數據中心里有成千上萬臺設備，每臺設備在運行過程中都會產生這樣那樣的日志信息，有些是無關緊要的，而有些則是發生故障的預警，及時發現異常日志，可減少故障發生，保證業務平穩運行。一方面數據中心要求設備商將設備運行的故障信息一定要通過日志打印出來，以便數據中心運維的人員通過日志就可以知道設備發生了故障，提前做準備；另一方面數據中心都要對日志進行甄別，哪些需要關注，哪些不用關心，哪些需要立即進行處理。然而，由于數據中心里設備數量非常多，如果每臺設備輸出一條日志信息，一萬臺設備就是一萬條，靠人工去查看，是根本不可能的事兒。那么數據中心該如何高效處理這些海量日志信息呢。

數據中心的日志主要來自三個方面：

一是設備層，對數據中心內的各種設備進行監控，如：交換機、路由器、安全設備、服務器、UPS、精密空調等，實現物理層實時監控和數據采集；

二是系統層，對數據中心主機（Linux主機和x86服務器）、操作系統 （Linux／Winwdos）、數據庫（Oracle、Mysql等主流）、中間件、存儲系統、應用軟件API、HTTP端口、備份系統、容災系統、數據同步系統、虛擬化系統，云平臺等進行實時監控、預警分析和故障定位；

三是業務層，采集一定的業務數據，如用戶數、連接數、業務并發量、日志量等等，通過多維關聯和分析，對未來的業務運行進行分析和預測。這些日志有些是設備運行中主動輸出的，有些則是運維的人員通過特定命令到設備上采集到的，通過對這些日志進行分析，從而對設備、系統以及業務的運行情況進行評估，一旦發現異常，立即采取處理。

顯然，海量的日志如不經過處理，直接輸出到監控平臺，那將是非常多的。

首先，做標準化處理。數據中心要有各種日志的采集系統，將所有日志匯集起來，這些日志來自不同設備、不同系統、不同業務，格式和含義都不一樣，數據中心要做標準化處理，轉換成統一識別的格式，這個格式完全由數據中心定義，由技術人員進行轉義，形成標準化的日志語言；

第二，做日志過濾。日志經過標準化處理，整齊劃一，格式統一，但數量仍沒有減少，所以需要做過濾。過濾的原則是將級別低的、操作類的、提示類的日志過濾掉，將級別高的、異常類的日志留下來。具體到各種設備的日志，要由設備商提供全系列的日志信息，并標注優先級和表達的含義，由數據中心將這些信息輸入到知識庫中，作為過濾判斷的條件，知識庫是一個逐漸積累的過程，不僅是日志的過濾，還包括各種故障的處理方法、經典案例、解決方案等等，經過知識庫的過濾，將大部分的無用日志排除掉；

第三，做壓縮歸并，將過濾后的日志同類的要歸一化，尤其是在知識庫中已經存在過的，這類日志如何處理，在知識庫中可以找到答案，這時可以直接按照知識庫的指導來做。如果沒有遇到過的日志，則要交給下一級繼續處理，通過壓縮歸并也可以將日志的數量再次減少；

第四，做關聯分析，很多日志的來由都是有根源的，比如在一臺運行中的網絡設備上突然有一條OSPF鏈路震蕩了，那么可以檢查一下在同一時間，是否也有其它OSPF鄰居也震蕩了，如經過日志檢查，在另外多臺設備上也有OSPF震蕩，并且都集中連接到一臺設備，而這臺設備再查日志原來有人正在做reset ospf主動運維的操作，當通過這系列的關聯分析，就可以找到原因，及時將這種人為操作的原因告訴監控中心，并不會作為一種異常的故障告警出現；

第五，做定位分析。將預期內產生的日志消除后，來到第五步，這時的日志往往需要深入分析，如果在現有的知識庫里找不到解決方案，并且日志本身的告警級別還很高，這時就要輸出告警了，經過這五步處理，能夠輸出告警的日志已經很少了。

日志經過以上五個步驟處理，能夠精簡多少，這取決于現有的知識庫，知識庫內容越豐富，信息越準確，精簡下來的日志就越少。試想哪個數據中心會天天發生故障，一個月發生一次都了不得，否則早就關門大吉了，所以數據中心里每天產生的日志很多很多，而絕大部分的日志都影響不大，甚至無影響。當然，這種日志過濾也不排除將一些關鍵日志過濾掉了，導致出了問題，卻沒有告警，這是一個逐步完善的過程。現在AI技術這么火，也火到了數據中心運維領域，其實就是利用AI技術，對數據中心的知識庫進行學習，以便可以對新增的日志進行準確判斷，這個過程靠人工完成效率太低了，而利用機器學習，則可以瞬間完成，這也是智能運維研究的一個重要方向，通過AI處理數據中心的海量日志。

數據中心如何面對日志海洋？歸納起來就三個字：“簡、智、深”，精簡日志數量，過濾無用或無害日志；利用現有知識庫學習，智能分析日志產生的影響和后果；深度學習日志，輸出學習結果，根據日志做出判斷和自決，數據中心系統自動執行解決方案：切流量或者隔離故障設備，也可能是調整配置等等，自動進行處理，這種情況只要將處理結果反饋到監控平臺即可，甚至都可以不用給出日志告警，作為普通事件處理。只有AI不知如何處理時，再將告警日志交給監控平臺，由人工干預，處理完畢后再將本次的日志處理交給AI學習，同類日志再次出現時，系統就可以自行處理，不再需要人工干預，構建這樣一個學習日志系統，就是智能運維的開始。

審核編輯：符乾江