日志采集分析
日志
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陕西中天飞创信息技术有限公司
服务范围： 行业应用软件 应用集成 桌面软件 前端开发 工具软件 语音识别 自然语言处理 智能搜索 计算机视觉 金融保险 教育培训 大数据计算 数据收集和分析 数据资产管理 大数据应用 大数据解决方案
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管理服务分类 - 普通日志管理
服务详情包装指南（供参考）
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ELK：
一般我们需要进行日志分析场景：直接在日志文件中 grep、awk 就可以获得自己想要的信息。但在规模较大的场景中，此方法效率低下，面临问题包括日志量太大如何归档、文本搜索太慢怎么办、如何多维度查询。需要集中化的日志管理，所有服务器上的日志收集汇总。常见解决思路是建立集中式日志收集系统，将所有节点上的日志统一收集，管理，访问。
一般大型系统是一个分布式部署的架构，不同的服务模块部署在不同的服务器上，问题出现时，大部分情况需要根据问题暴露的关键信息，定位到具体的服务器和服务模块，构建一套集中式日志系统，可以提高定位问题的效率。
一个完整的集中式日志系统，需要包含以下几个主要特点：
· 收集－能够采集多种来源的日志数据
· 传输－能够稳定的把日志数据传输到中央系统
· 存储－如何存储日志数据
· 分析－可以支持 UI 分析
· 警告－能够提供错误报告，监控机制
ELK提供了一整套解决方案，并且都是开源软件，之间互相配合使用，完美衔接，高效的满足了很多场合的应用。目前主流的一种日志系统。
1.主要需求
日志索引/检索/分类/排序，提供可视化界面
监控 分析重要日志
不同数据规模的横向扩展
可以做到准实时的日志分析
2.设计思路
Logstash收集应用日志
ElasticSearch存储/索引日志
Kibana提供可视化界面
2.1原理篇
• 网校公用日志服务基础架构和流程
• nlp日志服务基础架构和流程
2.1.1日志中心架构
2.1.2日志服务流程图
2.1.3nlp日志解决方案
2.1.4nlp日志流程图
3.实施要点
• 应用层日志统一规范
统一日志库 C++ glog ，python logging
统一日志格式 [公共日志头] + logType + (分隔符连接的文本| | Json)
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- 技术能力0.00
- 完成质量0.00
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- 响应速度0.00
- 沟通能力0.00
- 合作精神0.00
