Docker监控与日志管理：9个实用技巧确保应用稳定透明


# 摘要
Docker监控与日志管理是容器化技术中不可或缺的部分，涉及到对容器性能、资源使用情况的实时监控和日志的有效收集、分析与存储。本文对Docker监控技巧和日志管理策略进行了全面的探讨，包括性能和资源监控的最佳实践、实时监控与告警设置、日志收集与聚合、日志分析与可视化、以及日志存储与管理的策略。通过实践案例分析，本文展示了监控与日志管理在真实环境中的应用，并展望了监控技术的发展趋势和日志管理的新技术，重点强调了监控日志在安全性与合规性方面的重要性。

# 关键字
Docker监控；日志管理；性能监控；资源监控；实时监控；日志分析；安全合规性

参考资源链接：[Docker入门到精通：中文版官方文档精要](https://wenku.csdn.net/doc/646191905928463033b12407?spm=1055.2635.3001.10343)
# 1. Docker监控与日志管理概述

在当代云原生应用的架构中，Docker已成为不可分割的一部分。随着Docker容器技术的广泛应用，其监控与日志管理变得尤为重要。监控是确保应用性能稳定的关键，它包括对容器状态、资源使用情况、网络活动等实时监控。而日志管理则是诊断问题、分析系统行为的重要手段，涉及日志的收集、存储、分析和可视化等环节。随着企业数字化转型的推进，Docker监控与日志管理的需求将越来越复杂，对管理者而言，掌握有效的监控与日志管理策略是确保业务连续性和稳定运行的基石。本章将为读者提供一个概览，介绍监控与日志管理的重要性和基本概念。接下来的章节，我们将深入探讨监控技巧、日志管理策略以及实际案例的实践。

# 2. Docker监控技巧

## 2.1 Docker容器性能监控

### 2.1.1 选择合适的监控工具

在Docker容器环境中，选择合适的监控工具是确保应用稳定运行和快速故障排查的关键。不同的监控工具有各自的特色和优势，因此在选择时需要根据企业的实际需求和资源进行权衡。

- **Prometheus**：一个开源的监控解决方案，具有强大的查询语言和多维度数据模型。它通过Pull的方式从目标节点获取数据，支持多种数据格式，并且有很好的扩展性和社区支持。

- **cAdvisor**：由Google开发，专注于容器性能监控，能够提供实时的Docker容器资源使用和性能数据。cAdvisor通过分析Linux的sysfs文件系统、cgroup文件系统等来收集性能指标。

- **Sysdig**：提供容器级的监控和故障排查工具，它能够提供实时的系统调用级别的数据流监控，支持多种数据源，如Linux内核、容器运行时和应用程序指标。

选择合适的监控工具应考虑以下因素：

1. **监控数据类型**：确定需要监控的数据类型（如CPU、内存、网络、磁盘I/O等）。
2. **数据聚合和可视化**：评估是否支持对数据进行聚合处理，并提供直观的可视化界面。
3. **告警和通知机制**：需要一个有效的告警系统来通知运维人员异常情况。
4. **扩展性和集成**：监控系统是否支持水平扩展以及是否容易与现有系统集成。
5. **成本和预算**：根据企业的预算来选择开源或商业解决方案。

### 2.1.2 监控指标的选取与分析

Docker容器性能监控指标的选择和分析是确保系统健康运行的基础。合理的监控指标可以帮助运维人员快速识别和响应问题，保证应用的稳定性和性能。

以下是一些关键的监控指标：

- **CPU 使用率**：了解CPU资源的使用情况，特别是在高负载时，需要关注是否存在CPU瓶颈。
- **内存使用率**：监控内存使用情况，检查是否有内存泄露或不足的情况。
- **磁盘I/O**：磁盘读写活动对应用性能有显著影响，监控磁盘I/O有助于优化数据访问。
- **网络流量**：检查容器间的通信是否正常，是否存在网络瓶颈。
- **容器重启次数**：监控容器重启次数有助于发现潜在的容器健康问题。

使用Prometheus的示例代码段如下，用于采集CPU使用率：

scrape_configs:
  - job_name: 'node_exporter'
    static_configs:
      - targets: ['<your-docker-host-ip>:9100']

上述配置将启动一个Prometheus任务，通过Node Exporter来收集Docker主机的性能指标。Node Exporter是一个用于暴露主机级指标的工具。

监控数据的分析不仅限于查看单个指标，通常需要关联多个指标一起分析，例如当CPU使用率高时，需要同时查看内存使用情况，以判断是否存在内存泄漏问题。

## 2.2 Docker环境资源监控

### 2.2.1 节点资源监控

Docker节点资源监控主要关注物理或虚拟主机的资源使用情况，这些资源包括CPU、内存、磁盘和网络资源。通过监控这些资源，可以确保Docker宿主机不会因为资源耗尽而影响到容器的运行。

在实际的监控过程中，通常使用如下工具：

- **Prometheus配合Node Exporter**：Node Exporter是一个收集主机系统信息的工具，它能够提供包括CPU、内存、磁盘、网络在内的多种系统级指标。

- **cAdvisor**：它能够提供关于运行在Docker宿主机上所有容器的实时性能信息，同时也可以监控宿主机的资源使用情况。

- **Zabbix**：一个企业级的监控解决方案，它支持广泛的监控需求，从简单的服务器状态监控到复杂的网络环境监控。

- **Nagios**：一个成熟并广泛应用的系统与网络监控工具，支持Docker容器监控。

使用Node Exporter收集CPU使用率的示例配置：

curl -L "https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v1.0.1/node_exporter-1.0.1.linux-amd64.tar.gz" | tar xz
cd node_exporter-1.0.1.linux-amd64
./node_exporter

启动Node Exporter服务后，它将在默认端口9100上提供指标数据，Prometheus则可以配置scrape_configs以收集这些数据。

### 2.2.2 容器资源监控

容器资源监控关注的是运行在Docker宿主机上的容器资源使用情况。有效的容器资源监控可以帮助运维人员及时发现资源争用、资源限制、容器性能瓶颈等问题。

容器资源监控的关键指标包括：

- **容器内运行的进程数**：了解容器内部的进程数量和状态。
- **容器内存使用情况**：监控容器使用的内存总量及其限制。
- **容器网络状态**：包括进出容器的网络流量、连接数等。
- **容器存储I/O**：监控容器对存储设备的读写操作。

使用cAdvisor来监控容器资源的示例：

docker run \
  --volume=/:/rootfs:ro \
  --volume=/var/run:/var/run:rw \
  --volume=/sys:/sys:ro \
  --volume=/var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro \
  --publish=8080:8080 \
  --detach=true \
  --name=cadvisor \
  google/cadvisor:v0.33.0

上述命令启动了cAdvisor服务，并将宿主机的Docker守护进程目录、系统目录等挂载到cAdvisor容器中，使其可以访问这些信息。

## 2.3 实时监控与告警设置

### 2.3.1 实现实时监控的方法

实时监控Docker容器和宿主机的运行状态是故障预防和快速响应的关键。通过设置实时监控，可以快速发现并解决系统中的问题，减少对业务的影响。

常见的实时监控方法包括：

- **使用Prometheus结合Grafana**：Prometheus负责收集数据，而Grafana则提供数据的可视化展示。Grafana支持创建实时的仪表板，实时展示容器和主机的性能指标。

- **Webhook告警**：Prometheus支持基于事件触发的告警，并可以通过Webhook将告警通知发送到其他服务，比如短信服务、邮件服务或团队通讯工具。

- **事件驱动告警**：使用cAdvisor的事件驱动告警机制，可以根据预先定义的规则对事件作出响应。

下面是一个Prometheus告警规则的示例，用于在CPU使用率超过阈值时触发告警：

groups:
- name: example
  rules:
  - alert: HighCPUUsage
    expr: (sum(rate(container_cpu_usage_seconds_total{image!="",name!=""}[2m])) by (name) * 100) > 80
    for: 0m
    labels:
      severity: page
    annotations:
      summary: High CPU usage on {{ $labels.name }}

这个规则定义了一个名为HighCPUUsage的告警，当任何容器的CPU使用率在两分钟内持续超过80%时，将触发一个级别为page的告警，并通过标签和注释提供相应的摘要信息。

### 2.3.2 配置告警策略和阈值

告警策略和阈值的配置是实时监控的重要组成部分，它决定了在什么条件下将触发告警。合理的告警策略和阈值配置可以避免过多的误报，确保告警信息的准确性和及时性。

以下是配置告警策略和阈值时需要考虑的几个关键步骤：

1. **明确告警目标**：确定告警的目的和范围，哪些是关键指标，需要立即关注的。
2. **设定阈值**：根据实际业务负载和历史数据，确定每个监控指标的合理阈值。
3. **告警抑制与分组**：通过告警抑制来减少重复告警，使用分组来对相关的告警进行汇总。
4. **告警通知方式**：配置告警通知渠道，如电子邮件、短信、第三方服务等。
5. **定期审查**：定期审查和更新告警策略，确保它们依然符合当前的业务和运营需求。

下面是一个Prometheus告警配置的示例，用于配置告警接收器：

alerting:
  alertmanagers:
  - static_configs:
    - targets:
      - 'alertmanager:9093'

这段配置将Prometheus指向一个运行在本地的Alertmanager实例，负责处理告警。Alertmanager可以进一步配置接收器、静默时间、抑制规则等高级告警策略。

通过上述方法的合理配置，可以实现对Docker容器的实时监控，并且当系统出现异常时及时发出告警。这有助于运维人员及时发现并处理问题，保证系统的稳定运行。

# 3. Docker日志管理策略

在构建、运行和维护复杂且分布式的企业级Docker应用时，日志管理是一个不可忽视的环节。良好的日志管理策略不仅能帮助开发和运维团队更好地理解应用程序的行为，还能在出现问题时快速定位和解决故障。本章节将深入探讨Docker日志管理的关键策略，从日志的收集与聚合到分析与可视化，再到存储与管理，本章节将覆盖整个日志生命周期。

## 3.1 日志收集与聚合

### 3.1.1 配置Docker容器日志收集

在Docker环境中，每个容器都可以生成大量的日志数据，这包括应用程序日志、系统日志、以及由容器运行时产生的其他信息。为了有效地收集这些日志，我们通常会在容器运行时指定日志驱动。Docker提供了多种日志驱动，如 `json-file`、`journald`、`syslog` 等，每种驱动都有其特点和适用场景。

# Docker容器日志驱动配置示例
docker run -d \
  --name my_container \
  --log-driver json-file \
  --log-opt max-size=10m \
  --log-opt max-file=3 \
  my_image

在上述示例中，`--log-driver json-file` 指定了日志驱动类型为 `json-file`，`--log-opt` 参数用于指定日志的额外配置，比如 `max-size` 和 `max-file` 参数分别用来控制日志文件的大小和数量，以防止磁盘空间被无限制的占用。

### 3.1.2 日志聚合技术的选择

日志聚合是将多个来源的日志收集到一起以便进行分析的过程。在Docker环境里，日志聚合可以使用多种工具实现，比如ELK Stack（Elasticsearch, Logstash, Kibana），Fluentd，或者Promtail配合Loki等。

以下是使用Fluentd进行日志聚合的基本步骤：

1. 在宿主机上部署Fluentd。
2. 配置Fluentd以从Docker守护进程读取日志。
3. 指定输出目的地，如Elasticsearch，以便进一步存储和索引日志数据。

# Fluentd配置文件示例
<source>
  type tail
  path /var/lib/docker/containers/*/*-json.log
  pos_file /var/log/fluentd-docker.pos
  tag docker logs
  format json
</source>

<match docker logs>
  type elasticsearch
  logstash_format true
  logstash_prefix docker_logs
  host elasticsearch_host
  port elasticsearch_port
</match>

## 3.2 日志分析与可视化

### 3.2.1 常见日志分析工具介绍

日志分析是理解日志数据背后含义的过程。为了从原始日志中提取有价值的信息，我们可以使用各种日志分析工具。一些流行的工具包括：

- **Elasticsearch**: 提供强大的全文搜索和分析能力，常与Kibana一起用于日志数据的可视化。
- **Splunk**: 一个强大的日志分析平台，用于搜索、监控和分析所有类型的机器数据。
- **Logstash**: 与Elasticsearch配合使用，能够处理和解析来自各种源的日志数据。

### 3.2.2 日志数据的可视化方法

日志数据可视化有助于快速识别模式、趋势和异常。通常，日志数据可视化涉及到使用图表和图形来表示时间序列数据，统计信息和其他关键性能指标（KPIs）。

Kibana是与Elasticsearch配套使用的一款数据分析和可视化工具，它可以帮助用户：

- 创建仪表板，用于展示实时数据和统计信息。
- 使用图表和表格来可视化日志数据。
- 执行搜索查询，对数据进行过滤和分析。

// Kibana仪表板配置示例
{
  "title": "Docker Logs Dashboard",
  "description": "A real-time view of Docker logs",
  "timePicker": {
    "time_options": ["quick", "auto"]
  },
  "widgets": [
    {
      "type": "metric",
      "x": 0,
      "y": 0,
      "height": 2,
      "width": 6,
      "metrics": [
        {
          "id": "docker-log-messages",
          "type": "count",
          "density": "area",
          "label": "Log Messages",
          "aggFilter": "docker-log-messages",
          "metricAgg": "sum",
          "invert": false,
          "currency": "",
          "unit": "",
          "segmentBy": ""
        }
      ]
    },
    {
      "type": "histogram",
      "x": 6,
      "y": 0,
      "height": 2,
      "width": 6,
      "shareYAxis": true,
      "metrics": [
        {
          "id": "docker-log-messages",
          "type": "count",
          "density": "area",
          "label": "Log Messages Over Time",
          "aggFilter": "docker-log-messages",
          "metricAgg": "sum",
          "invert": false,
          "currency": "",
          "unit": "",
          "segmentBy": "",
          "timeAgg": "1h",
          "timeAggInterval": "auto"
        }
      ]
    }
  ]
}

## 3.3 日志存储与管理

### 3.3.1 日志存储解决方案

有效的日志存储解决方案能够确保日志数据的持久性和可用性。考虑到日志数据的大小和访问频率，我们可能需要使用高性能的存储解决方案。

- **分布式文件系统**，如NFS或GlusterFS，允许跨多个服务器访问日志数据。
- **对象存储服务**，如Amazon S3或MinIO，用于长期存储日志文件。

### 3.3.2 日志保留策略和索引优化

日志保留策略决定了要保存多长时间的日志数据，而索引优化则帮助提高查询日志数据的效率。

- **日志保留策略** 可以通过日志管理工具进行设置，比如定义规则来删除旧日志文件，或者将日志文件归档到长期存储。
- **索引优化** 通常涉及创建索引来加快搜索速度。例如，在Elasticsearch中，我们可以为日志文件创建索引模式，并通过别名的方式进行管理。

# Elasticsearch索引生命周期策略示例
PUT _ilm/policy/docker_logs_policy
{
  "policy": {
    "phases": {
      "hot": {
        "actions": {
          "rollover": {
            "max_primary_shard_size": "50gb"
          },
          "setpriority": {
            "priority": 100
          }
        }
      },
      "delete": {
        "min_age": "30d",
        "actions": {
          "delete": {}
        }
      }
    }
  }
}

在上述示例中，Elasticsearch索引生命周期策略定义了一个名为 `docker_logs_policy` 的策略，其中包含 `hot` 和 `delete` 两个阶段。`hot` 阶段定义了索引的滚动条件（当主分片大小超过50GB时滚动），而 `delete` 阶段则定义了删除旧索引的条件（索引年龄超过30天）。

本章节的内容覆盖了Docker日志管理的基础知识和策略，从日志收集与聚合到分析与可视化，再到存储与管理，我们通过实际配置和代码示例，逐步介绍了各环节的关键操作和工具。这样的深入探讨旨在为读者提供一个全面且实用的指南，帮助他们建立起一套适合自己Docker环境的日志管理体系。

# 4. Docker监控与日志管理实践案例

## 4.1 多容器应用的监控实践

在现代的IT运营中，多容器应用已成为常态，特别是在使用Kubernetes或其他容器编排工具时。容器化带来更高的效率和可扩展性，但同时也给监控带来了挑战。我们来深入探讨如何为这些复杂环境配置有效的监控策略，并以一个电商后台系统的案例来分析实际应用。

### 4.1.1 配置容器编排工具的监控

监控容器编排工具需要考虑多个层面，包括集群的健康状况、单个服务的性能指标，以及资源的使用情况。以Kubernetes为例，我们可以通过部署Prometheus和Grafana来建立一个完整的监控栈。

- **Prometheus**: 一个开源的监控解决方案，支持多容器环境，适用于微服务架构，它通过Pull模型定时从Kubernetes集群中拉取指标数据。
- **Grafana**: 一个开源的分析和可视化工具，与Prometheus结合，可以提供实时的监控数据可视化。

配置步骤如下：

1. **部署Prometheus**: 在Kubernetes集群中部署Prometheus，可以通过Helm chart快速安装，或者通过YAML文件手动部署。
2. **配置目标**: 使用Prometheus的配置文件定义要监控的目标，如指定监控Kubernetes API服务器，节点和Pods。
3. **集成Grafana**: 配置Grafana数据源连接到Prometheus，并导入预先设计好的仪表板模板。
4. **创建和定制仪表板**: 根据实际需求创建自定义仪表板，监控特定服务和集群指标。

### 4.1.2 实践案例分析：监控电商后台系统

电商后台系统通常由多个微服务构成，每个服务都可能部署在多个容器中，分布在不同的集群节点上。监控的实践案例分析可以帮我们了解如何在生产环境中部署监控系统，确保服务的高可用和性能。

以一个基于Kubernetes的电商后台系统为例：

- **监控需求**: 需要监控数据库服务、商品服务、用户服务等多个关键组件的性能指标。
- **实施步骤**:
- 在集群中部署Prometheus和Grafana。
- 配置Prometheus的scrape配置，确保可以收集所有相关服务的指标。
- 创建Grafana仪表板，展示这些关键服务的指标数据，如响应时间、请求量、错误率等。
- **监控优化**: 根据监控到的数据，调整资源分配，进行性能优化。

## 4.2 日志管理在故障排查中的应用

日志管理是故障排查的重要组成部分。日志可以帮助工程师快速定位问题源头，识别性能瓶颈，以及监测安全事件。在复杂的容器环境中，有效地管理和分析日志是至关重要的。

### 4.2.1 日志在问题定位中的角色

日志文件记录了应用程序和系统的运行情况，通过分析日志文件，可以了解错误发生的具体上下文。在微服务架构下，一个服务的问题可能会迅速影响到其他服务。因此，在问题发生时快速定位并理解问题是至关重要的。

- **日志级别**: 合理地设置日志级别，如INFO、WARN、ERROR等，可以在不影响系统性能的前提下记录足够的信息。
- **日志格式**: 应用统一的日志格式，包括时间戳、服务名、线程、日志级别和消息，有利于后续的日志聚合和分析。

### 4.2.2 实践案例分析：日志助力快速定位故障

在一次电商后台系统的故障排查中，通过日志定位问题的案例可以清晰展示日志管理在实际中的应用价值。

假设系统突然出现5xx错误，用户无法完成支付流程。

- **日志收集**: 首先通过ELK Stack（Elasticsearch, Logstash, Kibana）或其他日志管理系统，快速收集相关的服务日志。
- **日志分析**: 使用Kibana进行日志搜索，定位到相关服务的日志，并查看错误发生的具体时间点。
- **问题诊断**: 分析错误日志，定位是数据库查询超时、服务间通信失败，还是代码层面的问题。
- **问题解决**: 根据日志分析结果，进行相应的服务重启、代码修改或数据库优化。

## 4.3 监控与日志的自动化运维

随着容器和微服务的发展，自动化运维成为提高效率、降低成本的关键手段。监控与日志管理的自动化，不仅能快速响应故障，还能在日常运维中发挥重要作用。

### 4.3.1 自动化监控告警流程

一个高效的监控告警系统能够在问题发生时迅速通知运维人员，减少系统停机时间。

- **告警策略**: 为不同的监控指标设定阈值，当指标超出预期范围时触发告警。
- **告警通知**: 结合邮件、短信、Slack等多种通知方式，确保信息能够及时传达给相关人员。
- **告警处理**: 实现告警自动抑制、分批通知，避免因告警风暴导致的管理混乱。

### 4.3.2 日志自动化管理工具与实践

日志的自动化管理工具不仅包括日志收集和聚合，还包括日志的自动归档和清理。

- **日志归档**: 按照日期、服务等维度定期归档日志，便于历史查询和备份。
- **日志清理**: 定义日志保留策略，如保留最近一周的日志，其余的进行清理。
- **自动化分析**: 利用日志分析工具自动化地识别和预警常见的运行问题。

通过将监控与日志管理实践案例深入分析，我们能够更加直观地理解在复杂的多容器应用中如何配置和应用监控与日志管理，从而在保证系统稳定性的同时提升故障排查的效率。

# 5. Docker监控与日志管理的未来趋势

随着技术的不断进步，Docker监控与日志管理也在不断演化，以适应日益复杂的IT环境。这一章节将深入探讨监控技术的最新发展、日志管理的新趋势，以及如何在保障安全性和合规性的同时管理监控日志。

## 5.1 监控技术的发展趋势

监控技术作为IT运维的基石，它的发展趋势直接影响到系统的稳定性和企业的运营效率。让我们来探索其中的几个关键点。

### 5.1.1 人工智能与机器学习在监控中的应用

随着人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的成熟，这些技术开始在监控领域扮演重要角色。通过分析历史数据，AI/ML算法可以识别出系统中的异常模式和潜在的问题，从而实现预测性维护。

在Docker监控的场景下，AI/ML可以用于：

- **性能预测**：通过历史性能数据，预测系统未来的负载和性能瓶颈。
- **异常检测**：学习容器的正常行为模式，发现并告警不寻常的行为。
- **智能告警**：减少误报和漏报，只在真正需要时触发告警。

### 5.1.2 容器化环境的监控挑战与机遇

容器化带来高密度部署和敏捷运维的便利，同时也给监控带来了新的挑战。容器的快速启动和销毁使得传统的监控方法不再适用，动态的、微服务架构要求监控系统必须具有高度的灵活性和可扩展性。

机遇则体现在：

- **微服务架构监控**：容器化推动了微服务架构的广泛采用，监控系统需要适应服务的拆分和组合。
- **统一的监控平台**：容器编排工具如Kubernetes的普及，使得监控系统可以和编排平台深度整合，提供更丰富的监控维度。

## 5.2 日志管理的新技术和方法

日志管理技术的进步不仅提升了日志的可访问性和分析效率，也使得日志成为企业决策支持和故障排查的宝贵资源。

### 5.2.1 日志分析技术的演进

日志分析技术正逐渐从简单的文本搜索演变为高级的分析和可视化工具。现在，日志分析工具不仅能够索引大量日志数据，还能通过各种算法理解日志内容并提供深入的见解。

关键技术包括：

- **全文搜索和索引**：借助Elasticsearch等工具，实现对日志内容的快速搜索和索引。
- **大数据分析技术**：如Apache Spark或Hadoop，用于处理和分析大规模日志数据集。
- **实时分析**：通过流处理技术，如Apache Flink，对日志进行实时分析和响应。

### 5.2.2 日志管理在DevOps中的角色变迁

在DevOps文化中，日志管理已不再是单纯的记录和审查，而是成为了一个促进开发和运维协作、加速反馈循环的重要工具。

DevOps中的日志管理发展趋势：

- **持续集成与持续部署（CI/CD）**：日志管理成为CI/CD流程中不可或缺的一环，用于记录应用的部署和运行状况。
- **共享日志平台**：开发和运维团队共同使用统一的日志管理平台，以统一视角监控和分析问题。

## 5.3 安全性、合规性与监控日志

监控日志不仅仅用于系统性能监控和故障排查，也是安全和合规性工作的重要组成部分。

### 5.3.1 监控日志与信息安全

监控日志中包含了大量敏感信息，这些信息若被恶意利用，则会给企业带来安全风险。

安全策略包括：

- **日志的加密存储**：确保日志数据在存储和传输过程中的安全性。
- **访问控制**：实现基于角色的访问控制策略，限制对敏感日志数据的访问。
- **安全审计**：定期审计日志访问和修改记录，确保没有未授权的访问发生。

### 5.3.2 合规性要求对监控日志的影响

各个行业都有严格的合规性要求，监控日志的收集和管理必须遵循相关的法律和规定。

合规性策略：

- **保留日志**：根据合规性要求保留一定期限的日志数据，并定期进行清理。
- **日志审计和报告**：制定日志审计计划，定期生成合规性报告，以满足监管机构的要求。

随着上述趋势的深入发展，我们可以预见，未来的Docker监控与日志管理将更加智能化、统一化，并且在安全性与合规性方面的要求也会更加严格。企业和组织需要不断更新其监控与日志管理策略，以适应这些变化，保证业务连续性和数据安全。