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目前支持的目标有函数计算和消息服务（MNS 主题/队列）。函数计算将会收集异步调用的一些基本情况（如请求 Payload、函数异常错误码、函数返回、重试次数等）并发往目标服务，用户可根据这些数据来执行具体的后续策略。

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作为阿里经济体基础设施的阿里云日志服务（SLS），服务了上万级的用户，每天处理20PB日志/Metric/Trace数据，

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第三大挑战来自于分析能力。在接入足够多的数据后，往往会面临监控项太多，数据量太多，线索太多等问题，我们需要有成套的方法帮助我们去降维、去发现、去关联、去推理。AIOps算法目前聚焦在这一层上。

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数据存储后能够支撑某个场景的服务能力，但随之而来的问题就是流动性。

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当这些数据写入Logstore后，相当于写入了一张存放日志的数据库，可以通过SQL对其中任意字段进行查询与分析。例如“ select count(1) as qps”，获得当前汇总的QPS。

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这些算法通过SQL/DSL函数向用户提供，可以在各种场景中用到。

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因此AIOps要落地，我们必须尊重专家系统的经验沉淀，例如通过模板化、知识表示与推理、或在一些场景中使用迁移学习等。

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在测试时需要考虑很多方面和维度，保证软件各方面的质量。测试包括了集成测试、端到端的 E2E 测试、性能测试、压力测试、容错测试、兼容测试、破坏测试等。

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回顾一下当有了这些能力之后，如何实现自动化应用交付流水线。在源码阶段，可以实现代码质量静态检查，保证 CheckIn 的代码质量。

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如果采用了微服务架构，应用将由多个服务组成，那么还需要考虑服务管理。