日志易CEO揭秘：IT运维分析与海量日志搜索的未来与实践

IT运维分析与海量日志搜索是现代IT运营的关键组成部分，特别是在大数据分析的背景下。在这个主题中，演讲者陈军，作为日志易的CEO，在GOPS2016全球运维大会·深圳站上分享了关于如何将OLAP过程（在线分析处理）和多维度查询机制应用于IT运维中。他强调了从传统的IT运营管理（ITOM）向IT运营分析（ITOA）的转变，指出大数据技术正在显著提升运维效率。 日志是ITOA的主要数据来源之一，占到了86%的比例，表明它们在监控可用性、应用性能、故障根源分析以及安全审计中的关键作用。然而，日志虽广泛存在，但不同应用产生的日志内容可能存在完整性、可用性上的差异，例如某些应用可能不记录所有重要信息或日志格式不统一。 除了日志，通信数据（网络抓包）提供了全面的网络流量信息，占据了93%的份额，但在捕捉特定事件时可能存在盲点。通过在.NET和Java字节码中插入代码获取代理数据（AgentData）可以实现代码级的精细监控，但这种方式可能引入安全风险和性能瓶颈，占47%的比例。 探针数据（ProbeData），如通过模拟ICMP ping和HTTP GET请求进行系统检测，提供了端到端的监控，但并非真实用户的度量，只占72%。这种数据来源的优势在于它可以在不打扰实际用户的情况下提供系统健康状况的实时反馈。 在比较这四种数据来源时，我们需要权衡每种方法的优缺点：日志提供全面但可能不完整的信息，网络抓包全面但依赖于流量触发，代理数据提供深入洞察但可能有侵入性，而探针数据则更接近用户行为但不完全代表真实场景。因此，有效的ITOA实践需要结合这些数据源，根据具体业务需求来优化分析策略。 IT运维分析利用大数据和多维度查询，通过整合和分析来自日志、网络抓包、代理数据和探针数据等多种来源的信息，有助于提高IT系统的稳定性、可用性和安全性，帮助企业做出更明智的决策。随着技术的发展，预计未来会有更多企业采纳ITOA，以适应日益复杂的IT环境。