IT运维分析：日志搜索与大数据驱动的ITOA实践

"IT运维分析与海量日志搜索分析.pdf"是一份深入探讨IT运维领域中的关键技术和实践的文档。该文档首先介绍了IT运维分析（IT Operation Analytics, ITOA）的概念，它是从传统的IT运营管理（IT Operation Management, ITOM）发展而来的一种新型方法，旨在利用大数据技术优化运维效率。据统计，Gartner预测，到2017年，大型企业的ITOA采用率将显著提高，表明了其在企业IT管理中的重要地位。 文档详细地列出了ITOA的主要应用场景，包括可用性监控、应用性能监控、故障根源分析以及安全审计。这些功能对于确保系统的稳定性和安全性至关重要。其中，机器数据（日志）是最重要的数据来源之一，占86%，因为日志广泛存在于各种IT系统中，虽然日志内容的完整性和可用性因应用而异。通信数据（如网络抓包和流量分析）占93%，提供了全面的网络信息，但某些事件可能不会在流量中体现。 代理数据（如在编程语言中插入代码以收集信息）占47%，虽然可以提供代码级的精细监控，但对C/C++等语言的支持有限，并可能带来安全、稳定性和性能方面的挑战。探针数据（如布点拨测）占比相对较低，主要用于端到端监控，但模拟测试可能无法完全代表真实用户行为（Real User Measurement, RUM）。 文档还比较了不同的数据来源和解决方案，如 Splunk、ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）和日志易等在机器数据处理上的优势，Netscout、科来和天旦在通信数据分析中的角色，以及NewRelic、AppDynamics和DynaTrace等在代理数据收集方面的解决方案。 这份文档深入剖析了IT运维分析的关键技术，强调了日志在IT运维中的核心地位，以及如何选择合适的工具和技术来应对不同类型的运维需求。随着IT环境的复杂性和数据量的增长，ITOA将继续成为企业提高IT运维效能的重要手段。"