 ClickHouse 開箱即用的高效日誌方案，為用户提供了採集、處理和檢索全量日誌的基礎功能。新版本在此基礎上進一步強化了日誌處理和檢索的能力，提升了用户體驗。 支持為不同日誌設置不同的解析規則，提取出關鍵信息並加速檢索 日誌中往往存在許多關鍵信息，將這些關鍵信息提取出來能夠針對性的檢索數據，通過分析此類關鍵信息能夠發現平時難以注意到的洞察。通常不同的
APO全量日誌對接logstash和fluent日誌採集生態
APO 日誌介紹 採集流程圖 APO 使用 ilogtail 作為日誌採集組件並改造支持額外功能，在 vector 中進行日誌結構化處理。 APO 日誌功能 日誌指標 統計日誌數並生成日誌數指標。出現錯誤日誌時，計算日誌錯誤指標 故障現場日誌 應用程序出現慢或者錯誤trace時，將這段時間內的日誌收集並寫入clickhouse中。使用 k8s 信息或 pid 信