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函数计算非常适合构建事件驱动的应用。这类应用往往通过不同的事件触发器（如 OSS 触发器、时间触发器、消息队列触发器等）来触发一次请求，并调用具体的微服务模块来处理不同逻辑。

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基于事件驱动的应用自然也存在各类挑战，其中一点就是整个服务链路的可观测性。

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此时如果能提供一种方式，用户可以配置这个重试次数及消息超时丢弃的策略，那么可以很好的解决上述问题。

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为AIOps、大数据分析、运营服务、大数据安全等场景提供支撑，解决工程师可观察性的问题。经过几年的锤炼和演进，正在向统一的可观察性中台发展。

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· “4” 代表四类典型场景：例如ITOps、DevOps、SecOps、BusinessOps等。涉及到运维、研发、运营和黑客增长等领域。阿里集团80%以上类似场景都基于SLS来构建。

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例如在窗口大小为1小时的区间内，操作QPS为5。

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SLS在阿里集团内外有万级的用户，大量运用到AIOps各种数据分析场景中，这里列举两个比较有意思的案例。

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比如开发需要关注可测试性和可运维性，这些东西将会深刻地影响应用的架构设计和开发实现，如果开发同学没有充分考虑到代码的可测试性

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当 CheckIn 到代码库之后，会自动运行单元测试，并且产出交付物。在测试的环节，通过与阿里云 ROS 的无缝集成能够实现自动化部署到测试环境，并且运行测试用例。

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阿里内部之前很多故障也都是因为开发和运维之间在设计上面存在信息不一致导致的，比如在开发设计时会做三副本的高可靠保证，但是在运维侧则可能会认为副本所在的机器没有提供服务因此被错误下线掉。