Log Monitoring

日志监控平台

当错误日志分散、字段不统一、查询慢到影响排障时,观测云日志监控把应用、主机、容器、云平台和安全日志统一采集、检索、解析、分析和告警,帮助研发、SRE 与运维团队建设统一日志分析平台,快速定位异常并沉淀告警规则。

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日志监控解决什么问题

把分散日志变成可查询、可告警、可追溯的日志监控平台

日志监控面向故障排查、系统审计、业务分析和安全运营场景。观测云将应用日志、主机日志、容器日志、云平台日志和自定义日志统一管理,并通过日志检索、结构化日志解析、聚类分析、图表聚合、异常检测、日志告警和链路关联,把原始文本转化为能支持排障和决策的数据资产。

真实排障路径

从异常日志激增,到一条可验证的根因证据链

先用趋势和聚类缩小问题范围,再沿统一标签关联 Trace、主机和事件。确认有效的查询条件还能直接沉淀为监控规则。

先把分散日志放进同一查询入口

查看证据服务、环境、主机、容器与错误级别

得到结论得到可重复的时间窗和筛选条件

数据接入路径

DataKit 日志采集 → Pipeline 解析与字段标准化 → 检索、聚合、关联与告警

适用场景

适合应用、主机、容器、云平台和安全日志分散的研发、运维、SRE 与安全团队。

使用边界

高质量分析依赖字段解析、时间一致性和统一标签;长期留存、权限和成本策略可配合日志管理平台。

日志字段混乱?把订单号、接口和错误码提取成可分析字段
通过 Pipeline、字段解析和日志样式识别,观测云可以从原始日志中提取用户 ID、订单号、接口路径、错误码、地域、服务名等关键字段。字段结构化后,日志才能被筛选、聚合、告警和关联分析,真正服务故障排查与业务分析。
日志字段混乱?把订单号、接口和错误码提取成可分析字段
高价值查询可以沉淀成日志告警,减少重复排查
高价值查询可以沉淀成日志告警,减少重复排查
排障中确认有效的查询条件,可以转化为日志监控器。无论是错误日志数量突增、关键字段出现异常值,还是某类安全事件持续发生,团队都能把经验沉淀为规则,让下一次问题更早被发现。

常见问题

日志监控和日志管理有什么区别?

日志监控更关注通过日志快速发现异常、定位故障和触发告警;日志管理还包括采集、解析、存储、治理和权限等完整生命周期。观测云同时覆盖日志查询分析和日志管理能力。

日志分析平台需要具备哪些能力?

高质量日志分析平台需要覆盖日志采集、字段解析、全文检索、聚合分析、告警规则、权限治理和上下文关联。观测云进一步把日志与 Trace、指标、RUM、事件和基础设施数据打通,帮助团队从一条错误日志追到完整影响链路。

观测云日志可以关联哪些数据?

观测云日志可以通过统一标签和上下文关联到应用 Trace、主机指标、容器状态、网络数据、用户访问会话和告警事件,让团队从一条日志快速追到问题影响范围和根因线索。

如何从日志查询转为告警规则?

团队可以在日志查看器中保存高价值查询条件,并将其转化为监控器。当错误日志数量、关键字段或异常模式达到设定条件时,观测云会通过配置的通知渠道触发告警。

日志字段解析适合哪些场景?

字段解析适合从订单号、用户 ID、接口路径、错误码、地域、服务名等日志内容中提取结构化字段,便于后续筛选、聚合、图表分析和问题追踪。

继续探索

资源与延伸阅读

从产品文档、相关方案到技术实践,按当前问题选择下一步。

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