大数据日志分析
基于大数据技术的日志分析平台培训
操作
描述
字段名:搜索内容 部分字符匹配
字段名:” 搜索内容” 全字符匹配
搜索内容*
模糊匹配*
搜索内容？
模糊匹配?
搜索内容~
相似匹配~
搜索内容
相似匹配~ 数字
内容 AND 内容 求交集
内容 OR 内容
求并集
+搜索内容 -搜索内容 NOT
包含搜索内容 排除搜索内容 与！相似
示例
交易流水号:101C03R6T17651ED 交易流水号:"101C03R6T17651ED" 101C03*651ED 101C03R6T1?651ED 101C03R6T17651ED~ 101C03R6T17651ED~4 交易流水号:"101F0AINU2A72937" AND 交易 码:"18cx61001" 交易流水号:"101F0AINU2A72937" OR 交易 码:"18cx61001" +18cx61001 -18cx61001 NOT 交易流水号:"101F0AINU2A72937" AND 交易码:"18cx61001"
跨平台解决方案 1、开源软件 2、100％-Pure的Java 3、索引兼容其他编程语言版本
可扩展，高性能索引 1、每小时处理超过150G的数据 2、只需要1MB内存 3、增量索引和批量索引一样快 4、索引大小只有文本索引的20-30％ 功能强大，准确，高效的搜索算法 1、搜索排名- 最好的结果显示在最前 面 2、支持许多强大的查询类型：短语 查询，通配符查询，近似查询，范围 查询等 3、类型搜索（如标题，作者，内容） 4、任何字段排序 5、多索引与合并结果搜索 6、允许同时更新和搜索 7、灵活的可塑性，高亮，联接和结 果分组 8、速度快，内存效率高和容错建议 9、可插拔的排名模型，其中包括向 量空间模型和Okapi BM25 10、配置存储引擎（编解码器）
大数据日志分析实验报告
大数据日志分析实验报告大数据实验报告一、实验目的和要求（1）掌握Oracle数据库效劳器的安装与配置。
（2）了解如何检查安装后的数据库效劳器产品，验证安装是否成功。
（3）掌握Oracle数据库效劳器安装过程中出现的问题的解决方法。
（4）完成Oracle 11g数据库客户端网路效劳名的配置。
（5）检查安装后的数据库效劳器产品可用性。
（6）解决Oracle数据库效劳器安装过程中出现的问题。
二、实验设备、环境设备：奔腾IV或奔腾IV以上计算机环境：WINDOWS、7 ORACLE 11g中文版三、实验步骤（1）从Oracle官方下载与操作系统匹配的Oracle 11g数据库效劳器和客户机安装程序。
（2）解压Oracle 11g数据库效劳器安装程序，进展数据库效劳器软件的安装。
（3）在安装数据库效劳器的同时，创立一个名为BOOKSALES数据库。
（4）安装完数据库效劳器程序后，解压客户机程序，并进展客户机的安装。
（5）安装完客户机程序后，启动客户机的“Net Configuration Assistant"，进展本地NET效劳名配置，将数据库效劳器中的BOOKSALES 数据库配置到客户端。
（6）启动OEM管理工具，登录、查看、操作BOOKSALES数据库。
（7）启动SQL Plus工具，分别以SYS用户和SYSTEM用户登录BOOKSALES数据库。
三、实验步骤（1）向BOOKSALES数据库的USERS表空间添加一个大小为10MB的数据文件users02（2）向BOOKSALES数据库的TEMP表空间添加一个大小为10MB的临时数据文件temp02.（3）向BOOKSALES数据库的间中添加一个可以自动扩展的数据文件user03大小5M，每次扩展IM，最大容量为100M.（4）取消BOOKSALES数据库数据文件user03.的自动扩展。
（5）将BOOKSALES数据库数据文件users02.更名为users002.（6）查询BOOKSALES数据库当前所有的数据文件的详细信息。
大数据分析实习日记分享
大数据分析实习日记分享实习日记第一天今天是我大数据分析实习的第一天，我来到了一家知名的科技公司。
整个公司的氛围非常活跃，人们都在专注地工作。
我迫不及待地迈进了我的实习岗位。
在实习的第一天，我的导师李经理向我介绍了公司的大数据分析团队，并向我展示了他们正在进行的一项项目。
这个项目是为了帮助一家电商公司分析用户行为数据，以改善他们的销售策略。
我对这个项目非常感兴趣，因为我一直对大数据分析有着浓厚的兴趣。
李经理给我分配了一个任务，让我收集和整理一些用户购买数据，并使用Python编程语言进行初步的数据清洗和分析。
我迅速上手，使用Python的数据分析库pandas来处理数据，并通过matplotlib库制作了一些可视化图表。
这些图表帮助我更好地理解数据，并发现了一些用户购买行为的规律。
实习日记第二天今天，我继续进行了对用户购买数据的分析。
通过对数据的深入挖掘，我发现了一些有趣的现象。
例如，某些特定商品在周末的销量非常高，而在工作日则相对较低。
这让我想到了可以通过调整促销策略来进一步提高销售额的方法。
我将这些发现与李经理分享，并与他讨论了一些可能的解决方案。
李经理非常欣赏我的工作，并鼓励我继续深入研究。
他还给我提供了一些有关数据分析的学习资源，希望我能够在实习期间不断提升自己的技能。
实习日记第三天今天，我开始进行更加深入的数据分析。
我使用了机器学习算法对用户购买数据进行了预测，并得出了一些有关用户购买行为的洞察。
这些预测结果可以帮助电商公司更好地了解用户需求，并制定个性化的推荐策略。
我将我的分析结果整理成了一份报告，并向李经理进行了汇报。
他对我的工作非常满意，并鼓励我将这些分析结果与团队分享。
我感到非常开心和自豪，因为我的努力得到了认可。
实习日记第四天今天，我参加了大数据分析团队的例会，并向团队成员分享了我的分析结果。
大家对我的工作都表示了肯定，并提出了一些建设性的意见。
通过与团队的交流，我进一步拓宽了自己的思路，并学到了很多新知识。
基于大数据的ELK日志分析系统研究及应用
基于大数据的ELK日志分析系统研究及应用作者：李志民孙林檀吴建军张新征来源：《科学与信息化》2019年第28期摘要基于ELK的日志分析系统研究分析是为了有效的解决当下物联网应用日志处理效率低的问题。
因此，本文首先阐述了基于ELK的日志分析平台，然后总结了对系统日记群集优化大方法，从而提高日志分析系统的运行效率和排查异常的速度。
关键词 ELK;日志分析系统;Elasticsearch日志设计信息系统的重要组成部分，是系统运行、性能分析以及故障诊断的重要来源。
随着科学技术的不断发展和互联网技术的广泛应用，不断增加了系统的日志量，随着日志的应用范围的扩大和复杂程度的增加，传统日志的分析方式和效率已经不能适信息系统对日志的需求。
为了满足信息时代的发展需要，下面就基于ELK的日志分析系统进行相关的研究分析工作。
1 基于ELK的日志分析平台随着实时分析技术的不断发展和成熟应用，在日志领域出现了新的分析系统-ELK，ELK 实时日志分析平台主要运用了Kiba-na（数据可视分析平台）、Logstash（日志采集工具）、Elasticsearch（分布式搜索引擎）[1]。
这些技术的应用可以让系统的运行维护人员在庞大的日志信息量中及时找到所需要管理和维护的信息，从而实现了对日志系统的分析。
1.1 日志分析系统整体架构完整的日志系统是有日志的储存系统、采集系统、解析系统化以及可视化分析系统共同组成的。
日志采集工具是日志的主要采集器，在多台机器当中都有分布，它可以对非结构的日志进行解析，然后把解析的结果传输到分布式搜索引擎中;分布式搜索引擎可以完成全文检索的功能，属于储存日志的中央系统;而Kibana组件的存在不仅可以对分布式搜索引擎中的日志进行可视化操作[2]，还可以进行统计分析和高级搜索。
但是日记采集工具及要完成对日志的采集工作又要完成解析工作，这样不仅会致系统的性能下降，严重的时候还会影响工作的进展。
而Beats的推广和应用有效解决了这一问题，图1为Beatsde在系统框架中的应用：Beats在进行信息采集和解析工作的时候可以针对不同的日志格式和来源使用不同的采集器，Beats采集器包括了5中不同种类和功能的日志采集器，分别为：Filebeat、Metricbest、Packetbeat、Winlogbeat、Heartbeat。
数据库中的日志分析与查询优化技术研究在大数据环境中的应用在物联网安全中的应用
数据库中的日志分析与查询优化技术研究在大数据环境中的应用在物联网安全中的应用随着物联网（IoT）技术的快速发展，大数据环境下的数据库日志分析与查询优化技术对于物联网安全的应用变得越来越重要。
数据库中的日志分析技术能够帮助我们实时监控、审计和预测数据库操作的行为，而查询优化技术则能够提高数据库查询性能和效率。
本文将重点探讨这些技术在大数据环境下的应用，以提高物联网安全性。
一、数据库中的日志分析技术在大数据环境中的应用在大数据环境中，物联网系统生成的数据量巨大，许多数据库管理系统需要记录和存储大量的操作日志。
数据库中的日志记录了所有的数据库操作，包括用户登录、查询、更新等。
通过对这些日志进行分析，我们可以及时发现和阻止潜在的威胁。
以下是数据库中的日志分析技术在大数据环境中的应用场景：1. 安全监控和入侵检测：通过对数据库操作日志的实时监控和分析，可以发现异常行为，例如未经授权的访问、恶意代码注入等。
采用机器学习和人工智能技术，可以实现数据库操作行为的动态模型构建和异常检测，从而保护数据库的安全。
2. 数据合规性和审计：物联网系统产生的数据通常需要遵守法律法规的合规性要求，比如GDPR。
数据库中的日志可以帮助我们跟踪记录用户和管理员的操作行为，确保数据的合规性。
审计通过日志的存档和分析，有助于及时发现违规行为并采取相应的措施。
3. 故障诊断和故障恢复：在大数据环境中，数据库系统可能会遭受各种故障，如硬件故障、软件故障等。
通过对数据库操作日志的分析，可以追踪故障的根本原因，并进行相应的故障诊断和修复工作，减少故障对物联网系统的影响。
二、数据库查询优化技术在大数据环境中的应用数据库查询优化技术是提高数据库查询性能和效率的重要手段，尤其在大数据环境下更为重要。
以下是数据库查询优化技术在大数据环境中的应用场景：1. 查询性能提升：大数据环境下，查询性能优化是至关重要的，因为传统的查询方式可能无法在大数据量下提供高效的查询结果。
数据库审计日志分析识别异常访问行为
数据库审计日志分析识别异常访问行为数据库作为现代信息系统的重要组成部分，对于保护用户的数据安全具有重要意义。
然而，一旦数据库被非法访问，可能导致重大的损失和风险。
因此，对数据库的访问行为进行监控和分析是至关重要的。
本文将介绍数据库审计日志分析的方法和技术，以识别异常访问行为，并提出一些有效的防范措施。
1. 数据库审计日志分析的意义和目标数据库审计日志是记录数据库操作的关键信息，包括登录、查询、修改、删除等行为。
通过对审计日志进行分析，可以及时识别异常访问行为，包括未经授权的登录、异常的查询和修改操作等，提升数据库的安全性。
数据库审计日志分析的目标包括发现安全事件和风险、追踪恶意用户、提升数据库性能和优化运维等。
2. 数据库审计日志的收集和存储数据库审计日志可以通过数据库本身的审计功能进行收集，也可以通过第三方的审计工具进行采集。
为了保证数据的完整性和可靠性，审计日志需要存储在安全独立的地方，避免被攻击者篡改或删除。
同时，审计日志的存储需要考虑到容量和性能的平衡，避免日志过大导致查询和分析的效率降低。
3. 数据库审计日志分析的方法和技术数据库审计日志分析可以通过基于规则的方法和机器学习的方法来实现。
基于规则的方法依靠事先定义好的规则和模式，对审计日志进行匹配和分析。
例如，可以通过设置登录失败次数的阈值来判断是否存在密码破解行为。
机器学习的方法则是通过对历史数据的学习和模型的建立，自动识别异常访问行为。
例如，可以通过监测用户访问模式的变化来识别未经授权的登录行为。
4. 异常访问行为的识别和响应通过数据库审计日志分析，可以及时识别出异常访问行为，但这只是第一步。
对于异常行为的响应也非常重要。
一方面，需要及时向相关人员报警，并采取相应的措施进行处置。
另一方面，还需要对数据库的安全策略进行评估和优化，加强对数据库的访问控制和监控。
5. 数据库安全的防范措施除了数据库审计日志分析，还应该采取其他有效的防范措施，保障数据库的安全性。
大数据支持下的网络日志分析技术研究
大数据支持下的网络日志分析技术研究网络日志是网络应用中非常重要的组成部分，它记录了用户在网络应用中的行为，对于网站运营商和应用开发商来说，了解用户的行为模式和偏好是非常重要的。
因此，对网络日志进行分析和挖掘是互联网领域的一个关键性问题。
随着互联网技术的不断发展，大数据技术逐渐成熟，大数据支持下的网络日志分析技术也得到了大力发展。
传统的网络日志分析技术主要包括日志统计、关键字搜索、流量分析等。
这些技术都是基于单机系统的，随着互联网的快速发展，数据量迅速增加，传统的单机系统已不能满足大数据的处理需求。
因此，大数据技术应运而生。
大数据技术利用分布式计算、存储等技术，可以对海量的网络日志进行高效的处理和分析。
1. 文本挖掘技术文本挖掘技术是大数据分析中的一项重要技术，在网络日志分析中也得到了广泛应用。
通过文本挖掘技术，可以对网络日志中的关键词、主题进行分析，挖掘用户行为模式和偏好。
例如，通过对一个电商网站日志中的搜索关键词进行分析，可以了解用户的购物需求和偏好。
文本挖掘技术还可以应用于情感分析、垃圾信息过滤等领域。
2. 数据可视化技术大数据分析的结果往往是复杂的数据模型，数据可视化技术可以将数据模型以图表等形式直观地表达出来，方便用户进行数据分析和决策。
在网络日志分析中，数据可视化技术可以呈现出用户的行为轨迹、页面点击次数、用户来源等信息。
通过可视化的方式，可以更加直观地了解用户的行为特征。
3. 机器学习技术机器学习技术是大数据分析中的另一项重要技术，通过机器学习可以对网络日志中的数据进行建模和预测。
例如，通过对用户历史行为数据的学习，可以预测用户未来的行为，进而进行个性化推荐等操作。
机器学习技术在网络日志分析中的应用非常广泛，在实际操作中需要针对具体问题进行定制化的建模和预测。
4. 实时数据处理技术网络日志是实时产生的，因此需要实时数据处理技术对网络日志进行及时的分析和处理。
实时数据处理技术可以将数据流分为多个数据包进行并行处理，以减少处理时间和提高处理效率。
大数据分析实习日记
大数据分析实习日记今天是我大数据分析实习的第一天，我充满了期待和好奇心。
作为一名大数据分析师，我将有机会接触到大量的数据，并通过分析和挖掘数据中的价值，为企业的决策提供支持。
早上，我来到了实习公司的办公室，导师向我介绍了公司的业务和实习的具体任务。
我将负责处理公司的销售数据，通过分析销售数据的趋势和模式，为公司提供市场营销策略的建议。
首先，我需要了解公司的销售数据的来源和格式。
导师为我提供了一份包含了过去一年的销售记录的Excel表格。
我仔细研究了表格的结构和字段含义，了解了每个字段所代表的信息。
这些字段包括销售日期、产品类型、销售数量、销售金额等。
接下来，我开始对数据进行清洗和整理。
我发现有一些数据缺失或错误，需要进行修正。
我使用了数据处理软件，对数据进行了清洗和筛选，删除了重复数据和无效数据，并修正了一些错误。
清洗完数据后，我开始进行数据分析。
我首先计算了每个产品类型的销售数量和销售金额，并绘制了柱状图和折线图，以便更直观地观察销售情况。
通过对图表的分析，我发现某些产品类型的销售量和销售额呈现出明显的增长趋势，而其他产品类型则相对较低。
接着，我对销售数据进行了时间序列分析。
我计算了每个月的销售总额，并绘制了折线图，以观察销售趋势的变化。
从图表中，我发现销售额在前几个月呈现出较大的波动，而后逐渐稳定下来。
这个发现为我后续的市场营销策略提供了一些启示。
除了时间序列分析，我还对产品类型之间的相关性进行了分析。
通过计算销售数量和销售金额之间的相关系数，我得出了不同产品类型之间的关联程度。
这个分析结果可以帮助公司更好地了解产品之间的竞争关系，并调整市场策略。
在数据分析的过程中，我还使用了一些统计方法，如平均值、标准差和百分位数等，来对数据进行更深入的理解和描述。
这些统计指标可以帮助我揭示数据中的规律和异常情况。
通过一天的实习，我对大数据分析的工作有了更深入的认识。
我意识到大数据分析不仅仅是处理和分析数据，更重要的是从数据中发现问题、提出解决方案，并为企业的决策提供支持。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
ParaAnalytics LA 大数据日志分析关于派拉派拉日志分析介绍公司成立于2008年,总部位于上海张江,在上海、北京、广州、长春、武汉等地设有服务机构。
派拉软件是企业级I T 管理平台解决方案提供商，专注于身份安全认证、云计算安全、大数据平台及应用。
拥有全资子公司“上海安倍思信息技术有限公司”,提供I B M 、C l o u d e r a 、M o b i l e l r o n 、T i b c o 等软件厂商的产品、咨询及实施服务。
拥有国际背景的强大技术团队，辐射全国的本地化专业服务，融合风险管理的资深管理团队。
关于派拉派拉概况关于派拉发展历程上海派拉软件股份有限公司成立北京分公司成立荣获“中国信息安全产品创新奖”新三板挂牌上市•发布ParaSecure OSC 安全运维管理软件•发布ParaSecure ESC企业安全管理软件•完成A轮融资荣获“中国创业大奖赛”大奖•完成B轮融资•通过CMMI－3级认证•发布大数据解决方案•上海市科技小巨人培育企业关于派拉荣誉、认证、合作派拉建立了精通机器学习和数据挖掘算法，熟悉Hadoop技术的大数据专家团队，通过Cloudera 认证的人数达到14人次，具备Hadoop管理员，开发员，分析师等多种资质认证。
派拉大数据管理工程师(管理工程师)派拉大数据认证工程师(开发工程师)派拉大数据认证工程师(数据分析师)关于派拉荣誉、认证、合作派拉基于Cloudera大数据平台自主研发的日志分析软件ParaAnalytics LA获得2016年度中国大数据领域最佳产品奖。
派拉大数据主要客户制造业银行业保险业互联网政府公安上汽大众上汽集团中国银联人行征信中心华泰证券陆金所咪咕视讯大连公安派拉日志分析PLA基于大数据的运维分析IT运维面对环境数据多、交易快、种类杂的严峻挑战，在如此巨大的外在压力下，传统处理手段远远跟不上应用规模的发展。
IT运维面临的挑战▪大型数据中心: 数以千记的服务器+ 网络+ 存储+ 中间件，每天产生大约几TB 的日志、可用性和性能数据▪互联网金融所带来的Web及移动应用所要求的研发与敏捷开发，产生的数据量则大到难以统计▪每秒交易量可达3000笔+▪性能与可用性运维覆盖的指标记录，通常每分钟或几分钟在各实例上进行采集，平均每分钟采集与落地的数据达到GB 级▪由异常侦测产生IT事件量若不经过压缩关联，每秒都会产生快多杂▪网络流量与事务处理▪日志文件▪报警与事件▪性能指标▪核心文件与内存痕迹▪配置文件▪服务请求▪故障通知单▪社交媒体▪库存与资产▪用户文档与技术文档调研发现，IT 运维数据的价值被企业广泛认同Source:资料来源：“分析：大数据在真实世界的应用：创新型企业如何在不确定性数据中提炼价值”，IBM 商业价值研究院及牛津大学SAID 商学院/common/ssi/ecm/en/gbe03519usen/GBE03519USEN.PDF运维优化交易日志事件电邮IT运维大数据分析（ITOA）定义•IT运维大数据分析，国外叫做IT Operations Analytics，简称ITOA•Gartner定义：Technology or service that collects, stores, presents, and performs deductive and/or inductive inferences about large volumes of IT operations data.对大量IT运维数据进行采集、存储、展现、进行演绎和/或归纳推理的技术或者服务。
•Forrester定义：The use of mathematical algorithms and other innovations to extract meaningful information from the sea of raw data collected by management and monitoring technologies.从管理和监控技术所采集的海量原始数据，通过数学算法及其他创新手段来提取有用信息的运用。
IT 运维大数据分析蓝图系统画像运维数据技术平台运维主题基于大数据技术运维主题整理当前运维盲点痛点进行运维打破原有运维壁垒，归纳总结运维场景主动/预测式的方法，建立系统画像。
改变原来的竖井式运维，以运维场景为基础以主动式预测为手段实现智能化运维运维数据采集各种运维结构化数据和非结构化数据通过统一接口进行汇总清洗聚合索引完善数据体系建立运维标签和特征引擎技术平台开源软件Hadoop /SPARK 大数据技术采用可超百台集群部署X86硬件服务器通过灵活的算法库实现智能化运维借助系统画像，运维人员可以更直观，更系统的整合运维主题和运维数据，以推动数据中心智能化运维将大数据分析技术应用于IT 运维的渐进发展模式监控：现在发生了什么报告：发生过什么分析：为什么发生了预警：什么将要发生预防：如何事先预防或采取对策业务价值复杂度Log Analysis 产品架构•更快的搜索日志信息；•清晰的定位问题根源；•有效的进行问题预警；•更大的发掘日志价值；•整合日志与性能和告警；•大大提升运维能力。
应用性能分析日志数据抽取分析实时流式计算Rule Engine 规则引擎大数据存储（HDFS 、NOSQL ）数据分析模块日志全文搜索分析报表大数据运维门户Dashboard数据可视化引擎系统日志数据库/中间件日志日志采集模块展现层大数据分析层采集层日志数据应用日志网络日志系统/网络性能数据性能采集模块性能数据告警采集模块告警数据告警数据内涵意义的解析和提取日志文件[10/9/12 5:51:38:295 GMT+05:30] 0000006a servlet Ecom.ibm.ws.webcontainer.servlet.ServletWrapper service SRVE0068E: Uncaught exception created in one of the service methods of the servlet TradeAppServlet in application DayTrader2-EE5. Exception created :javax.servlet.ServletException: TradeServletAction.doSell(...) exceptionselling holding 3111 for user =uid:43 atorg.apache.geronimo.samples.daytrader.web.TradeServletAction.doSell(Tra deServletAction.java:708)日志分析服务器文本分析以及规则性表述Schema on WriteSchema on Read出错代码线程ID灵活的搜索可点击下钻视图化展现Dashboard报警开关报警方式灵活设置报警条件常用日志开箱即用的支持•系统日志：Syslog，Eventlog，AIX Error Log•数据库：Oracle，SQL Server，DB2，MySQL•中间件：WAS，Weblogic，T omcat，JBOSS，MQ/MB •Web Server：Apache，IIS，NGINX•Microsoft：Exchange，AD常用日志开箱即用的支持•开箱即用的日志解析•开箱即用的Dashboard•开箱即用的告警设置•运行在Apache ，WAS ，Oracle 环境中的Trade Application 。
用户发现交易响应非常慢，运维团队使用日志分析查询应用和中间件日志进行诊断。
应用交易响应时间升高查找WebServer 日志中的出错信息查找WAS 日志中的出错信息查找数据库日志中的出错信息从业务仪表盘上看到，在应用日志中发现用户交易响应时间异常变慢查看相近时间段的其他日志源，发现WebServer的AccessLog中出现500返回码错误，表征发生了交易失败同时看到WAS中间件的日志中也出现大量出错信息，点击查看详细内容，发现主要是数据库连接的问题进一步查看数据库日志仪表盘，发现相近时间出现大量锁等待信息，怀疑是导致交易问题的根源为进一步明确问题根源，在日志搜索界面中选择WAS和数据库日志源，对问题发生时间前半小时的日志进行搜索。
搜索结果显示了交易问题发生之前应用中间件和数据库的日志中的出错信息对搜索结果进行图形化展现，可以直观地看出中间件出错信息和数据库出错信息之间的相关性，从而诊断出问题根DBA解决了数据库锁的问题，应用交易恢复正常•运行在Apache，WAS，Oracle环境中的Trade Application。
用户发现交易响应非常慢，运维团队使用日志分析查询应用和中间件日志进行诊断。
日志分析应用场景—应用性能监控•从应用的交易日志中提取交易量、响应时间、成功率等关键性能指标，是实现APM的主流方式。
•能够关联多个交易环节的日志实现端到端的交易监控交易响应时间交易量交易成功率日志分析应用场景—日志审计•现状：环境复杂，日志分散，难以管理。
•合规性要求：•重要日志文件不少于半年。
•能根据审计记录进行数据分析，并生成统计报表。
•避免审计记录遭受未预期的删除、修改或覆盖。
•实施信息系统的统一安全策略，实现集中审计。
•搭建统一的日志管理系统•各种来源、格式、用途的日志集中存储集中管理•大数据技术提供足够的存储空间和备份归档策略满足存储时间要求•数据冗余保证日志的完整性•便于搜索查询•对审计记录的保护•部署统一策略，实现集中审计。
日志分析应用场景—安全事件分析•用户行为分析•发现用户访问中的异常行为和潜在的风险•关联系统、应用、网络等多种日志，追踪非法访问的来源•建立用户行为模型•恶意软件和网络异常检测•信息泄露检测•垃圾邮件过滤（SP AM Filter）IT运维大数据分析对IT运维带来的实际价值预测故障发现异常查找问题分析性能优化策略•基于性能基线实现阀值优化•海量数据中集中索引多方面信息•跨域故障定位和分析•故障预警及预处理•性能指标异常提前感知•系统行为规律发现与总结•历史异常规律挖掘•运维流程与效率优化•资源配置优化运维大数据分析不是为用户采集更多数据，而是让用户能够以全新的视角去看待已有的数据，从中发掘出更多的价值。
proposed by Paraview Software Co., Ltd.。