解决方案分析与日志收集与分析的关系

    不得不说，科技屡屡创奇观，甚至奇迹，因此坚定了我们对于它的信仰。日志收集与分析在以后一定会对我的的生活有越来越大的帮助。

    日志收集与分析的Logstash部署到每个节点，收集相关的日志，并经过分析过滤后发送到Elasticsearch进行存储，Elasticsearch将数据以分片的形式压缩存储，通过kibana对日志进行图形化的展示，日志收集与分析的优点在于此架构搭建简单，容易上手。日志收集与分析也有的缺点：它每个节点部署logstash，运行时占用CUP、内存大，会对节点性能造成一定的影响；并且，没有将日志数据进行缓存，存在丢失的风险。

    日志收集与分析的logstash agent 监控并过滤日志，将过滤的日志内容发给 kafka或redis，logstashServer 将日志收集一起交给elasticsearch。即使logstashServer出现异常，由于日志收集与分析的存储会暂存在kafaka消息队列中，引入了消息队列机制作为缓存池，能避免日志数据丢失，但是还是没有解决性能问题。

    Filebeat是一个日志收集与分析的日志文件托运工具，做为一个agent安装到服务器上，filebeat会监控日志目录或者指定的日志文件，追踪读取这些文件；将filebeat 作为日志收集器，相比logstach，filebeat日志收集与分析更占用资源更少，filebeat采集日志后，发送到消息队列kafaka或redis暂存起来，起到一个缓冲池的作用，能缓解日志峰值处理压力；然后logstash去消息队列中获取，利用filter功能过滤分析，然后存储到elasticsearch中，再通过kibana图形化直观展示。日志收集与分析缺点也是有的，就是部署较复杂，如果是正式环境还要考虑集群部署，避免单点。

    该选择哪个方案需根据项目实际情况考虑，没有最完美的方案，只有最适合的方案，日志收集与分析改变了行业，一个显著特征是游戏部署、上线时间缩短了。原先繁重运维工作进一步地减轻，传统意义上运维转向了运营。这是时代的挑战，也是全部工程师的幸运。

    日志收集与分析在增长阶段我们会遇到模仿者，抢占市场份额。怎么去应对模仿者？刚才两点更多是共同面对的问题， 游戏行业变化激烈，但用户始终不变，虽然市场很激烈，但20多年来用户的习惯仍然不变。面对一款新的游戏时：日志收集与分析出来的数据可看出，用户首先会尝试下载demo，之后会喜欢上游戏，和游戏朝夕相处，某些热爱的玩家会在社交媒体上等传播游戏、进而引入更多的玩家。

    对于我们普通人来说，日志收集与分析与我们的生活越来越息息相关，对于公司来说吗，安全的重要性更加不言而喻，本文有关日 志收集与分析的重要性的说明你了解了吗。

更多产品了解

欢迎扫码加入云巴巴企业数字化交流服务群

产品交流、问题咨询、专业测评

都在这里！