在整體行業趨於數位化的今天，各種業務軟體每時每刻都在產生日誌資料。因為大資料的爆發，大家開始重視如何利用這些日誌，去解決業務上的難題。不可否認的是，隨著對資料資產的觀念興起，越來越多的運營人員和運維人員開始使用這些日誌構建應用場景。
站在運營和運維的角度，如何有效進行日誌分析成為乙個難題。總體而言，包括以下四個方面：日誌分散，分析困難，容量有限和速度受制。
繼續細化，從運維的業務層面看，在雲搜尋服務上，日誌分析能完成監控告警、故障處理、效能優化和安全審計等事項，最終達到智慧型運維的目標。基本思路是收集相關日誌資料，匯入到雲搜尋服務中，使用搜尋語句獲得結果，最終在視覺化介面呈現。而雲搜尋服務是基於elasticsearch，具有高效檢索和靈活彈性的優勢，擁有視覺化工具，能幫助運維人員集中化管理日誌資料，高效完成運維任務。
而在運營業務層面，雲搜尋服務能幫助運營人員進行數位化運營，包括但不僅限於流量運營，使用者運營，產品運營和內容運營。基本流程與運維相似，收集重要指標，匯入到雲搜尋服務，建立圖表，進行後續業務分析。
從技術上，整體雲上架構如下，包括日誌產生，日誌採集，日誌分析和日誌場景。
大資料浪潮下，你離智慧型運維只差乙個雲搜尋服務：
大資料浪潮下 你也可以轉型大資料工程師！
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