优化日志管理实践：LogViewPro 助力企业提升日志管理成熟度 (优化日志管理办法)

引言

在当今数据量爆炸的时代，日志已成为企业运营和故障排除的重要组成部分。传统的日志管理实践往往效率低下且难以应对海量日志数据的挑战。LogViewPro 是一款功能强大的日志管理解决方案，旨在帮助企业优化日志管理实践，提升日志管理成熟度。

LogViewPro 的优势

LogViewPro 提供了一系列优势，可以帮助企业实现有效的日志管理：

• 集中式日志收集：LogViewPro 可从各种来源集中收集日志，包括服务器、应用程序、网络设备等，便于统一管理和分析。
• 实时日志监控：LogViewPro 实时监控日志数据，提供警报和通知，帮助企业快速检测和响应问题。
• 强大的日志分析：LogViewPro 具有强大的日志分析功能，可以帮助企业查找模式、识别趋势和分析日志数据，以获取有价值的见解。
• 日志存档和保留：LogViewPro 提供日志存档和保留功能，满足不同行业的合规要求，确保日志数据的安全性和持久性。
• 用户友好界面：LogViewPro 具有直观的用户界面，即使是非技术人员也可以轻松使用和管理日志数据。

LogViewPro 的应用场景

LogViewPro 适用于各种应用场景，包括：

• 故障排除：LogViewPro 实时监控日志数据，帮助企业快速识别和定位问题，缩短故障修复时间。
• 性能监控：LogViewPro 通过分析日志数据，帮助企业了解应用程序和系统的性能，发现瓶颈和优化性能。
• 安全审计：n

  结语

  LogViewPro 是优化日志管理实践的理想解决方案，可以帮助企业提升日志管理成熟度，提高运营效率、降低风险、提升决策制定并满足合规要求。通过采用 LogViewPro，企业可以充分利用日志数据的力量，以获得竞争优势和实现数字化转型。

多台服务器多web服务有什么中间件统一查看日志吗

对于多台服务器上的多个Web服务，可以使用中间件来实现统一查看日志的功能。 以下是一些常见的中间件：1. ELK Stack（Elasticsearch, Logstash, Kibana）：ELK Stack是一套开源的日志管理解决方案。 Elasticsearch用于存储和索引日志数据，Logstash用于收集、过滤和转发日志数据，Kibana用于可视化和查询日志数据。 通过配置多台服务器上的Web服务将日志发送到Logstash，然后使用Kibana进行集中的日志查看和分析。 2. Graylog：Graylog是另一个开源的日志管理平台，提供集中的日志收集、存储和分析功能。 它支持通过配置多台服务器上的Web服务将日志发送到Graylog，然后在Graylog界面上进行统一的日志查看和搜索。 3. Splunk：Splunk是一款商业化的日志管理和分析工具，可以用于集中管理多台服务器上的Web服务日志。 通过配置服务器上的Splunk Forwarder将日志发送到Splunk服务器，然后在Splunk界面上进行统一的日志查看、搜索和分析。 这些中间件可以帮助你集中管理多台服务器上的Web服务日志，提供更方便的日志查看、搜索和分析功能。 具体选择哪个中间件取决于你的需求、预算和技术能力。 在使用中间件前，需要进行相应的配置和部署工作，确保服务器上的Web服务能够将日志发送到中间件中。

日志平台的一点思考

日志平台的对开发、运维人员的帮助是非常大的，它可以方便开发、运维人员快速定位问题，从这个角度，日志平台是个搜索平台；同时还可以做有效的数据分析，比如分析 pv, uv，httpstatus，用户行为，资源消耗，网络攻击、trace等等，应用场景非常丰富，这时候它又是个数据分析平台，在马上到来的5G时代，物联网的真正兴起，日志平台会发挥更大的价值。 日志其实是比较宽泛的概念，应用打印的server log,Linux文件系统的syslog，/var/messages 等等都是日志，日志本质上其实是一种时序数据，类似于监控领域的metrics，只不过metrics一般是比较结构化的，每个字段数据长度都比较小，通常是时间+tag+value ，而日志也带有时间，但是单条日志可能会比较长（有时候不止一行） ，同时大多数都是非结构化的文本数据，它们共同的特点是数据产生后不会被更新。 简单说日志平台既要存储又要计算 功能上，日志平台应该具备以下几个基本的功能点 1、日志的采集 2、日志数据的存储 3、日志数据的快速检索和分析 日志要搜索，就要集中存储，就要采集日志，以前日志采集分2种，一种是agent的方式，一种是agentless的方式，前者是在要采集的服务器上部署一个agent，agent将日志不断的发送给日志server端，agentless的方式是通过类似ssh远程登录服务器去抓日志。 agentless的方式不需要部署agent，一般是定时的方式去拉日志过来，这种方式时效性很差，不能实时监听文件系统获取最新的日志数据，基本上业内很少有人采用了，以前阿里巴巴的TLog似乎是采用这种方式。 现在大部分是采用部署agent的方式获取日志，比较有名的是flume,logstash,filebeat等等，flume和logstash在使用的时候，不方便控制占用的cpu和内存资源，在微服务化架构的环境中，采集日志对agent的性能要求越来越高，同时资源消耗要尽可能的低，filebeat相对比较轻量，功能也非常强大，使用人越来越多。 agent的方式本质上是调用server的api接口将数据发送给日志的server，因此另一种使用方式就是app直接调用日志server的api，比如将这个功能做成log4j的插件，或者写入其它的常用的日志组件中，这样日志采集的成本最低，但是当日志服务不可用的时候，日志数据恢复成了稍微麻烦的事情。 通常在一个成规模的企业内部，使用agent的方式采集日志，管理agent也是一个问题，比如阿里巴巴目前声称SLS的agent部署超过200万个节点，不要说200万个节点，就是200个节点，我们总不能挨个登陆去修改agent的配置文件吧，因此采集任务的自动下发，生效，更改非常重要，同时还要能够自动管理agent的状态，升级agent等等。 以前阿里巴巴的TT也有agent采集，部署规模也较大，在实现方面，有些场景下agent会请求服务端的clientAPI，这种设计在双11降级恢复的时候，会给clientAPI带来非常大的压力，因此，在设计应用于大规模的agent部署场景的时候，应该考虑这种问题。 写的目的是为了读，要更好的读，就要设计更合理的存储方案。 既要满足检索，又要做数据统计和分析，似乎解决方案只有倒排索引了？开源社区一提到日志的存储，一般都会选择elasticsearch，一些创业公司也会基于或者借鉴es来做存储的方案，这个东西的确开箱即用，一个命令拉起来，日志灌进去，搜索效果似乎也不错，kibana也能分析，但是当我们实际部署应用起来，就会发现用es存日志是一个成本非常昂贵的方案。 在一家稍有规模的公司，日志数据10w/s每秒的写入是非常容易出现的，实时索引，然后刷到文件系统缓存才可见，es这种实现方式，本身就不适合迎接这种高tps的写入，同时它读写不分离，一般情况下，Lucene的设计在日志场景下需要经过特殊的优化，比如将那些常驻内存的数据进行lru处理，将不常用的索引关闭，在merge的时候对避免重复IO，segment关系映射内存优化等等，越深入了解，越发现这种方案真的太奢华了，业内用es做日志存储的基本上都是土豪，动辄几百上千的服务器堆砌 + 精细化运维，性价比极低，真是暴殄天物，日志规模较大的，财力一般的公司就不要考虑这种败家的方案了。 日志的存储实际上需要实时求是，根据日志的特点，灵活的设计存储方案。 日志搜索也是一种典型的交互式查询的场景, 当然是越快越好，比较理想的情况是1-3秒返回结果，但是时间跨度非常大的场景，十几秒用户也能接受，超大规模查询最慢不超过30秒等等，检索方面，除了输入关键字，还希望能够支持功能强大的分析、过滤、统计。 这种特点，其实给存储留下了非常大的设计空间，也是不小的挑战。 存储首先应该是分布式的，可以方便水平扩展的，同时根据日志的特点，做少量的必要的索引。 比如日志一般是按照时间范围搜索和分析的，那么时间显然是最重要的索引，同时日志来自哪些机器，属于哪个应用，什么机房，应该会有一些标签，那做一些基于标签的索引就足够了，那么现有的一些存储系统能不能直接利用呢？ 前面说了日志是一种时序数据，那么opentsdb能不能做日志的存储呢？opentsdb本身依赖hdfs，hbase，从部署角度讲，太复杂，同时它一行就存储一小时的数据，每一行是一个metric，这种方式，你日志怎么存，显然不合理。 kafka这种东西呢，它也给每条消息加了时间戳信息，支持按照时间戳seek，kafka的架构设计其实给了我很多日志存储设计的启发，但是它的索引仅有时间是不够的，也许你会想能不能在topic名字上做点文章，我想也是不可以，因为我们要索引的东西还是蛮多的，kafka在topic数量非常大的情况下，性能会下降的比较明显。 日志统计和分析方面阿里巴巴的SLS是通过标准SQL来做的，但是我更喜欢类似shell命令行的风格和方式，sql思维需要一些时间转变，用户并不一定都会喜欢sql，但是不管怎么样，要分析、统计日志，需要在日志存储系统上面搭建一套DSL分析引擎，能够加入常用的算子，同时还能分布式执行这些运算，同时快速的返回结果，曾经想过用MLSQL加载日志的数据然后用sql分析完将结果取回，这其实也是一条很好的思路，虽然MLSQL不需要每次都提交spark作业的过程，但是搬运数据还是会牺牲掉一部分时效性，好处是计算和存储是分离的，同时我还希望日志平台能够实时的监听一些我感兴趣的日志事件，然后在自定义的dashboard中展示，支持报警等等。 最近1-2年一直在研究探索更具性价比的日志管理平台，后续会将一些心得体会、解决方案记录下来跟大家分享。

哪些日志分析工具比较好用？

企业网络日志管理是企业IT管理员的重要工作之一，日志分析对网络安全具有非常重要的意义。 随着互联网的飞速发展，企业网络信息安全面临的挑战越来越大，内鬼恶意操作，外部网络攻击，内部误操作等都能破坏企业网络信息安全。 针对于这些对网络安全不利因素，我们必须及时查出并加以处理。 在网络安全漏洞判定的过程中，网络日志扮演者非常重要的角色。 IT管理员可以通过日志判断出网络中用户的各类行为，根据网络环境中的诸多表象确定网络漏洞位置。 因此网络日志是企业对网络漏洞判断的重要依据。 根据上述内容我们可以看出，网络日志管理至关重要。 但以往的网络日志分析大部分都是通过管理员独立完成，但如果网络环境中的设备过多，IT管理员要分析的日志就会成倍增加。 因此日志管理绝对离不开高效的工具。 那么目前市面上有哪些好的日志管理分析工具呢。 EventLog Analyzer是目前市面上最受关注的网络日志管理系统，自推出以来一直受到各大公司与各类组织的青睐。 其对网络日志的处理闭环，完全扫清了网络环境中的各类潜在威胁。 其对网络日志强大的功能包括：收集、分析、关联、搜索、报表、归档等。 完全解决了企业对网络日志的日常管理需求。 而且大大简化了管理员的日志分析工作流程。 强大的日志处理技术更好的加强了网络安全的防护效果。 让企业发展更无后顾之忧。

若对本页面资源感兴趣，请点击下方或右方图片，注册登录后

搜索本页相关的【资源名】【软件名】【功能词】或有关的关键词，即可找到您想要的资源

如有其他疑问，请咨询右下角【在线客服】，谢谢支持！