什么是日志分析？
日志分析定义
各种 IT 系统都会生成以时序日志形式存储的数据；日志分析就是对这些数据进行搜索、调查和可视化的过程。日志分析让日志监测又更进了一步；通过日志分析，可观测性团队能够发现整个组织的模式和异常情况。这非常有助于他们快速解决应用程序和系统的问题，并提供运营方面的见解，以便防患于未然。此外，您还可以对已归档日志中的历史数据进行日志分析，以获取更多的见解。
为什么日志分析很重要？
日志数据当前正在呈指数级的增长。在人类产生的数据和机器生成的数据这种双面夹击之下，日志工具需要进行扩展才能管理不断涌入的数据。面对当今复杂系统中数量庞大且形式多样的日志数据，传统的分析工具变得难以为继。如果没有一个功能强大的集中式日志平台，那么面临的挑战（和成本）可能会增加。因为数据是了解业务流程当前运行状况的关键，并且可以帮助您规划未来。
日志分析的历史是怎样的？
自从计算机最初生成记录以来，各个组织就一直在尝试大规模地审查日志。但是，这些日志是在整个 IT 生态系统中生成的，其中有许多并未包含所需的所有信息，而且通常格式也不一致。在现代工具中，日志分析的过程是将这些信息集中起来，然后再对信息进行转换以便于使用。
日志分析的发展方向是什么？
由于日志数据在不断增长，因此非常有必要考虑未来如何存储和访问这些信息。具备处理海量数据的能力，将会更容易地在其他方面发挥日志数据的作用，例如提高安全性，防范欺诈，以及进行异常检测等等。日志分析用例正在不断拓展，例如分析客户如何浏览网站，以及用户在使用应用程序时受挫的地方，等等。
如何执行日志分析
执行日志分析可以归结为以下几个关键步骤。
收集数据并将数据集中在一处
首先，将所有日志收集到一个集中位置。通过将所有信息集中到一起，会让分析变得更加容易。在将所有日志集中在一起后，就必须对这些数据进行解析和索引处理。日志收集的数据来自不同的系统，这也意味着命名约定、格式和模式等都可能存在差异。从一开始就将术语进行标准化，能够避免在日志分析过程中可能出现的混淆（或错误），从而节省时间。请了解有关日志聚合的详细信息。
分析数据
在这一步中，将进入搜索和分析（运行查询）阶段以进行模式识别了。根据软件的不同，这一步可能会用到可视化工具。对于非技术用户和组织外部的人员，可以使用报告仪表板来聚合数据。此外，与查看详细的日志相比，通过查看图表会更容易了解趋势和异常情况。
设置监测和告警
日志分析可在您尝试解决问题时发挥重要作用。但是，能让组织看到最大投资回报率 (ROI) 的地方是设置实时监测和告警。例如，关联性分析可以发现那些来自不同数据源但都可以追溯到单一具体事件的信息。然后，系统可以根据日志中识别的模式来确定哪些事件需要发出告警。当情况发生变化时，团队可以收到实时通知。系统会就有关发生的情况、位置、时间、原因以及对性能的影响程度提供即时信息，因而能够缩短恢复的时间。
谁会使用日志分析？
SRE、IT 运营人员、DevOps 工程师和 IT 企业架构师都是日志分析工具的主要使用者。此外，因为有些组织在进行合规性审计时必须查看日志，所以他们也可能会加入日志分析工具使用者和利益相关者之列。
日志分析有哪些益处？
有许多运营问题的答案都可以在日志中找到。团队可以利用日志获得以下益处：
- 改善客户体验（并降低客户流失率）：查看用户如何与应用程序进行交互，以做出更好的决策，以便吸引用户与应用程序保持交互，并让他们能更轻松地浏览界面。
- 减少资源使用和延迟：找出组织中有哪些地方的资源未得到优化，并解决性能问题。
- 识别客户行为：客户对什么方面感兴趣？哪些客户最活跃？他们访问的目标位置有哪些？日志提供了一个收集信息的机会，以便于您打造个性化的销售和营销材料。
- 发现可疑活动：不法分子会在您的组织中留下蛛丝马迹。通过分析他们的行为，有助于防微杜渐而禁于未然。
- 遵守审计要求：对于需要遵守各项标准和法规的公司来说，审计已经成了家常便饭。使用日志分析有助于确保审计成功。
日志分析面临的挑战有哪些？
日志分析的主要挑战包括：
- 扩展：随着日志量的增长，团队面临的挑战也会随之增加。在查看企业日志方面，许多日志分析工具都难以进行扩展，并且为了管理大量数据，越来越多的组织开始将目光投向 IT 运营人工智能 (AIOps)。
- 集中管理：日志分析最大的优势之一是，能够通过单一管理平台来查看组织的当前运营状况。但是，日志数据的格式多种多样，而且往往会孤立存在。已经过时的架构可能无法与现代工具集成。这就需要团队将日志数据标准化，以便轻松分析信息。
- 成本：并非所有日志数据都必须处于随时可用的状态，但当团队需要数据时，他们需要即搜即得。数据分层存储策略经济高效，有利于减少运营开销。
- 多样化数据：当今的分布式应用程序会跨越多个服务和系统，十分复杂，日志数据也是多种多样。在不同基础架构、应用程序和服务中，既有结构化日志，也有非结构化日志，因此规范化和理解日志数据对于实现有效查询至关重要。
日志分析有哪些用例？
从实时应用程序和性能监测，到根本原因分析和 SIEM，日志分析都可以帮助您对业务进行彻底改变。除此之外，日志分析还可以用来帮助解决更多方面的问题。组织可以利用日志数据来确保遵守安全策略，研究在线用户行为，并在总体上做出更好的业务决策。
我可以将日志数据存储在哪里？
您在哪里存储日志数据，取决于您希望在多长时间内可立即访问这些信息，以及您存储的数据量。对于长期存储的数据，可采用 Amazon Simple Storage Service (S3)、AWS Glacier 或归档存储等服务。另一种方法是将数据直接存储在分布式存储系统中，例如可以提供不同存储层的 Elasticsearch。在决定要使用哪种工具时，请务必先了解对数据进行解冻再分析的难易程度。在有些工具中，团队最长需要等待 24 小时才能搜索到数据。
日志分析策略需要什么
为了最大限度地利用日志，您需要拥有能够集中管理数据并针对特定事件自动处理日志的日志分析工具。然后，团队可以执行更深入的分析，以提炼出有意义的见解并根据模式进行预测。此外，工具还需要能够进行扩展，以处理陡增的日志量，以及具备在毫秒（而不是几分钟）内提供所需答案的速度。
使用 Elastic 进行日志分析
作为最受欢迎且部署最多的日志管理和搜索工具之一，在 Elasticsearch 的基础上构建而成的 Elastic 可观测性，可提供强大灵活的日志管理和分析功能。从本地部署到 Elastic Cloud，无论是实现可观测性还是安全计划，Elastic 都可以轻松进行扩展来处理 PB 量级的日志数据，以进行故障排查和获取见解。
在 Elastic 的帮助下，您可以：
- 轻松部署，并且可适用于各种用例
- 进行扩展和获得可靠性（处理高达 PB 量级的数据）
- 与团队已在使用的工具集成，而且还可利用平台内置的 Machine Learning 的高级功能
- 通过简单的数据层策略降低成本，您只需按使用量付费
- 集中化日志管理