Holmes 日志治理系统,对分散在各处的日志进行统一采集和管理,拥有完善的 SPL、独有的日志聚合算法、丰富的实用功能应用场景覆盖故障定位、性能分析、安全审计。快速接收原始日志,统一管理并建立索引,能在几秒内返回搜索分析结果,帮助及时定位异常,提供智能预测与根因分析。
在宿主机部署轻量级 Agent 采集数据, 支持采集应用日志、系统日志、网络设备日志等多种来源的日志数据, 采用插件式架构设计,支持各种不同种类和格式的数据源和数据输出。同时提供了高可靠和很好的扩展性。采用业界领先的异步并行通信 RPC 机制,有强大的数据处理能力,同时先进的架构使其对系统资源的占用降到最低。
日志存储系统扩展性很好,可以扩展到上百台服务器,处理 PB 级别的数据。可将索引分拆成多个分片,每个分片可有零个或多个副本,保证数据的高可靠存储。集群中的每个数据节点都可承载一个或多个分片,并且协调和处理各种操作,加快存储与索引数据的速度。
串联分析:从前端用户行为到后端系统服务之间的各个环节进行日志还原,帮助了解用户真实操作体验。
时序统计:任意事件范围内的业务数据统计,进行业务性能的指标分析、异常检测和预测。
关联查询:将多个应用、设备的日志进行对照关联分析,从头到尾跟踪业务事务,确保事务完整性。
通过 SPL 统计,或快捷统计菜单,创建饼图、柱状图、折线图、地图等各种可视化效果,以支持各种用户场景。
将不同纬度的可视化效果汇聚成仪表盘,辅助用户实时查看当前事件变更。
关键 KPI 状态高亮显示,突出异常行为的重要性。
对特定事件、固定阈值、动态基线等多种方式的实时、定时监控告警。
对长期统计和多维度分析,定时固化为 CVS 发送日报、月报,辅助 IT 决策。
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