日志集中管理与智能分析：监控易让分散日志成为排障“线索库”
当服务器毫无预兆地出现蓝屏现象，与此同时防火墙还频繁发出报警提示，并且数据库连接也中断了的情况下，运维工程师下意识的第一反应通常就是去‘查日志’。然而实际状况却是：服务器的日志是存放在本地磁盘当中的，防火墙的日志则保留在设备缓存里，而网络设备的日志更是分散于各个机房，想要把这些日志全部汇总起来并加以分析，那简直就如同在茫茫大海里去捞一根针一样困难重重。就拿某央企来说吧，曾经遭受过勒索病毒的猛烈攻击，耗费了整整3天的时间，才从多达200多台的设备当中勉强拼凑出攻击所经过的路径，如此一来，便错失了应对这一情况的最佳处置时机，最终致使核心数据被加密，进而造成了不小的损失。
伴随《网络安全法》以及《数据安全法》针对日志留存与分析方面的要求愈发严格起来，再加上企业IT架构也呈现出复杂化的态势，日志管理如今已然从曾经的“可选功能”转变成了当下的“必备能力”。监控易所推出的日志集中管理方案，凭借着“全格式采集”、智能分析以及告警联动等一系列举措，使得那些原本分散开来的日志能够摇身一变，成为在故障排查之时的得力“线索库”，同时也成为安全防护方面颇为有效的“预警器”。
一、日志管理的“三大困境”：为何日志越多，排查越难？
在传统的日志管理模式当中，日志并不能够将其应有的‘故障线索’这一作用发挥出来，反倒转变成了运维方面的负担。其核心存在的痛点主要集中于以下三个方面：
1. 日志分散成“信息孤岛”
某三甲医院所配备的IT系统涵盖了多达50台服务器，同时还有30台网络设备以及20套安全设备。这些设备的日志都是分别存储在各自设备本地的，如此一来便形成了数量多达200多个的所谓‘信息孤岛’情况。当该医院的HIS系统出现崩溃状况的时候，相关工程师就不得不逐台去登录这些设备以便下载日志，仅仅是收集这些数据这一项工作就花费了足足4小时的时间，进而也就错过了进行修复的黄金时期。
2. 格式杂乱如“天书”
不同厂商所生产设备的日志格式存在着极大的差异：就拿防火墙日志来说，其会以“OID:1.3.6.1.4.1.2021.10.1.3.1”这样的标识来表示CPU负载过高的情况；而数据库日志呢，则是用“ORA-00600”这一代码去标识内部所出现的错误，要是缺乏专业方面的知识，那根本就没办法对这些日志进行解读。在某金融机构遭遇的网络攻击事件当中，由于没能及时对防火墙的SNMPTrap日志加以解析，所以使得这次攻击持续了足足6个小时之后才被发现。
3. 人工分析效率“低下”
在海量的日志当中，实际上所含有的具备真正价值的信息占比还不到5%。就拿某电商平台业务促销的特殊时期来说吧，其产生了多达2TB的日志。工程师们要人工去筛选那些和‘支付失败’相关的记录，结果耗费了足足8个小时的时间，才最终定位到数据库存在死锁的问题。而这个时候，已经对10万笔交易产生了影响。
二、监控易日志管理方案：让日志“会说话、能预警”
监控容易构建起涵盖采集、解析、存储、分析以及告警等环节的全链路日志管理体系，借此能够把分散开来的日志转变成可径直用于排查故障的‘结构化线索’。
1. 多格式日志采集：一网打尽所有“声音”
监控易支持全类型设备日志的集中采集，打破“信息孤岛”：
全协议兼容：能够支持Syslog、SNMPTrap、WindowsEventLog、数据库审计日志等多达10余种格式，可适用于服务器（涵盖Windows及Linux系统）、网络设备（像交换机、路由器这类）、安全设备（比如防火墙、IPS）、应用系统（诸如OA、ERP等）等各种各样的场景。
在智能解析转换方面，其内置了多达2000余种厂商设备的日志字典，能够自动把那些晦涩难懂的代码转化成可以直接阅读的内容。就好比针对防火墙所出现的诸如“OID:1.3.6.1.4.1.12345.1.2.3”这样的代码，可将其解析成为“攻击类型：SQL注入，源IP:192.168.1.100”这样清晰明了的表述。再比如对于Oracle所出现的“ORA-01653”这一代码，能够将其翻译为“表空间不足”的意思。
分布式采集方面：利用TS采集器在各个机房设置本地日志收集点，之后将收集到的日志同步传输至总部CCU控制台，如此一来，便能有效规避广域网带宽所面临的压力。就某集团下属几百个网点而言，其日志在经过本地预先处理之后，仅仅上传那些关键信息，如此操作，带宽的占用量大幅减少了90%。
2. 智能检索分析：秒级定位“关键线索”
借助监控手段来实施全文检索以及多维分析，如此一来，以往那种如同‘翻山越岭’般艰难的日志查询操作，此刻就能够实现像‘一键直达’这般的便捷效果了。
关键词的精准检索方面：当输入诸如“登录失败”“端口down”“数据库死锁”这类关键词的时候，系统能够在10秒之内将所有与之相关的日志予以返回，并且会把匹配的内容以高亮的形式显示出来。就拿某企业排查“财务系统登录异常”这一情况来说，其通过输入“用户名=adminAND 登录失败”这样的检索条件，在短短5秒之内就精准定位到了10条暴力破解记录。
多方位筛选情况：其能够依据不同条件来完成筛选操作，像时间方面，诸如“近1小时”这样的时间段；设备类型方面，比如“防火墙”这类设备；日志级别方面，像“紧急/警告”这种级别；还有来源IP等条件，可将这些条件进行组合筛选。就好比说“在近24小时内，来自外部IP且属于防火墙的紧急级日志”，通过这样的方式从而快速确定潜在的攻击行为。
关联分析方面：能够自动对同一事件的多设备日志予以关联，进而将故障的全貌还原出来。就好比在服务器出现蓝屏情况之时，系统会同步把同一时间的网络设备端口状态日志以及UPS电源日志展示出来，以此来判断究竟是因为“网络中断”，还是由于“供电故障”而引发的状况。
3. 日志告警联动：从“事后分析”到“事前预警”
监控容易把日志分析、告警系统以及AI知识库相互联动起来，以此达成对故障做到‘早发现、快解决’的效果。
阈值告警方面：设定日志异常的阈值，就好比设定“10分钟内出现5次SSH登录失败”或者“1分钟内发生3次数据库死锁”这样的情况。当达到所设定的阈值时，便会借助短信、邮件来推送告警信息。有一家互联网企业就运用了这一功能，成功提前了2个小时察觉到黑客的暴力破解行为，进而能够及时地对攻击予以阻断。
AI智能推荐方案：在告警被触发之后，便会自动与监控易AI知识库形成关联，进而对历史解决方案予以推荐。就好比出现“SQL注入攻击”这样的告警情况时，该系统就会推送诸如“防火墙规则配置”以及“Web应用加固”等一系列步骤，以此来助力工程师能够更为迅速地对相关情况做出处置。
合规留存及审计相关情况：日志的存储时长能够达到等保2.0所规定的要求，也就是不少于6个月。并且它还可以依照时间以及事件类型来生成审计报表，如此一来，便能较为轻松地去应对监管方面的检查。就拿某银行来说，其凭借合规报表，成功地通过了银保监会针对日志留存所开展的专项检查。
三、客户价值：从“日志迷宫”到“排障利器”
监控易所提出的日志管理方案能够给企业带来不少价值，其主要体现在两个方面，一是有助于企业在运营效率上实现一定的提升，二是能够促使企业在面对各类风险时实现一定程度的降低，这可谓是一种双重的突破。
1. 故障排查时间缩短80%
在某制造业企业的生产系统出现宕机情况之际，借助日志集中检索这一方式，能够在短短5分钟的时间里就精准定位到‘存储链路中断’这一故障原因。与之相比，以往依靠人工逐台进行排查的话，往往需要耗费足足4小时的时间。如此一来，通过日志集中检索的方式，其效率相较于之前人工逐台排查的方式提升了多达48倍。
2. 安全事件响应提速70%
某省医保局借助日志告警联动这一方式，成功把勒索病毒攻击的发现时长从以往平均的12小时大幅缩减到了仅仅30分钟，如此一来，便有效规避了医保数据面临被加密的风险情况。
3. 合规成本降低60%
日志能够自动留存，报表也可自动生成，如此一来，某金融机构在等保合规方面的工作量就得以大幅削减，足足减少了五分之三。并且，每年在审计人力成本这块儿能节省下来的费用超过了10万元。
4. 根因定位准确率提升70%
借助对多设备日志展开关联分析，某电商平台在故障根因判断方面，其准确率出现了显著提升，由原本的30%一下子提升到了100%，如此一来，便有效规避了那种仅仅针对表面症状进行处理，类似‘头痛医头’的无效操作情况。
结语：让日志成为IT运维的“智慧大脑”
在数字化的时代背景之下，日志所扮演的角色已然发生了重大转变，其已不再仅仅局限于是单纯的“故障记录”了，事实上，它更是成为了IT系统当中犹如“神经网络”一般至关重要的存在，同时也仿若安全防护领域的“眼睛”，发挥着极为关键的作用。监控易借助对日志展开的集中管理以及智能分析等相关举措，能够促使原本分散开来的日志数据发生转变，进而转化成为可以据此采取实际行动的深刻洞察，如此一来，便使得运维工作从以往那种单纯的“被动响应”模式逐步迈向了“主动预防”的全新模式。
倘若每一条日志皆能够得以精准解析，每一回异常均能够被及时察觉捕捉，每一次故障也都能够被迅速找准定位，那么企业的IT系统才可以切实达成‘可知、可管、可控’的状态。
