日志监控

日志监控是AIOPS平台的重要功能模块，提供全面的日志采集、存储、查询、分析和告警能力。通过统一管理各类系统、应用和服务的日志，帮助运维人员快速定位问题、分析系统状态、优化性能并保障系统安全。

1. 功能概述

日志监控模块提供以下核心功能：

全面日志采集：支持多种日志源和采集方式，包括文件日志、容器日志、数据库日志等
实时日志处理：提供高性能的实时日志处理能力，支持日志清洗、过滤、转换等
智能日志分析：基于AI技术的日志异常检测、模式识别和聚类分析
全文检索：支持多维度的全文检索和高级查询
日志可视化：丰富的日志可视化展示，包括时间线、分布图、词云等
日志告警：基于日志内容的自定义告警规则和实时告警
日志关联分析：与监控指标、事件等进行关联分析
日志归档与检索：支持长期日志归档和高效检索
安全合规审计：满足安全合规要求的日志审计功能

2. 日志采集

2.1 支持的日志源

AIOPS平台支持采集多种类型的日志源：

日志源类型	具体来源	采集方式
文件日志	应用日志文件、系统日志文件、Web服务器日志等	Filebeat/Logstash/自定义采集器
容器日志	Docker容器日志、Kubernetes Pod日志	容器日志驱动、Fluentd/Fluent Bit
数据库日志	MySQL、PostgreSQL、Oracle等数据库日志	日志文件解析、数据库API
应用日志	Java应用、.NET应用、Node.js应用等日志	日志框架集成、SDK
系统日志	Linux系统日志、Windows事件日志、Syslog等	Syslog协议、事件日志API
网络设备日志	交换机、路由器、防火墙等网络设备日志	Syslog、SNMP Trap
云服务日志	云服务器、云数据库、云存储等云服务日志	云服务API、云日志服务集成
API访问日志	RESTful API、微服务调用日志等	日志中间件、API网关
消息队列日志	Kafka、RabbitMQ等消息队列日志	队列日志文件、管理API

2.2 采集架构

日志采集架构采用分层设计，包括：

采集层：负责从各类日志源采集原始日志
传输层：负责将采集的日志传输到处理层
处理层：负责日志的清洗、解析、转换等
存储层：负责日志的存储和索引
展示层：负责日志的查询、分析和展示

2.3 采集器类型

AIOPS平台提供多种采集器类型：

Filebeat采集器：轻量级文件日志采集器，适合大规模部署
Logstash采集器：功能强大的日志处理管道，支持复杂转换
Fluentd/Fluent Bit采集器：容器环境下的高效日志采集器
自定义采集器：支持根据需求开发自定义采集器
SDK集成：支持应用通过SDK直接发送日志

2.4 采集器部署方式

2.4.1 Linux环境部署

# 1. 下载并安装采集器
wget https://example.com/aiops-log-collector-linux-amd64.tar.gz
tar -xzvf aiops-log-collector-linux-amd64.tar.gz
cd aiops-log-collector

# 2. 配置采集器
vim config.yaml
# 配置日志源、目标服务器、认证信息等

# 3. 启动采集器
sudo ./start.sh

# 4. 设置开机自启动
sudo cp aiops-log-collector.service /etc/systemd/system/
sudo systemctl enable aiops-log-collector
sudo systemctl start aiops-log-collector

2.4.2 Windows环境部署

下载Windows版本采集器安装包
运行安装向导，按照提示完成安装
在安装目录下修改config.yaml配置文件
启动Windows服务，设置自动启动

2.4.3 Kubernetes环境部署

apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
  name: aiops-log-collector
  namespace: monitoring
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: aiops-log-collector
  template:
    metadata:
      labels:
        app: aiops-log-collector
    spec:
      containers:
      - name: aiops-log-collector
        image: aiops/log-collector:latest
        volumeMounts:
        - name: varlog
          mountPath: /var/log
        - name: containerlogs
          mountPath: /var/lib/docker/containers
        - name: config
          mountPath: /etc/aiops-log-collector/
      volumes:
      - name: varlog
        hostPath:
          path: /var/log
      - name: containerlogs
        hostPath:
          path: /var/lib/docker/containers
      - name: config
        configMap:
          name: aiops-log-collector-config

2.5 采集配置示例

# 采集器基本配置
collector:
  name: "server1-log-collector"
  version: "1.0.0"
  description: "服务器1的日志采集器"

# 日志源配置
log_sources:
  - name: "application-logs"
    type: "file"
    path: "/var/log/application/*.log"
    encoding: "utf-8"
    multiline_pattern: "^\\d{4}-\\d{2}-\\d{2} \\d{2}:\\d{2}:\\d{2}"
    scan_interval: 5s
    tags:
      - "app"
      - "production"

  - name: "nginx-logs"
    type: "file"
    path: "/var/log/nginx/access.log"
    parser: "nginx_access"
    scan_interval: 10s
    tags:
      - "web"
      - "nginx"

  - name: "system-logs"
    type: "syslog"
    port: 5140
    protocol: "udp"
    tags:
      - "system"

# 输出配置
output:
  type: "http"
  url: "http://aiops-server:8080/api/v1/logs/ingest"
  auth:
    type: "token"
    token: "your-auth-token"
  batch_size: 100
  flush_interval: 5s
  retry_policy:
    max_retries: 3
    retry_interval: 10s

# 过滤和转换规则
filters:
  - name: "remove-sensitive-data"
    type: "regex_replace"
    field: "message"
    pattern: "password=[\\w\\d]+",
    replacement: "password=***"

  - name: "parse-json"
    type: "json"
    field: "message"
    target: ""

# 监控和健康检查
monitoring:
  enabled: true
  metrics_port: 9090
  health_check_interval: 30s

3. 日志处理

3.1 日志解析

日志解析支持多种解析方式：

正则表达式解析：通过正则表达式提取日志字段
JSON解析：自动解析JSON格式的日志
K/V解析：解析键值对格式的日志
多行解析：支持解析Java堆栈等多行日志
Grok模式解析：使用预定义的Grok模式解析常见日志格式
自定义解析器：支持开发自定义解析器

3.2 日志清洗与转换

日志清洗与转换功能包括：

字段提取：从日志中提取关键字段
字段转换：对字段进行类型转换、格式转换等
字段过滤：过滤掉不需要的字段
敏感信息脱敏：自动识别并脱敏敏感信息
数据标准化：将不同格式的日志标准化
时间提取：从日志中提取时间戳
地理位置解析：解析IP地址获取地理位置信息

3.3 日志富集

日志富集功能可以为日志添加额外的上下文信息：

静态字段添加：添加固定的标识字段
动态字段添加：基于日志内容动态添加字段
IP地理位置富集：添加IP对应的地理位置信息
用户信息富集：关联用户信息到日志
业务信息富集：关联业务信息到日志
设备信息富集：关联设备信息到日志

3.4 日志路由与分流

支持根据日志内容进行路由和分流：

基于字段路由：根据特定字段的值将日志路由到不同目标
基于正则匹配路由：根据正则匹配结果进行路由
基于标签路由：根据日志标签进行路由
条件路由：支持复杂的条件表达式进行路由
负载均衡：在多个目标之间进行负载均衡

4. 日志存储

4.1 存储架构

日志存储采用分层存储架构：

热数据存储：最近7-30天的日志，存储在高性能存储中，支持快速检索
温数据存储：30-90天的日志，存储在标准存储中，支持常规检索
冷数据存储：90天以上的日志，存储在低成本存储中，支持归档检索

4.2 存储引擎

Elasticsearch：主要的日志存储和检索引擎，提供强大的全文检索能力
HDFS：用于长期日志归档存储
对象存储：用于超长期的低成本存储
时序数据库：用于日志指标的时序存储

4.3 数据保留策略

支持灵活的数据保留策略：

存储层	保留期限	存储方式	访问性能	存储成本
热数据	7-30天	Elasticsearch	高	高
温数据	30-90天	压缩索引文件	中	中
冷数据	90天-数年	对象存储/HDFS	低	低

4.4 数据压缩与优化

数据压缩：使用高效压缩算法减少存储空间
索引优化：优化索引结构，提高查询性能
数据合并：定期合并索引段，优化存储
删除策略：支持自动删除过期数据
快照备份：支持定期快照备份

5. 日志查询

5.1 查询语法

AIOPS平台提供类SQL的查询语法：

-- 基本查询示例
SELECT * FROM logs 
WHERE level = 'ERROR' 
  AND @timestamp > now() - 1h 
  AND message LIKE '%exception%'
LIMIT 100;

-- 聚合查询示例
SELECT 
  service, 
  COUNT(*) as error_count, 
  MAX(@timestamp) as last_error_time
FROM logs 
WHERE level = 'ERROR' 
  AND @timestamp > now() - 24h
GROUP BY service
ORDER BY error_count DESC;

-- 时间序列查询示例
SELECT 
  date_trunc('minute', @timestamp) as minute,
  COUNT(*) as request_count,
  AVG(response_time) as avg_response_time
FROM logs
WHERE @timestamp > now() - 1d
GROUP BY minute
ORDER BY minute;

5.2 高级查询功能

全文检索：支持在所有字段中进行全文检索
字段查询：基于特定字段的值进行精确匹配或模糊匹配
范围查询：支持数值、时间等类型的范围查询
通配符查询：支持使用通配符进行模糊查询
正则表达式查询：支持使用正则表达式进行复杂匹配
地理位置查询：支持基于地理位置的查询
组合查询：支持AND、OR、NOT等逻辑组合

5.3 保存查询

支持将常用查询保存为查询模板，便于重复使用：

在查询界面编写查询语句
点击"保存查询"按钮
填写查询名称和描述
设置查询权限（公开或私有）
点击"保存"，查询将保存到查询模板库中

5.4 导出与分享

支持将查询结果导出和分享：

导出格式：支持CSV、JSON、Excel等多种导出格式
分享方式：支持通过链接、邮件等方式分享查询结果
嵌入功能：支持将查询结果嵌入到其他系统或页面
定时发送：支持将查询结果定期发送到指定邮箱

6. 日志可视化

6.1 日志仪表盘

日志仪表盘提供丰富的可视化组件：

时间线图：展示日志分布的时间线
柱状图：展示不同类型日志的数量统计
饼图：展示日志类型的占比
热力图：展示日志分布的热力图
词云：展示日志内容中的关键词
表格：详细展示日志记录
趋势图：展示日志指标的趋势变化

6.2 自定义仪表盘

支持创建和定制仪表盘：

在仪表盘页面点击"新建仪表盘"
选择仪表盘模板或空白模板
添加所需的可视化组件
配置组件的查询条件、显示方式等
调整组件的布局和大小
保存仪表盘，设置权限和刷新间隔

6.3 日志分析视图

提供多种日志分析视图：

概览视图：展示日志的整体统计信息
趋势视图：展示日志的时间趋势
分布视图：展示日志在不同维度上的分布
关联视图：展示日志与其他指标的关联关系
异常视图：展示AI识别的异常日志
上下文视图：展示日志的上下文信息

7. 日志告警

7.1 告警规则配置

支持配置多种类型的日志告警规则：

7.1.1 阈值告警规则

- name: "错误日志阈值告警"
  description: "当错误日志数量超过阈值时触发告警"
  severity: "high"
  condition: "level = 'ERROR' OR level = 'FATAL'"
  threshold: 100
  time_window: 5m
  group_by: ["service", "instance"]
  notifiers: ["email", "sms"]
  tags: ["logs", "error", "critical"]

7.1.2 关键字告警规则

- name: "安全异常关键字告警"
  description: "当日志中出现安全异常关键字时触发告警"
  severity: "critical"
  pattern: "(password|credential|token|secret|key).*(leak|expose|invalidate)"
  case_sensitive: false
  time_window: 1m
  group_by: ["source_ip", "service"]
  notifiers: ["email", "sms", "wechat"]
  tags: ["logs", "security", "critical"]

7.1.3 模式匹配告警规则

- name: "数据库连接失败告警"
  description: "当检测到数据库连接失败模式时触发告警"
  severity: "high"
  grok_pattern: "%{TIMESTAMP_ISO8601:timestamp} %{LOGLEVEL:level} \[%{DATA:thread}\] %{DATA:class} - Failed to connect to %{DATA:database} at %{IP:db_ip}"
  time_window: 2m
  threshold: 3
  group_by: ["database", "db_ip"]
  notifiers: ["email", "sms"]
  tags: ["logs", "database", "connection"]

7.1.4 AI异常检测告警规则

- name: "日志模式异常告警"
  description: "当日志模式出现异常时触发告警"
  severity: "high"
  ai_detection: true
  model_type: "log_anomaly_detection"
  sensitivity: "medium"
  time_window: 10m
  group_by: ["service"]
  notifiers: ["email", "sms"]
  tags: ["logs", "ai", "anomaly"]

7.2 告警通知方式

支持多种告警通知方式：

邮件通知：通过邮件发送告警信息
短信通知：通过短信发送告警摘要
企业微信通知：通过企业微信发送告警信息
钉钉通知：通过钉钉发送告警信息
webhook通知：通过HTTP webhook发送告警信息
Slack通知：通过Slack发送告警信息
系统内通知：在平台内部显示告警通知

7.3 告警升级策略

支持配置告警升级策略：

时间升级：如果告警在指定时间内未处理，升级告警级别
重复升级：如果告警重复出现，升级告警级别
影响范围升级：根据告警影响的服务数量升级告警级别
手动升级：支持手动升级告警级别

自动升级规则：

escalation_rules:
  - name: "超时升级"
    condition: "duration > 15m AND severity = 'high'"
    action: "increase_severity"
    target_severity: "critical"
    notifiers: ["manager_email", "manager_sms"]
  
  - name: "重复升级"
    condition: "repeat_count > 3 AND severity = 'medium'"
    action: "increase_severity"
    target_severity: "high"
    notifiers: ["team_lead_email"]

8. 智能日志分析

8.1 日志聚类

日志聚类功能能够自动将相似的日志分组，帮助快速识别问题模式：

相似性聚类：基于日志内容的相似性进行聚类
时序聚类：基于日志出现的时间模式进行聚类
异常聚类：将异常日志进行聚类分析
聚类可视化：以图表形式展示聚类结果
聚类详情：查看每个聚类中的详细日志

8.2 异常检测

基于AI技术的日志异常检测：

统计异常检测：基于统计特征检测异常日志
模式异常检测：检测偏离正常模式的日志
时序异常检测：检测时序上的异常模式
深度学习异常检测：使用深度学习模型检测复杂异常
异常分数：为每条日志计算异常分数

8.3 根因分析

结合日志和其他数据进行根因分析：

日志关联分析：分析不同日志之间的关联关系
日志与指标关联：关联日志事件和性能指标
因果分析：分析日志事件之间的因果关系
故障传播路径：识别故障在系统中的传播路径
根因推荐：基于历史数据推荐可能的根因

8.4 日志预测

预测日志趋势和可能的问题：

日志量预测：预测未来的日志生成量
错误率预测：预测未来的错误率趋势
异常事件预测：预测可能发生的异常事件
容量规划：基于日志量预测进行存储容量规划

9. 关联分析

9.1 日志与指标关联

将日志事件与性能指标关联分析：

事件关联：将日志事件与指标异常关联
时间对齐：按时间对齐日志和指标数据
关联视图：在同一视图中展示日志和指标
因果分析：分析日志事件对指标的影响
关联告警：基于日志和指标的组合条件触发告警

9.2 日志与追踪关联

将日志与分布式追踪数据关联：

Trace ID关联：通过Trace ID关联日志和追踪
Span ID关联：通过Span ID关联特定操作的日志
全链路视图：展示完整的请求链路，包括日志和追踪
性能分析：通过日志和追踪分析性能瓶颈
错误定位：快速定位分布式系统中的错误

9.3 多源数据关联

支持多种数据源的关联分析：

日志与事件关联：关联系统事件和日志数据
日志与配置变更关联：关联配置变更和日志异常
日志与用户行为关联：关联用户行为和系统日志
跨系统关联：关联多个系统的日志数据
多维分析：从多个维度进行关联分析

10. 安全与合规

10.1 数据安全

数据加密：传输和存储中的日志数据加密
访问控制：细粒度的访问控制和权限管理
敏感信息脱敏：自动识别和脱敏敏感信息
审计日志：记录所有日志查询和操作行为
数据隔离：不同租户的数据隔离存储

10.2 合规审计

日志完整性：确保日志的完整性和不可篡改性
日志保留：满足合规要求的日志保留策略
取证分析：支持日志的取证分析
合规报告：生成合规审计报告
法规适配：支持GDPR、HIPAA、PCI DSS等合规要求

10.3 安全监控

入侵检测：通过日志分析检测入侵行为
异常访问检测：检测异常的系统访问模式
数据泄露检测：检测可能的数据泄露迹象
权限滥用检测：检测权限滥用行为
威胁情报集成：集成威胁情报进行日志分析

11. 部署与配置

11.1 部署架构

日志监控模块支持多种部署架构：

单机部署：适合小规模环境的单机部署
集群部署：适合大规模环境的分布式集群部署
混合部署：结合本地和云端的混合部署
微服务部署：基于微服务架构的部署

11.2 配置文件

主要配置文件包括：

# 日志收集器配置
aioops:
  log_collector:
    # 基本配置
    name: "production-log-collector"
    instance_id: "${HOSTNAME}"
    
    # 采集配置
    collection:
      batch_size: 1000
      batch_interval: 5s
      max_message_size: 1mb
      
    # 存储配置
    storage:
      elasticsearch:
        hosts: ["elasticsearch:9200"]
        index_pattern: "aiops-logs-%{+YYYY.MM.dd}"
        bulk_size: 5000
        retry_count: 3
        
    # 解析配置
    parsers:
      - name: "json-parser"
        type: "json"
        field: "message"
      
      - name: "nginx-parser"
        type: "grok"
        pattern: "%{IP:client} - - \[%{HTTPDATE:timestamp}\] \"%{WORD:method} %{URIPATHPARAM:request} HTTP/%{NUMBER:httpversion}\" %{NUMBER:status} %{NUMBER:body_bytes_sent} \"%{DATA:referrer}\" \"%{DATA:agent}\""
        
    # 告警配置
    alerting:
      enabled: true
      rules_file: "/etc/aiops/alert_rules.yaml"
      check_interval: 1m
      
    # 安全配置
    security:
      encryption:
        enabled: true
        key_path: "/etc/aiops/encryption.key"
      anonymization:
        patterns:
          - regex: "(password|pwd|passwd)=[\\w\\d\\S]+"
            replace: "$1=***"
          - regex: "(\\d{17}[\\dXx]|\\d{14})"
            replace: "***********"

11.3 性能优化

资源调优：根据日志量调整CPU、内存等资源配置
分片优化：优化Elasticsearch分片数量和大小
索引生命周期：配置合理的索引生命周期管理
缓存设置：优化查询缓存设置
压缩配置：启用适当的数据压缩

12. 使用指南

12.1 日志查询指南

12.1.1 基础查询

登录AIOPS平台
进入"监控中心" > "日志监控" > "日志查询"
在查询框中输入查询条件，例如：level: ERROR AND service: api-gateway
选择时间范围，例如：最近1小时、最近24小时等
点击"查询"按钮
查看查询结果，支持分页浏览

12.1.2 高级查询

在查询页面，点击"高级查询"按钮

输入类SQL查询语句，例如：

SELECT service, COUNT(*) as error_count 
FROM logs 
WHERE level = 'ERROR' 
  AND @timestamp > now() - 24h
GROUP BY service
ORDER BY error_count DESC

点击"执行查询"按钮
查看查询结果，可以以表格或图表形式展示

12.1.3 日志上下文查看

在日志查询结果中，选择一条日志
点击"查看上下文"按钮
系统将显示该日志前后的相关日志，默认显示前后50条
可以调整上下文的时间范围和日志数量

12.2 日志仪表盘使用

12.2.1 访问预设仪表盘

进入"监控中心" > "日志监控" > "仪表盘"
从左侧菜单选择预设仪表盘，例如："系统日志概览"、"应用错误分析"等
查看仪表盘内容，可以调整时间范围
点击图表可以查看详细数据

12.2.2 创建自定义仪表盘

在仪表盘页面，点击"新建仪表盘"
填写仪表盘名称和描述
点击"添加面板"按钮，选择面板类型
配置面板的查询条件和显示设置
调整面板布局和大小
点击"保存"按钮，保存自定义仪表盘

12.3 告警规则管理

12.3.1 创建告警规则

进入"配置中心" > "告警管理" > "告警规则"
点击"新增规则"按钮
选择规则类型：阈值告警、关键字告警、模式匹配告警或AI异常检测告警
配置告警规则参数：
- 规则名称和描述
- 告警级别（严重、高、中、低）
- 监控对象和日志源
- 告警条件和阈值
- 时间窗口和分组条件
- 通知方式和接收人
点击"保存"按钮，启用告警规则