日志的分析也是一个很大的概念，可能对于运维和安全人员关注的是系统的所有日志，包括访问日志、系统监测的日志等，但是开发人员对于日志更多的是：
- 监控系统运行错误，并获取错误时的相关数据包
- 记录重要的信息，某些时候便于后期检查
所以，开发人员对日志的需求相对而言简单一点，但是处理不当也会面临挑战。如果要根据某些关键字找日志，没有一个靠谱的系统处理，那么大家只能一直在ctrl+f 或者 find 命令中来回查找自己需要的信息，使用过的人都知道，这绝对不是一个很好的体验。那么是否有很好的工具来处理呢？有，这里就介绍另外的两个工具：
- Elasticsearch——一个基于lucene的搜索引擎工具，解决日志的搜索问题。当然，也能解决系统的搜索问题，而且是分布式的哦。
- Kibana——一个可视化的日志操作引擎，结合Elasticsearch可以达到更好的效果。
Kibana 界面预览
日志的分析也是一个很大的概念，可能对于运维和安全人员关注的是系统的所有日志，包括访问日志、系统监测的日志等，但是开发人员对于日志更多的是：
- 监控系统运行错误，并获取错误时的相关数据包
- 记录重要的信息，某些时候便于后期检查
所以，开发人员对日志的需求相对而言简单一点，但是处理不当也会面临挑战。如果要根据某些关键字找日志，没有一个靠谱的系统处理，那么大家只能一直在ctrl+f 或者 find 命令中来回查找自己需要的信息，使用过的人都知道，这绝对不是一个很好的体验。那么是否有很好的工具来处理呢？有，这里就介绍另外的两个工具：
- Elasticsearch——一个基于lucene的搜索引擎工具，解决日志的搜索问题。当然，也能解决系统的搜索问题，而且是分布式的哦。
- Kibana——一个可视化的日志操作引擎，结合Elasticsearch可以达到更好的效果。
Kibana 界面预览
Elasticsearch+Logstash+Kibana 就是传说中的ELK了，应该是现在最流行的日志处理平台。
Elasticsearch中文文档：点击这里 ELK中文文档：点击这里
尾声前文介绍日志收集、日志管理注意的事项，推荐了日志分析中两个比较简单常用的工具，这里简单说明一下，自己心目中的日志管理系统。 整体流程如图：
推荐的几个工具虽然是java平台的工具，但是日志处理的思路不管是哪个平台都是一样的。ELK如果只是作为日志管理的工具，也可以应用到.net平台，无需再进行二次开发就可以很好的使用。ELK的使用是有一定的学习成本的，如有时间可以另起一文探讨，但是，这个学习成本是可以忽略语言之间的差异。
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