处理日志文件阅读、分析和解释日志
大多数日志文件与 .txt 文件类似，任何人都可以轻松打开并阅读。然而，在大规模情况下，尝试手动处理 TB 级别的日志数据是不现实的。一般来说，相关性、模式识别和系统性能分析等日志分析技术用于检测异常并找出日志数据中的根本原因。
在运营层面，SRE、IT 团队、DevOps 工程师和 IT 架构师依靠日志分析工具来帮助他们快速解决应用程序和系统问题并提前预防未来的问题。可视化工具和报告仪表板还可以帮助非技术用户聚合数据，使他们更容易看到趋势和异常情况。
日志文件管理和存储
许多分析工具在处理当今呈指数级增长的系统中数量庞大、种类繁多的日志数据时都遇到了困难。集中化日志管理和存储为有效的日志分析策略奠定了基础。
通过将所有来源的日志数据收集到一个位置，可以更轻松地管理和分析它们。由于日志从分布式且常常是孤立的系统中收集了大量数据（所有这些系统都具有不同的命名约定、格式和模式），日志分类有助于对其进行标准化，以便进行高效分析。
当团队需要时，他们还需要能够轻松检索日志数据。个人可以使用纯文本搜索，例如 grep 命令——这是一个行工具，可让他们缩小日志文件的大小，按日期或 IP 地址进行筛选等等。但通常情况下，组织需要一种经济高效且安全的存储解决方案，该解决方案支持高可用性、数据完整性和可扩展性。
根据您组织的需求，存储可能是本地部署、基于云、分布式或混合的。索引和压缩方法的质量始终会对访问日志数据的速度和成本产生直接影响。安全日志保留也是法规合规性的一个基本组成部分。
通用日志格式
在最一般的层面上，日志文件可分为结构化、半结构化或非结构化格式。日志的特定格式定义了如何解释该日志文件的内容。日志格式还可以定义日志文件中包含的字段和数据类型。在当今日益复杂的基础架构中，日志格式可能千差万别，但一些常用的日志格式包括：
Windows 事件日志包含来自 Windows 操作系统的事件数据，包括安全、系统、应用程序和 DNS 事件。管理员经常使用它们来排查应用程序和系统错误，跟踪用户登录等事件，并深入分析安全事件。JSON 或 JavaScript Object Notation 日志是包含多个键值对的半结构化日志。JSON 日志允许数据在不同层次中嵌套，并提供了一种维护数据类型（如字符串、布尔值、数字、数组和对象）的方法。CEF 或通用事件格式是一种标准化的文本格式，由安全相关设备和应用程序使用，旨在简化日志管理系统和 SIEM 中不同日志数据的收集、汇总和整合。CLF（即 NCSA 通用日志格式）是网络服务器使用的最古老的标准化日志格式之一。由于基于文本的日志格式是固定的，所以您无法自定义字段。W3C 扩展日志文件格式用于 Windows IIS 服务器。高度可定制的格式允许您配置要包含的字段，这有助于最小化文件的大小。ELF（即扩展日志格式）由网络应用程序使用，包含与单个 HTTP 事务相对应的数据。它们比类似的 CLF 文件包含更多的信息和字段灵活性。Syslog 是 Unix 和 Linux 系统的标准日志格式。该格式得到了广泛支持，并且可以在网络中集中收集。它遵循结构化格式，包括设施代码、严重性级别和时间戳。Syslog 可用于系统日志记录、安全审计以及系统组件之间的常规消息传递。
OpenTelemetry (OTel) 正在寻求一种标准化日志文件和日志格式的方法，以实现日志和跟踪之间更丰富的关联。这将使日志在分布式和异构系统中变得更有价值，从而提高可观测性。
OpenTelemetry 日志数据模型支持现有的传统日志库、日志收集和处理解决方案，旨在就日志应包含的内容达成共识，包括日志系统需要记录和解释的数据。所有新设计的日志系统都应根据 OpenTelemetry 的日志数据模型来生成日志。
常见日志用例
从实时应用程序和性能监测到合规性、用户行为、根本原因分析以及 SIEM，Elastic 日志分析使组织能够充分利用其日志数据，以实现最佳效果和多种用例。
无论您是将日志分析用于可观测性还是安全性，机器学习功能都可以帮助您消除可观测性环境中的干扰信息。LLM 和 AI 助手提供了丰富的诊断和领域经验，有助于团队蓬勃发展。日志分析还可以帮助您了解第三方服务和应用程序，并使用带有日志记录的 SLO 采取更主动的应用程序管理方法。