大数据在系统监控与日志分析中的应用实践

"大数据应用-系统监控与日志分析.pptx" 本文件主要探讨了大数据在系统监控和日志分析中的应用，以网易有道为例，展示了如何利用大数据技术优化在线服务并确保其稳定运行。有道是一家专注于搜索技术的公司，提供包括搜索、翻译在内的多种产品，并利用大数据技术来提升用户体验。 在线服务监控是保障服务稳定性的关键环节。访问控制系统是在线监控的重要组成部分，它的主要目的是防止非用户抓取，避免对系统服务造成冲击，影响访问统计，以及防止非法使用数据。访问控制通过灵活的规则实现，如基于Header字段、parameter的Key以及正则表达式的过滤规则，以及频度控制，通过设定统计时间和次数阈值来限制访问频率。访问控制系统采用旁路统计，规则封禁的方式，维护一个规则库，产品服务端根据封禁列表实施访问控制。 性能监控系统则用于实时统计服务的性能参数，如处理时间、吞吐率等，以确保服务效率。这个系统需要具备通用性，适应不同产品的需求，支持自定义的统计量和多种编程语言。同时，它需要处理大量数据，因此采用了大数据量的分析和存储策略，如多分辨率压缩存储，以减小对产品服务的影响。系统设计遵循松耦合原则，通过日志文件交换数据，采用文本格式记录，便于数据收集和分析。 异常报警系统是另一个关键组件，它能够自动筛查日志中的异常情况，并在发现问题时自动发送报警信息。这有助于快速定位和解决问题，减少服务中断。异常报警系统的通用性强，使用简便，对于大数据环境下的日志监控尤其重要。 离线日志分析主要发生在服务的非工作时间，用于深入挖掘日志数据中的潜在信息，如用户行为模式、系统性能瓶颈等。通过对历史日志的分析，可以为服务优化提供依据，预防未来可能出现的问题。 总结来说，大数据在系统监控与日志分析中的应用涉及访问控制、性能监控和异常报警等多个层面，通过这些手段，企业可以更好地管理其在线服务，提高服务质量，及时发现和解决问题，确保用户能够获得稳定、高效的服务体验。