解决方案:光年日志分析工具 2.0绿色版

　　解决方案:光年日志分析工具 2.0绿色版

　　Lightyear日志分析工具（网站日志分析软件），可以分析iis、apache等日志。工作站必备工具，这对于大文件日来说非常强大。

　　1. 这是第一款专为SEO设计的日志分析软件。

　　之前很多日志分析软件都是顺带分析SEO数据的，这个软件分析的每一个指标都是为SEO设计的。并且很多分析维度是其他日志分析软件所没有的。这使您可以看到许多以前不可用的有用数据。

　　

　　2.可以分析无限日志，速度非常快。

　　很多日志分析软件在日志大于2G的时候会越来越慢或者程序没有响应。而且这个软件可以分析无限的日志，每小时可以分析40G的日志。这对于需要分析几个月的日志，以及几十G的大型网站日志非常有帮助。

　　3、可以自动判断日志格式。

　　

　　现在很多日志分析软件不支持Nginx或者CDN日志，日志记录的顺序必须要格式化。而且这个软件没有那么多限制，它可以从日志中自动检测出哪个是时间，哪个是URL，哪个是IP地址等等。

　　4、软件容量小，操作简单，绿色免安装版。

　　这个软件不会动不动就几十M。现在软件不到1M，用邮件附件发送很方便。软件的操作也很简单，只需三步。还有就是软件不需要安装，是绿色免安装版。

　　解决方案:云原生数据库夯实企业数字新基建

　　在企业数字化转型的背景下，每个企业都拥有大量的数据，都希望通过数据来赋能自己的业务。然而，现实情况是，企业付出巨大努力获得的数据价值的实现只是冰山一角。许多在水下默默无闻的数据价值，需要更有效的工具和技术能力来实现。

　　说白了，企业要想有效发挥数据的价值，就必须有扎实的数据基础，而数据库必须是其中非常重要的一部分。

　　▲亚马逊云技术*敏*感*词*区产品部总经理陈晓健

　　问题是，为什么很多企业更愿意拥抱云原生数据库路线？用亚马逊云技术*敏*感*词*区产品部总经理陈晓健的话来说，这关系到企业底层IT架构的变化！

　　为什么云原生数据库很重要？

　　“数据已经成为企业的核心资产和创新的主要动力，但企业获得数据价值的前提是要有坚实的数据基础保障。其中，数据库作为数据处理中心，是一个重要的数据基础的一部分。” 在陈小健看来，如今企业的数据量虽然足够大，但实际上IT架构还没有准备好，没有处理海量数据的能力，海量数据具有多样化、异构的特点，来自不同的数据源。

　　为了更好的节省资源，一些早期的企业开始尝试云化改造，但只是将离线的物理机搬到云端，通过虚拟机提高系统的健壮性。这种模式无法充分体验云的弹性，只有在云上诞生和成长的云原生架构才能真正实现弹性伸缩、快速响应业务的目标，最终提升性能，降低总成本所有权。尤其是在现代商业环境下，企业希望通过融合容器、DevOps等能力的云原生架构，实现用户需求的快速迭代。

　　显然，数据库作为底层的重要基础能力，也必须与时俱进，向云原生演进。

　　问题是，云原生数据库到底是什么？从字面上理解，云原生数据库是指通过云平台构建、部署和交付的数据库服务，可以提供可扩展且更可靠的数据库解决方案。

　　

　　与传统数据库相比，云原生数据库可以更好地利用云的特性，从资源层面实现快速、动态、自动的扩缩容。从用户应用价值来看，云原生数据库带来了三个好处：一是免费运维；二是资源可以根据业务需求快速动态扩展；第三，云上的各种能力可以通过集成，云服务商可以提供计算、网络、存储、安全、大数据、AI/ML等服务，而数据库是完整生态系统的重要组成部分。

　　如何赋能新的数字基础设施？

　　在云原生数据库方面，Amazon DynamoDB 是真正的先驱。那么这个数据库是怎么来的呢？背后有一个小故事！

　　之前，亚马逊的电子商务业务一直在使用商业数据库。2004年美国圣诞节期间（黑色星期五），赶上营业高峰期，营业中断了四个小时。经测试发现，商用数据库存在性能上限，这是造成业务中断的根本原因。随后，亚马逊开始思考如何设计更适合互联网应用的数据库架构？于是，亚马逊率先提出了 NoSQL 的概念，并在 2012 年推出了第一个 NoSQL 数据库 Amazon DynamoDB。

　　从 2012 年到今天，Amazon DynamoDB 不仅在过去十年中成为了成熟的数据库产品，还获得了 Lyft、Airbnb、Toyota、Philips 等一大批企业的追随。如今，Amazon DynamoDB 已被 Amazon Cloud Technology 视为 Tier 0 服务。它是最核心的服务之一，也是业界第一个真正的云原生数据库。

　　经过不断的创新和迭代，亚马逊云科技推出了15种专门构建的云托管数据库服务，包括SQL和NoSQL两种数据库类型。

　　SQL关系数据库：

　　1. Amazon Relational Database Service (Amazon RDS)：开启托管数据库服务新模式，从最初只支持 MySQL，到现在支持 6 种常用数据库引擎：Amazon Aurora 兼容 MySQL、Amazon Aurora 兼容 PostgreSQL、MySQL 、MariaDB、PostgreSQL、Oracle 和 SQL Server。

　　2. Amazon Aurora：2014年推出的云原生关系型数据库，该服务是亚马逊云技术史上发展最快的云服务。

　　NoSQL 数据库：

　　1. Amazon DynamoDB：高性能可扩展键值数据库，适用于电商、游戏等海量数据场景。

　　

　　2. Amazon DocumentDB：与 MongoDB 兼容的托管文档数据库。在全球范围内，MongoDB在中国的接受率极高，广泛应用于游戏和移动应用。

　　3. 内存数据库，极速响应延迟，常用于缓存、排名、广告等场景。有两种类型：Amazon ElastiCache 兼容 Redis 和 Memcached 内存数据库；Amazon MemoryDB 与 Redis 持久内存数据库兼容。

　　4. Amazon Neptune 托管一个图形数据库，用于分析欺诈检测、社交网络、推荐引擎的所有内容的相关性。

　　5. Amazon Timestream 托管一个时序数据库，在物联网中经常用到（比如车联网采集有明显的时间顺序，而且大多只是添加了海量没有修改的数据） .

　　6. Amazon Quantum Ledger Database (Amazon QLDB) 托管的账本数据，如车管所，从汽车出发、易手、事故发生，所有记录不可修改、可追溯、可验证。

　　7. Amazon Keyspaces托管的兼容Cassandra的数据库，可用于工业应用场景。

　　此外，还有很多具有 serverless 功能的数据库，如 Amazon Aurora serverless、Amazon DynamoDB、Amazon Timestream、Amazon Keyspaces 和 Amazon QLDB 等，都支持 serverless serverless 功能。通过无服务器功能，客户可以进一步简化创建、维护和扩展数据库的工作，让数据库的可扩展性和自动扩展能力达到新的高度。Amazon Aurora Serverless V2 可以使数据库在几分之一秒内工作。将工作负载从数百个事务扩展到数十万个事务，与针对峰值负载的配置容量相比，可节省 90% 的数据库成本。

　　云原生数据库是分布式部署，在底层架构上有天然优势。用户可以在没有感知的情况下水平扩展。同时，使用云原生数据库，用户无需组建昂贵的数据库团队，所有数据库配置工作都可以由云服务商处理。更重要的是，云是按使用收费的服务，用户可以更精准地控制自己使用的资源。最后，随着云服务商带来的全球云基础设施服务，云原生数据库也具备全球跨区域容灾能力。

　　以游戏行业为例，当一款新游戏发布时，用户数量很难预测。有时一晚上日活用户数千万，有时达不到一周一天的数据量。如果用户数量少，后端技术为此分配了大量资源，会造成巨大的资源浪费。在亚马逊云科技海量云资源的支持下，用户无需担心资源分配问题，只需点击几下鼠标即可自动解决扩缩容问题。

　　同样，在汽车、制造、金融等业务场景中，云原生数据库的优势也是显而易见的。以汽车行业为例，面对海量多样数据的挑战，很多企业缺乏充分挖掘数据价值的有效手段。亚马逊云技术提供专门的场景数据库，如车联网时序数据处理、企业内部系统结构化数据处理、知识图谱构建图数据库以及缓存数据处理加速访问。具体来说，客户可以使用 Amazon DocumentDB 支持来存储、查询和索引地理空间数据，创建 2dsphere 索引并使用流行的 MongoDB 地理空间 API 对存储在 Amazon DocumentDB 中的数据执行查询。与 MongoDB 兼容，

　　总之，对于用户来说，云原生数据库的作用更像是“新的数字基础设施”，可以帮助企业更快地拓展业务，摆脱底层基础设施的繁琐建设，让企业专注于业务创新和加快上市时间。