华汇IT运维监控系统日志管理功能提升IT运维管理水平

本文涉及的产品
日志服务 SLS,月写入数据量 50GB 1个月
简介: 华汇数据ITOM日志管理模块提供了统一日志管理的功能,支持对多种来源和格式的日志数据的采集、分析、导出。 支持指标、日志、事件等多种类型数据的统一存储和分析;实现对IT环境各个资源及设备运行情况的综合分析,提升现有IT运维管理水平

  ![11.jpg](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/de99a24ca23e4d73a24f0f2889b18a6c.jpg)

   主机、数据库、路由器、交换机、防火墙等网络设备,以及其他应用系统,在运行期间会产生各种日志,日志信息普遍存在以下几方面的问题:

  1. 生产、灾备系统服务面临着超级复杂的可用性挑战

    日志分散,采集管理难度大;日志数据来源各异,且格式不一,采集配置难度大。

  2. 业务异常时,难以快速定位分析故障

    海量数据,全量合规存储成本高;满足安全合规条件下的全量留存,数据量巨大存储成本较高。

  3. 业务运行风险增加,运维工作压力大

    异地机构管理难度大;多个数据中心需要为多个分支机构提供服务,需耗费大量的资源做好异地多级单位的日志数据统一管理工作。

  4. 灾难恢复后,缺少系统性评估和验证

    监控工具繁多,缺少统一管理平台;运维部门、安全部门、运营部门等对日志数据查询调用需求不一, 存在误操作引起的安全隐患,缺乏统一监管。

   华汇数据ITOM日志管理模块提供了统一日志管理的功能,支持对多种来源和格式的日志数据的采集、分析、导出。 支持指标、日志、事件等多种类型数据的统一存储和分析;实现对IT环境各个资源及设备运行情况的综合分析,提升现有IT运维管理水平。
相关实践学习
日志服务之使用Nginx模式采集日志
本文介绍如何通过日志服务控制台创建Nginx模式的Logtail配置快速采集Nginx日志并进行多维度分析。
相关文章
|
5天前
|
消息中间件 监控 Kafka
Filebeat+Kafka+Logstash+Elasticsearch+Kibana 构建日志分析系统
【8月更文挑战第13天】Filebeat+Kafka+Logstash+Elasticsearch+Kibana 构建日志分析系统
26 3
|
5天前
|
存储 监控
系统日志规范问题之业务执行日志的定义如何解决
系统日志规范问题之业务执行日志的定义如何解决
|
5天前
|
监控 测试技术 数据库
系统日志规范问题之摘要日志的定义如何解决
系统日志规范问题之摘要日志的定义如何解决
|
4天前
|
存储 运维 监控
监控与日志管理:保障系统稳定运行与高效运维的基石
【8月更文挑战第16天】监控与日志管理是保障系统稳定运行和高效运维的基石。它们不仅能够帮助企业及时发现并解决问题,还能够为性能调优、资源优化和业务决策提供有力支持。因此,在构建系统架构时,企业应高度重视监控与日志管理的规划和实施,确保它们能够充分发挥作用,为企业的发展保驾护航。同时,随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展,监控与日志管理也将持续演进和创新,为企业带来更多的价值和便利。
|
5天前
|
运维 监控 安全
系统日志规范问题之日志打印等级的DEBUG的定义如何解决
系统日志规范问题之日志打印等级的DEBUG的定义如何解决
|
5天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
智能化运维:未来IT管理的新趋势
在数字化浪潮的推动下,传统的IT运维模式已难以满足企业快速发展的需求。本文将探讨如何通过引入智能化技术,如人工智能、机器学习和自动化工具,来提升运维效率,保障系统稳定性,并预测未来运维的发展方向。
15 1
|
1天前
|
运维 监控 数据安全/隐私保护
运维自动化:提升企业IT效率的关键
【8月更文挑战第18天】在数字化时代的浪潮中,企业对于信息技术(IT)的依赖程度日益加深。高效的IT运维成为支撑企业快速发展的基石。本文深入探讨了运维自动化的重要性,分析了其在现代企业中的应用价值,并提出了实施运维自动化的策略与建议,旨在帮助企业提升IT运维效率,保障业务连续性和数据安全。
|
5天前
|
运维 数据可视化 NoSQL
系统日志规范问题之在循环中打印INFO级别日志的反例如何解决
系统日志规范问题之在循环中打印INFO级别日志的反例如何解决
|
5天前
|
JSON 安全 Java
系统日志规范问题之如果shop为null在打印日志时如何解决
系统日志规范问题之如果shop为null在打印日志时如何解决
|
5天前
|
机器学习/深度学习 运维 算法
智能运维:利用机器学习优化IT基础设施管理
在数字化浪潮中,企业对IT基础设施的依赖日益加深。传统的运维模式已难以应对复杂多变的技术环境,而智能运维(AIOps)应运而生。本文将探讨如何借助机器学习技术,提升运维效率,确保系统稳定性,并预测潜在问题,从而为企业带来持续的业务创新和价值增长。
12 0