解决方案:如何系统地进行网站优化

　　解决方案:如何系统地进行网站优化

　　摘要：本文讲述的是如何对网站进行优化，使网站在搜索引擎结果列表中获得更好的排名。作者从网站诊断、站内优化、外链优化和流量监控四个方面系统地阐述了网站优化工作。通过阅读本文，读者可以了解网站优化工作是如何进行的，掌握网站优化工作的注意事项。

　　关键词：站点诊断；网站优化；搜索引擎优化；网站运营

　　CLC 编号：TN929.532

　　网站优化，又称搜索引擎优化，英文翻译为Search Engine Optimization，所以也可以简称为SEO，利用搜索引擎的规则来提高网站的排名。本文从网站诊断、站内优化、外链优化、流量监控四个方面系统地详细阐述了网站优化工作。通过阅读本文，读者可以了解网站优化工作是如何进行的，掌握网站优化工作的注意事项。

　　1 现场诊断

　　无论是新网站还是旧网站，想要优化网站，都需要进行网站诊断。网站诊断从以下几个方面进行：

　　1.1 域名和URL诊断

　　网站的域名相当于网站首页的门牌号。例如在浏览器地址中输入http://即可打开百度官网。URL即Uniform Resource Locator，又称网页地址，既包括首页域名，也包括内页URL。

　　从优化的角度来说，网站的域名最好简单易记。最好配合网站的主题。比如京东商城的网址由http://改为http://。很明显jd是京东的首字母。组合，容易记忆。

　　另外，网站的URL要短，便于搜索引擎蜘蛛抓取收录，URL的目录层次不要超过三级。

　　1.2 KTD诊断

　　这里的KTD代表网站的关键词关键词、标题和描述。

　　(1) 关键词关键词

　　网站的关键词一般被选为代表用户搜索意图、搜索量大的词。以“启正网”为例，用户搜索量大的词可以确定为：长春职业技术学院、长春职业技术学院论坛。内页关键词的设置要和首页不同，不同的内页关键词最好是不同的。需要注意的是关键词3-5个单词为宜，单词之间用英文逗号隔开。

　　(2) 标题优化

　　网站标题一般与网站关键词相同，只是关键词之间用下划线或竖线隔开，代表平行关系。

　　

" />

　　(3)描述说明

　　网站的描述一般在70条左右，是对网站的整体总结和介绍。一般是围绕关键词写的连贯流畅的句子。这句话可以吸引和打动用户，使他们做出停止或购买的决定。同时，最好在描述中留下电话号码等*敏*感*词*。

　　1.3 图像诊断

　　网站上的图片在上传到互联网前必须经过压缩、美化、加水印处理。压缩图片可以加快网页的打开速度。

　　1.4 内部链接诊断

　　网站的内部链接尤为重要，它是搜索引擎蜘蛛爬行的路径，畅通无阻的内部链接可以引导蜘蛛进入网站的每一个页面，让搜索引擎收录尽可能多的网站内容。一般来说，网站内部链接有以下几种类型：导航、面包屑导航、Tags标签、文章中的锚文本链接、长文章的分页链接、图片链接、站点地图。

　　1.5 robots.txt文件诊断

　　robots协议（也称为爬虫协议、robot协议），即robots.txt文件。robots.txt 文件是一个文本文件，可以使用记事本创建和编辑。robots.txt 是搜索引擎访问网站时首先检查的文件。它告诉蜘蛛程序服务器上哪些文件可以查看，哪些页面禁止访问。

　　一般来说，我们需要为网站创建一个robots.txt文件，告诉搜索引擎蜘蛛它的访问权限。如果没有这个文件，默认是允许蜘蛛访问整个站点。

　　1.6 404页面诊断

　　404页面是客户端浏览网页时，服务器无法正常提供信息时，服务器返回的错误页面。404页面的目的是“告诉浏览者所请求的页面不存在或链接错误，同时引导用户进入网站的其他页面，而不是关闭窗口离开”。

　　网上有很多404页面模板。我们只需要用Dreamweaver软件打开它们进行修改和编辑即可。一般来说，我们可以更换导航栏的Logo和文字内容。

　　1.7 网站更新诊断

　　如果一个网站的内容从不更新，就一定不能吸引用户反复访问该网站，这样的网站不是一个好网站。而一个符合用户和搜索引擎喜好的网站，必须能够定期、定时、定量地更新网站内容。

　　一个中小型网站要求每天至少更新两篇文章，每篇文章500字左右，要求文章为原创或伪原创文章。

　　以“启正网-长春职业技术学院校园论坛”为例。启正网运营期间，每天晚上7:00左右更新文章，给蜘蛛一个信号：每天7:00前来网站，你就能看到并采集

最新的文章。这样操作之后，网站的收录效果就很好了。

　　如果是大型资讯站或行业网站，每天需要更新十篇左右。这样的工作量需要网站有专业的运营团队，团队成员要有修改伪原创的能力。所谓伪原创，就是对一篇文章进行修改、再加工，使其被搜索引擎认为是原创文章，从而增加网站的收录和网站权重。伪原创文章的写法有很多种，可以百度搜索或者根据个人资源确定。

　　1.8 网站作弊诊断

　　

" />

　　网站作弊常见的情况有以下几种：采集

文章、隐藏链接、关键词堆砌等，网站作弊一旦被搜索引擎蜘蛛发现，将会影响网站的排名，所以一定要坚决防止网站作弊行为的发生。

　　如果了解了网站诊断的基本思路，就可以在建站前的网站设计阶段将这些因素考虑在内。对于一个新站来说，收录会更好，网站排名也会更快。

　　2 站内优化

　　根据网站诊断结果，进行网站优化工作。

　　2.1购买合理的域名后，我们需要设置网站的关键词、标题和描述，同时对网站需要的图片进行压缩、美化和加水印备份。

　　2.2 检查网站内部链接是否畅通，是否存在死链接。Internet 上有许多检测死链接的工具。读者朋友可自行下载，也可在各站长工具网站输入网址查询。如果在查询中发现有死链接，则应从源头上消除死链接，通常通过修改代码来消除死链接。

　　2.3 是否定义了robots.txt文件和404页面。

　　3 外链优化

　　外部链接是指从其他网站导入到自己网站的链接。外部链接对于网站优化非常重要。引入链接的数量和质量直接决定了我们网站在搜索引擎中的权重，高质量的外链可以为网站带来大量的良好流量。

　　从SEO的角度来看，一个网站的外部链接越多，外部链接的质量越高，目标网站的排名就越好。那么什么样的外链才是优质外链呢？链接到访问量大的网站比链接到访问量低的网站更有优势；外链网站权重太低，对自己网站的影响相对较小；如果没有链接，可能会导致蜘蛛对自己的网站造成不良影响。综上所述，外链在达到数量的同时也要注意质量，外链数量最好是循序渐进，对质量挑剔。

　　4 流量监控

　　各网站可安装“百度统计”、“51.la”等站长工具，可查询每日网站流量及来源地区、客户停留时间、详细浏览页面等信息。通过流量监控，可以更好地掌握客户来源，定位精准客户，过滤掉流量不准确或流量低的关键词，选择流量大的关键词，为网站运营提供决策依据。

　　以上，我们从网站诊断、站内优化、外链优化、流量监控四个方面系统地阐述了网站优化工作。仔细阅读本文，您将能够掌握网站优化的工作流程，能够在实际项目中开展网站优化工作，使网站运行得更好、更良性。

　　参考：

　　[1] 张曦．网站设计中的SEO优化策略分析[J]．计算机光盘软件及应用，2012（17）：163+165.

　　[2]林涵．B2B网站的搜索引擎优化[J]．计算机光盘软件及应用，2012（15）：72-73

　　作者简介：沈继伟（1982.03-），女，机育人，本科生，助教，研究方向：互联网网站运营与管理。

　　解决方案:etw系统provider事件较多_大型分布式系统如何做到可观测性？

　　简介：监控和日志是大型分布式系统的重要基础设施。监控可以帮助开发者检查系统的运行状态，日志可以帮助排查和诊断问题。在 Kubernetes 中，监控和日志是生态的一部分。它不是核心组件，所以大部分能力都依赖于云厂商的适配。Kubernetes 定义了介入接口标准和规范，任何符合接口标准的组件都可以快速集成。

　　监视器

　　先看监控，从监控类型来分。在K8S中，可以分为四种不同的类型：一种比较常见的资源类别指标，如CPU、内存、网络等。单位统计是最常用的监测方法。这种监控方式在常规监控中，类似项目zabbix telegraph，这些系统都可以做。性能监控指的是APM监控，也就是对一些常用的应用性能监控指标的检查。通常，一些HOOK机制通过虚拟机层和字节码执行层进行隐藏调用，或者在应用层注入以获得更深层次的监控指标，一般用于应用调优和诊断。比较常见的Zend Engine类似JVM或者PHP，通过一些常见的hook机制，获取类似JVM的GC次数，各种内存代理的分布，网络连接数的一些指标。应用程序的性能诊断和调整。安全监控主要是针对安全的一系列监控策略，如越权管理、安全漏洞扫描等。事件监控是K8s中另一种监控方式。上一篇介绍了K8s中的一个设计理念，就是基于状态机的状态转换。当从正常状态转换到另一个正常状态时，会发生正常事件，从正常状态到异常状态会发生警告事件。一般情况下，warning事件比较受关注，而事件监控就是把NORMAL事件或者告警事件下线到一个数据中心，然后通过数据中心的分析和告警，就可以一针见血的处理出相应的一些异常。或者通过短信、邮件的方式进行曝光，弥补传统监控的一些缺陷和不足。

　　Kubernetes的监控演化较早，是1.10之前的K8S版本。大家都会用Heapster之类的组件来做监控。Heapster的设计原理其实比较简单。

　　首先我们在每个Kubernetes上都有一个封装好的cadvisor，这个cadvisor就是负责数据采集的组件。当cadvisor完成数据采集后，Kubernetes会将cadvisor采集的数据打包并暴露为相应的API。早期其实是三种不同的API：这三种接口，其实对应的数据源都是CADVISOR，只是数据格式不同而已。在Heapster中，其实是支持Summary接口和Kubelet的数据获取接口的。Heapster会定时拉取数据到各个节点，在自己的内存中聚合，然后对外暴露相应的服务供上层消费者使用 Essence K8S中比较常见的消费者类似于Dashboard，或者HPA-Controller，其中使用service获取相应的监控数据，通过调用service实现相应的弹性伸缩和显示监控数据。这是之前的数据消费环节。这个consumer链接看起来很清晰，没有太大问题。那么为什么Kubernetes要放弃Heapster，转而采用Metrics-Service呢？其实主要的动力来源是Heapster在标准化监控数据接口。为什么要做监控数据接口标准化？但是后来社区发现这些sinks往往没有人维护。这也导致了整个Heapster项目的很多bug。这个bug一直存在于社区。没人修。这也会给社区项目的活跃度，包括项目的稳定性带来很多挑战。

　　上图是Heapster内部的一个架构。你会发现它分为几个部分：

　　目前一个0.3.1版本的Metrics-Server大致变成了上图。很简单：有一个Core层，中间是sorce层，简单的API层，增加了一个额外的API注册层。Registration层的作用是可以将相应的数据接口注册到K8S的API Server中。以后客户不再需要通过这个API层访问Metrics-Server。-服务器。在这种情况下，真正的数据消费者可能感知到的不是一个metrics-server，而是说实现了这样一个API的具体实现，这个实现就是Metrics-Server。这是Metrics-Server修改最多的地方。

　　Kubernetes的监控接口标准是针对K8S的，共有三种不同的接口标准。标准化监测数据消费能力，实现与社区的融合。社区主要分为三类。第一类Resource Metrice对应的接口是metrics.k8s.io。主要实现是Metrics-Server。它提供资源监控。多见于节点层级、POD层级、命名空间层级、CLASS层级。这类监控指标可以通过Metrics.K8S.io的接口获取。第二类Custom Metrics对应的API是Custom.metrics.k8s.io。主要实现是普罗米修斯。它提供什么资源监控和自定义监控，上面的resource monitoring和resource monitoring其实都涵盖了。这个自定义监控指的是：比如这个数据库的mysql慢查询。这些其实可以在应用层做自己的定义，然后通过标准的Prometheus客户端暴露相应的metrics，再由Prometheus采集

。并且一旦采集

了此类接口，它也可以被 Custom.metrics.k8s.io 等标准使用，这意味着 Custom.metrics.k8s.io 用于 HPA 进行数据消费。

　　

" />

　　第三类External MetricsExternal Metrics其实是一个特殊的类别，因为我们知道K8S现在已经成为了云原生接口的实现标准。很多时候云服务都是在云端处理的。比如一个应用中使用了消息队列，后面是RBS数据库。有时候消费数据的时候，需要同时消费一些云产品的监控指标，类似消息队列的消息数，或者连接SLB的连接数，SLB上层200个请求，等指标。怎么花？K8S中也实现了一个标准，就是External.metrics.k8s.io。主要实现厂商是各个云厂商的PROVIDER。通过这个provider，可以被云资源监控。

　　PrometHues - 开源社区监控的“标准”。接下来我们看一下开源社区中比较常见的一种监控方案，就是Prometheus。为什么说Prometheus是开源社区的监控标准呢？那么我们就来看看Prometheus的大致结构吧。

　　上图是Prometheus采集的数据链路，可以分为三种不同的数据采集链路。这种采集方式的主要应对场景是你的任务可能比较短。比如我们知道的普罗米修斯。最常见的采集方式是pull模式。采集周期，比如我的采集周期是30S，我的任务可能跑15s。在上述场景下，可能会造成数据泄露。这种情况最简单的方法之一是先使用Pushgateway，把你的Metrics Push 往下走，然后通过pull 从Pushgateway 拉取数据。这样，您就可以完成短期的操作任务。以上就是Prometheus中的三种采集

方式。从数据源上来说，除了标准的静态配置，Prometheus 还支持Service Discovery。换句话说，一些集合对象可以通过一些服务机制被发现。K8S中比较常见的是，可以配置Kubernetes的这种动态发现机制，自动配置采集任务进行数据采集，非常方便。在告*敏*感*词*面，Prometheus提供了一个外部组件ALENTMANAGER，可以通过邮件或者短信的方式对相应的告警信息进行告警。在数据消费方面，通过上层API Client，可以使用Web UI展示数据，通过Grafana进行数据消费。总结起来，普罗米修斯有以下五个特点：K8S中比较常见的是，可以配置Kubernetes的这种动态发现机制，自动配置采集任务进行数据采集，非常方便。在告*敏*感*词*面，Prometheus提供了一个外部组件ALENTMANAGER，可以通过邮件或者短信的方式对相应的告警信息进行告警。在数据消费方面，通过上层API Client，可以使用Web UI展示数据，通过Grafana进行数据消费。总结起来，普罗米修斯有以下五个特点：K8S中比较常见的是，可以配置Kubernetes的这种动态发现机制，自动配置采集任务进行数据采集，非常方便。在告*敏*感*词*面，Prometheus提供了一个外部组件ALENTMANAGER，可以通过邮件或者短信的方式对相应的告警信息进行告警。在数据消费方面，通过上层API Client，可以使用Web UI展示数据，通过Grafana进行数据消费。总结起来，普罗米修斯有以下五个特点：您可以使用 Web UI 通过 Grafana 显示数据和数据消耗。总结起来，普罗米修斯有以下五个特点：您可以使用 Web UI 通过 Grafana 显示数据和数据消耗。总结起来，普罗米修斯有以下五个特点：

　　kube-eventer - Kubernetes 事件下线工具 最后介绍一下 K8s 中的事件下线工具 kube-eventer。Kube-Eventer是阿里云容器服务开源的一个组件。可以做一系列类似于K8S的Eventer，类似于Pod Eventer、Node Eventer、核心组件Eventer、CRD Eventer等。类似于SLS、钉钉、Kafka、InfluxDB，然后通过这种离线机制进行时间审计、监控和报警。我们现在已经在 GitHub 上开源了这个项目。如果你有兴趣，可以看看这个项目。

　　上图其实是钉钉的报警图。可以看到里面有warning事件。此事件在 Kube-System 命名空间下。具体原因是POD重启失败，然后是backOff的原因，然后是具体事件发生的时候。您可以使用此信息进行检查。

　　日志

　　日志的场景会在K8S中的日志部分介绍。首先我们来看一下日志的场景。日志在K8S中主要分为四大场景： 1. 宿主机核心的日志 2. Runtime的日志是Runtime的日志。我们可以使用 docker logs 来排查删除一些 Pod Hangs 等一系列问题。3、核心组件的日志 第三个是核心组件的日志。在K8s中，核心组件包括一些外部的中间件，比如etcd，或者一些内置的组件，比如API server和kube-scheduler、controller-manger、kubelet等这一系列的组件。这些组件的日志可以帮助我们看到整个K8s集群中控制面某个资源的使用情况，当前运行状态是否有异常。还有一些比较核心的部分，比如Ingress中间部分，可以帮助我们看到一个整个接入层的流量。通过Ingress的日志，可以实现良好的连接。分层应用程序分析。4.部署应用的日志 最后是部署应用的日志。您可以通过应用日志查看业务层的状态。比如你看业务层有没有500个请求？有恐慌吗？是否有一些不寻常的错误访问？这些其实都可以通过应用日志查看。部署应用的日志最终就是部署应用的日志。您可以通过应用日志查看业务层的状态。比如你看业务层有没有500个请求？有恐慌吗？是否有一些不寻常的错误访问？这些其实都可以通过应用日志查看。部署应用的日志最终就是部署应用的日志。您可以通过应用日志查看业务层的状态。比如你看业务层有没有500个请求？有恐慌吗？是否有一些不寻常的错误访问？这些其实都可以通过应用日志查看。

　　日志的采集

首先我们来看一下日志的采集

。从哪一种是采集位置的划分，需要支持以下三种：

　　

" />

　　社区其实更推荐使用Fluentd的采集方案。Fluentd 在每个节点上都会有相应的代理。然后这个代理会把数据带到 Fluentd 的一个服务器上。这个服务器可以将离线数据离线到相应的对应 类似于Elasticsearch，然后通过Kibana展示；或者离线到 InfluxDB，然后通过 Grafana 显示出来。以上其实是社区比较推荐的做法。

　　最后

　　最后给大家做一个总结，介绍阿里云上监控日志的最佳实践。

　　阿里云容器服务监控系统Monitoring System监控系统介绍首先介绍一下阿里云容器服务中的监控系统。下图其实就是监控大图。

　　右边的四个产品是监控日志相关的四个产品：第一个是SLS，也就是日志服务。刚才我们提到了K8S中的日志分为很多不同的集合，比如核心的核心，比如核心的核心，比如核心的核心。组件的日志，接入层的日志，应用的日志等等。在阿里云容器服务中，可以通过API Server采集

审计日志，然后通过类似服务或Ingress Controller采集

接入层的日志，再采集

到对应应用层的应用日志。有了这个数据链，还不够。因为数据链路只是帮助我们做一个数据的下线，我们还需要做上层数据的展示和分析。例如，比如审计，可以在审计日志中看到操作了多少，改动了多少，有没有攻击，系统异常。这些可以通过审核的仪表板查看。第二个是应用程序的性能监控。性能监控方面，可以通过ARMS等这个产品查看。ARMS目前支持JAVA和PHP两种语言，ARMS可以用来对应用进行性能诊断和问题调优。第三种是一种特殊的，称为 AHAS。AHAS 是一种架构感知监控。我们知道在K8s中，往往是通过一些微服务架构来部署的。第二个是应用程序的性能监控。性能监控方面，可以通过ARMS等这个产品查看。ARMS目前支持JAVA和PHP两种语言，ARMS可以用来对应用进行性能诊断和问题调优。第三种是一种特殊的，称为 AHAS。AHAS 是一种架构感知监控。我们知道在K8s中，往往是通过一些微服务架构来部署的。第二个是应用程序的性能监控。性能监控方面，可以通过ARMS等这个产品查看。ARMS目前支持JAVA和PHP两种语言，ARMS可以用来对应用进行性能诊断和问题调优。第三种是一种特殊的，称为 AHAS。AHAS 是一种架构感知监控。我们知道在K8s中，往往是通过一些微服务架构来部署的。

　　微服务带来的问题就是组件会有很大的变化，组件的副本数也会有很大的变化。这将带来拓扑管理的复杂性。如果我们想在K8s中看到一个应用的流量趋势，或者排查异常流量，没有很好的可视化其实是很复杂的。AHAS的功能之一就是通过对网络栈的监控，绘制出整个K8s中应用的拓扑关系，进而监控相应的资源、网络带宽、流量，诊断异常事件。如果存在一个级别的体系结构拓扑感知，则可以实施另一个监控解决方案。最后是云监控，也就是基础的云监控。可以采集标准的Res​​ource Metrics Monitoring来展示监控数据，实现node、pod等监控指标的展示和告警。这部分阿里云的增强功能是阿里云在开源上做的增强。第一个是指标服务器。文章中提到metrics-server做了很多简化。但站在客户的角度来看，这种简化其实是削减了一些功能，会带来很多不便。例如，许多客户希望将监控数据离线到 SLS 或 InfluxDB 之类的东西。事实上，社区版没有办法继续这样做。阿里云继续保留维护率相对较高的common sink。，这是第一个增强。并实现node、pod等监控指标的显示和告警。这部分阿里云的增强功能是阿里云在开源上做的增强。第一个是指标服务器。文章中提到metrics-server做了很多简化。但站在客户的角度来看，这种简化其实是削减了一些功能，会带来很多不便。例如，许多客户希望将监控数据离线到 SLS 或 InfluxDB 之类的东西。事实上，社区版没有办法继续这样做。阿里云继续保留维护率相对较高的common sink。，这是第一个增强。并实现node、pod等监控指标的显示和告警。这部分阿里云的增强功能是阿里云在开源上做的增强。第一个是指标服务器。文章中提到metrics-server做了很多简化。但站在客户的角度来看，这种简化其实是削减了一些功能，会带来很多不便。例如，许多客户希望将监控数据离线到 SLS 或 InfluxDB 之类的东西。事实上，社区版没有办法继续这样做。阿里云继续保留维护率相对较高的common sink。，这是第一个增强。增强功能是阿里云在开源上做的增强。第一个是指标服务器。文章中提到metrics-server做了很多简化。但站在客户的角度来看，这种简化其实是削减了一些功能，会带来很多不便。例如，许多客户希望将监控数据离线到 SLS 或 InfluxDB 之类的东西。事实上，社区版没有办法继续这样做。阿里云继续保留维护率相对较高的common sink。，这是第一个增强。增强功能是阿里云在开源上做的增强。第一个是指标服务器。文章中提到metrics-server做了很多简化。但站在客户的角度来看，这种简化其实是削减了一些功能，会带来很多不便。例如，许多客户希望将监控数据离线到 SLS 或 InfluxDB 之类的东西。事实上，社区版没有办法继续这样做。阿里云继续保留维护率相对较高的common sink。，这是第一个增强。这会带来很多不便。例如，许多客户希望将监控数据离线到 SLS 或 InfluxDB 之类的东西。事实上，社区版没有办法继续这样做。阿里云继续保留维护率相对较高的common sink。，这是第一个增强。这会带来很多不便。例如，许多客户希望将监控数据离线到 SLS 或 InfluxDB 之类的东西。事实上，社区版没有办法继续这样做。阿里云继续保留维护率相对较高的common sink。，这是第一个增强。

　　然后是第二个增强，因为集成在K8S中的一个生态的发展并不是按照同样的节奏发展的。比如Dashboard的发布与K8S的大版本不匹配；比如K8S发布1.12，Dashboard不会也发布1.12版本，而是按照自己的节奏发布。这样会导致一个结果说很多之前依赖Heapster的组件升级到Metrics-Server，直接断掉。阿里云在Metrics-Server上做了完整的Heapster兼容，也就是说从目前的K8S版本1.7版本一直到K8S 1.14版本，都可以使用阿里云的Metrics-Server来实现一个完整的监控组件的兼容消耗。有Eventer和NPD，其中提到了上面的 Kube-Eventer 组件。在NPD上，我们也做了很多额外的增强，类似于镜像增加了很多监控和测试项目，类似于KERNEL HANG，NPD的检测，接入网络的监控，和SNAT检测。还有类似于FD的检查。这些其实就是NPD中的一些监控项。阿里云做了很多增强。

　　开发者可以直接部署NPD的check实现节点诊断告警，然后在Eventer上离线通过Kafka或钉钉。Prometheus生态，Prometheus生态，在在生态可以让让对接接接阿里云阿里云阿里云的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的以及以及以及以及以及以及以及TensorFlow、ARGO、Exporter 等。阿里云对于GPU也有很多额外的增强，类似于单卡监控GPU和GPU Share监控。然后在PrometHeus上，我们启动了ARMS团队的hosting版本的hostheus。使用盒子中使用的Helm Chats，无需部署Prometheus Server，即可直接体验Prometheus的一种监控和采集能力。

　　阿里云对阿里云容器服务日志系统做了哪些增强？首先是采集方式上的完全兼容。可以采集

Pod Log日志，核心组件日志，Docker Engine日志，内核日志，类似一些中间件的日志，都采集

SLS。采集SLS后，我们可以通过数据离线到OSS，离线到Max Compute，做一个数据离线归档，离线预算。然后是一些数据的实时消费，我们可以去Opensearch、E-Map、Flink去实现一个日志搜索和一个上层消费。在日志展示上，我们既可以连接开源的Grafana，也可以连接类似DataV的类似的东西做数据展示，实现完整的数据链接采集和消费。

　　本文总结