不会用这七个日志管理工具的java程序员,2019年可能会被裁员!

日志管理工具有Splunk、Sumo Logic、LogStash、GrayLog、Loggly和PaperTrails这些,不计其数。日志如同原油,二十几年了人们始终想消除它,却始终都没有做到。

以便解决日益增长的数据,近些年出现了大量分析和管理日志的专用工具,开发设计和技术人员可以依靠这些专用工具来掌握倍增的数据。在这里本文中,我将立在开发人员的视角,深入分析一下那些专用工具的特性。

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Splunk

做为这一领域中较大的专用工具,我先将 Splunk 做1个独立的归类。并非说这一专用工具是最好的,只是对这个企业产品给以充分肯定,是因为它从实质上造就了1个新的领域。

优势

在这一领域内功能最完备的或者也是 Splunk 了。它有数百个来剖析各种各样方式日志消息的应用程序(我测算的是537个)——从安全性领导到商业分析,再到底层监控。Splunk 的检索和图表工具这么多种多样,没有按照它(UI和API)做不到的数据。

缺陷

Splunk 关键有俩个缺陷。第一,这一要素或者一些主观性,我认为这一解决方法太繁杂了。假如要在1个相对高度繁杂的环境中构建,就必须重新安装和配置1个专用群集。做为1个开发人员,一般会由于这点而不把这一方案做为首位选择。

第二个缺陷是它太昂贵了。要支持1个真实的世界的软件,你将会会花销一万多美元,这很或者就代表你必须从别的地方减少费用预算,那样开发进程就慢了。当你刚发布了这款 app,可是要获得高品质的日志分析却又不危害开发设计进程——请持续阅读文章。

SaaS日志分析工具

Sumo Logic

Sumo 是在 Splunk 的基本上创建的 SaaS 版本,它采用了 Splunk 初期的许多特点和视觉效果。不得不说,SL 今儿早已发展变成1个成熟的企业级日志管理专用工具。

优势

SL 具有对数据优化、搜索、制表等作用。或者是 SaaS 型的日志分析工具中功能数最多的了。一样,做为 SaaS 型,SL 还具备安装简单,使用简易等优势。最打动人的地方是,你能创建1个基线,当1个事件(好像1个最新版本初次上线或是恶意的请求等)使某些关键的指标值产生了转变时,你能接到动态性通告。

缺陷

因为这是根据 SaaS 的形式开展日志分析的,因此你必需将大批量的数据发送至服务器进行剖析,这就将会造成某些问题:

1.做为1个开发人员,假如要剖析的日志牵涉到比较敏感信息内容或是 PII 你想保障做到了屏蔽。

2.在日志生成的时间与日志发送至贴心服务的时间之间将会存有某些矛盾。

3.在你的机器上回多出来了好多个 GB 的花销用作发送日志,只有这在于你日志的吞吐量。

Sumo 服务的订购价钱并不是透明的,因此你如果想刷你团队的借记卡来订购的话会很不便。

升级——SL 团队刚才告诉人们,你能直接用借记卡从全免费版本中购买服务,尽管不像网页版那般便捷,可是也蛮不错的。

Loggly

Loggly 这也是1个精壮的日志分析工具,注重简洁明了质朴让开发人员用起来便捷。

优势

SL 重视的是企业级别的运用和安全性能,而 Loggly 却将核心放到了协助开发人员搜索和修补可执行性的难题上。是因为操作界面十分友爱,自定特性和开发人员仪表盘这类东西简单漂亮。而且它的价钱透明,入门学习便捷。

缺陷

不必奢求 Loggly 具有成熟的构架、安全性和剖析解决方法。Loggly 不具有调查取证和监控基础架构,它只是是协助开发人员解决应用服务器数据的1个专用工具。此外的别的事情就需要你自身去干了。

PaperTrails

PaperTrails 善于从多台计算机机器上搜索日志,并提供1个并入的窗体,采用起来很便捷。综上所述你是从云端追踪日志,因此你离他们不会很远。

优势

PT 也是这样1个专用工具。根据它你能从1个窗体方便快捷的搜索多台计算机机器上的日志。客户使用自身就像你机器上的日志,检索命令也是。它秉持着将日志管理看起来简单、易用,还可以雅致地处理。并且它还算不上太贵。

缺陷

PT 是基于文本格式的。假如还要支持先进的集成、分折和汇报基本功能,就看起来心有余而力不足了。

Splunk>Storm

它是 Splunk 的弟兄, Splunk 的服务器上提供代管。

优势

Storm 给你不用安装软件,就能感受 Splunk 的完整版的作用。

缺陷

Storm 并不是商业服务的,因此你的流量有限。你要将其看作1个 Splunk 的受限版本,不用布署即可协助新产品测试。近期有一个叫 Splunk Cloud 的新服务,秉持着提供 Splunk SaaS 的完整性感受。

开源系统的处理软件

Logstash

Logstash 是一款搜集和管理日志的开源专用工具。它采用了某些别的的开源的资源:采用 ElasticSearch 来引索和搜索数据,采用 Kibana 制表和可视化解决。他们综合起来,构成1个强悍的日志管理解决方法。

优势

做为1个开源的解决方法,Logstash 准许客户有更大的定做空间,并且很划算。Logstash 用了3个成熟的开源部件——都备受了非常好的维护——构成1个强悍的可拓展的软件包。因为开源,安装和采用和十分便捷。

缺陷

因为 Logstash 从其本质上而言是3个构件的堆积,因此你须要应对3个不一样的产品。这就代表拓展也显得很繁杂。Logstash 的过滤器是用 Ruby 写的,Kibana 是用纯 Javascript 写的,而 ElasticSearch 也有自身的 REST 接口和 JSON 模板。

如果你转向产品时,还必须将3个不一样的专用工具布署到服务器上,毫无疑问增多了复杂度。

Graylog2

近期冒出的一颗新星——GL2,用 MongoDB 和 ElasticSearch 支持的用于储存与检索日志有误的专用工具。它致力协助开发人员找出并修补程序中的严重错误。

在这一方面,也有 fluentd 和 Kafka 都是专心致志于存储日志的。看!我们有那么多选择啊!

Takipi for Logs

尽管这一篇文章并不是有关 Takipi 的,可是它有一项特点,你或许会察觉和日志有关。

针对日志分析工具而言,最多的缺陷是你务必要有日志可以剖析。从集成开发环境的角度看,如果不是出现异常汇报,或是都没有错误信息的数据,你就无法晓得何处出问题了,那样全世界所有专用工具都帮不上忙你了!Debug 就卡这里了。:(

在 Takipi 的一项优点就是可以绕过日志文件,进到到调试信息中。那样你就能见到真实的源代码和错误范畴的变量了。了解更多点击这里。

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Takipi 会汇报全部的异常情况和严重错误,而且告诉你何处错误了,即便是多线程或是是产生在多台计算机机器上。一分钟以内就能安装,维护费不足2%-部署Taikipi。

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转载自blog.csdn.net/weixin_42784331/article/details/86547655