杂谈什么是日志采集分析工具的关键点

    现在，科技屡屡创造奇观，甚至奇迹，因此坚定了我们对于它的信仰，日志采集分析使用简单、容易上手，经技术调研，日志采集分析工具提供了一套解决方案，能解决上述问题，下面简单介绍一下日志采集分析工具。

    对于日志采集分析工具的采集需要支持分布式的集群，同时日志采集分析需要对日志文件进行类似流处理的增量实时采集，从多个集群机器进行日志采集。类似flume工具的一种实现模式。基于采集后的日志实时处理，日志采集不是目的，实时处理后的实时分析才是重点。

    日志文件本身是一个非结构化的文本文件，对于日志采集分析工具是最适合采用mongoDB这种数据库进行存储。但是里面又包含了可以结构化出来的信息。首先是对日志采集分析工具进行实施的解析和入库，如果再做的灵活一点，应该是支持所有日志文件，在这里的难点是需要开发对于不同格式的日志文件的解析规则的适配器，可以自定义相关的日志解析规则。

    对于任何的日志文件，日志采集分析工具基本都可以采集的发生的时间，这些信息在结构化出来后需要持久化的存储起来，日志类型，日志等级，关键异常，异常详细说明等相关信息。采用mongoDB这种数据库可以实现本身在数据存储层的灵活水平扩展。

    在对采集的日志进行处理并持久化存储入库后，接下来的工作就相当简单，即需要开发相应的日志查询和分析功能，日志采集分析工具异常关键字内容等对日志信息进行快速的查询和定位，可以根据时间段，日志类型，可以根据具体的异常编码。

   日志采集分析简介，日志采集分析是三个开源软件的缩写：

   Elasticsearch是个日志采集分析工具开源分布式搜索引擎，提供搜集、分析、存储数据三大功能。它的特点有：分布式，零配置，restful风格接口，多数据源，自动搜索负载，索引副本机制等，自动发现，索引自动分片。

    Logstash 主要是用来日志的搜集、分析、过滤日志的工具，支持大量的数据获取方式。日志采集分析工具一般工作方式为c/s架构，修改等操作在一并发往elasticsearch上去，client端安装在需要收集日志的主机上，server端负责将收到的各节点日志进行过滤。

    Kibana可以为 Logstash 和 ElasticSearch 通过报表、图形化数据进行可视化展示 Web 界面，可以帮助汇总、分析和搜索重要数据日志。

    总之，无论是用于数据库应用，还是做相关研究，日志采集分析工具都是不错的选择。

 

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