java程序员须知的七个日志管理工具-java开发java经验技巧

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1、hva程序员须知的七个LI志管理工具-编程开发技术Java程序员须知的七个日志管理工具木文由ImportNew■赖信涛翻译自takipiblogo欢迎加入翻译小组。转载请见文末要求。Splunkvs・SumoLogicvs.LogStashvs.GrayLogvs.Logglyvs・PaperTraiIsvs.Splunk>StormFL忐管理T具有SplunkxSumoLogic、LogStash、G:rayLog、Loggly和PaperTraiIs等等，数不胜数。日志就像石油，二十多年了我们一直想摆脱它

2、，却一直没有做到。为了处理日益壇长的数据，近年来出现了一大批分析和管理F1志的工具，开发和管理人员能够借助这些工具來了解增长的数据。在这篇文章中，我将站在开发者的角度，分析一下这些工具的特点。Splunk作为这个领域中最大的工具，我决定将Splunk做一个单独的分类。并不是说这个工具是最好的，而是对这个产品给予肯定，因为它从本质上创造了一个新的领域。优点在这个领域内功能最齐全的可能就是Splunk了。它有数百个来分析各种形式日志信息的程序（我计算的是537个）——从安全领导到商业分析，再到底层监控。Splun

3、k的搜索和图表工具如此丰富,没有通过它（UI和API）得不到的数据。缺点Splunk主要有两个缺点。第一，这个因素可能有些主观，我觉得这个解决方案太复朵了。如果要在一个高度复朵的环境中部署，就需耍安装和配置一个专用集群。作为一个开发者，通常会因为这点而不把这个方案作为第一选择。第二个缺点是它太昂贵了。要支持一个真实世界的软件，你可能会花费一万多美金，这很可能就意味着你需要从其他地方削减预算，这样开发进程就慢了。如果你刚上架了一款app,但是要得到高质量的日志分析却乂不影响开发进程——请继续阅读。更多企业级F1

4、志分析工具请点击这里。SaaS日志分析工具SumoLogicSumo是在Splunk的基础上建立的SaaS版木，它沿用了Splunk早期的一些特性和视觉效果。不得不说，SL今天已经发展成了一个成熟的企业级F1志管理工具。优点SL具备对数据简化、查找、制表等功能。可能是SaaS型的日志分析工具中功能最多的了。同样，作为SaaS型，SL还具有安装简单，操作简单等优点。最吸引人的地方是，你可以建立一个基线，当一个事件（像是一个新版本首次上线或者恶意的请求等）使一些重要的指标发生了变化时，你可以收到动态通知。缺点由于

5、这是通过SaaS的方式进行日志分析的，所以你必须将大量的数据上传至服务器进行分析，这就可能产生一些问题：1.作为一个开发者，如果要分析的H志涉及到皱感信息或者PII你要确保做好了屏蔽。2.在H志生成的时I'可与H志上传至服务的时间之间可能存在一些冲突。3.在你的机器上回多出來儿个GB的开销用于上传日志，不过这取决于你H志的吞吐量。Sumo服务的购买价格不是透明的，所以你要是想刷你团队的信用卡來购买的话会很麻烦。更新——SL团队刚刚告诉我们，你可以直接用信用卡从免费版本屮购买服务，虽然不像网页版那样方便，但是也

6、蛮不错的。LogglyLoggly也是一个健壮的日志分析工具，强调简洁朴素让开发者用起來方便。优点SL注重的是企业级别的应用和安全性，而Loggly却将重点放在了帮助开发者查找和修复操作性的问题上。因为操作界面非常友好，自定义性能和开发者仪表盘这种东西非常简单。并且它的价格透明，入门方便。缺点不要奢望Loggly具备成熟的架构、安全和分析解决方案。Loggly不具备取证和监控基础架构，它仅仅是帮助开发者处理应用服务器数据的一个工具。除此之外的其他事情就需要你自己去做了。PaperTral1sPaperTra订

7、s擅长从多台机器上查找日志，并提供一个合并的窗口，使用起來很方便。鉴于你是从云端追踪日志，所以你离他们不会太远。优点PT就是这么一个工具。通过它你可以从一个窗口轻松的查找多台机器上的口志。用户操作本身就像你机器上的日志，搜索命令也一样。它致力于将日志管理变得简单、易用，可以优雅地处理。而且它还不算很贵。缺点PT是基于文本格式的。如果需要支持先进的集成、预测和报告功能，就显得力不从心了。Splunk>Storm这是Splunk的兄弟，Splunk的服务器上提供托管。优点Storm让你无需安装软件，就能体验Spl

8、unk的完整版的功能。缺点Storm不是商业的，所以你的流量有限。你可以将其视作一个Splunk的限制版本，无需部署即可帮助新产品测试。最近冇个叫SplunkCloud的新服务,致力于提供SplunkSaaS的完整体验。开源的分析软件LogstashLogstash是一款收集和管理日志的开源工具。它用到了一些其他的开源的资源:使用ElasticSearch来索引和查找数据，使用Kibana制表和可视