現代化基礎設施不斷生成日志數據的速度已遠遠超過人類分析的速度。而且，現在的數據中心可以在腳本控制下建立或拆除，其活動數量和數據量都在呈指數增長。

傳統的數據分析法是每周或每天依照列表審查日志文件，這種方法已無法滿足軟件定義數據中心（SDDC）對數據審查的要求。SDDC的現代架構具有針對多層應用的高度自動化的動態部署能力，它要求實時日志分析也必須到位，分析是復雜故障排除、動態配置、保證高性能以及卓越安全性的關鍵。

在軟件定義數據中心，你看到的是大量服務器之外的變量。你想看到配置量和配置時間，想知道性能和裸機的IOPS，想了解數據中心網絡和所有單個虛擬網絡正在如何運行，它們的安全性，以及可能的薄弱點。而在有IaaS企業和托管服務供應商的情況下，你可以同時管理多個這樣的虛擬數據中心。

只有使用全面的日志管理方案，才有可能找出根本性能瓶頸、安全漏洞和SDDC資源優化配置。這個方案需要從各個組件中提取數據，處理成基礎設施系統日志數據的合成視圖。由此產生的運營智能可實現深層的、企業范圍內的可見性，以確保SDDC資源的優化使用，以及可調用處理相關緊急事件的先進警報系統。

如果沒有這些功能，IT管理員就只能完全依賴于系統度量，這將大大限制他們獨立做全面性能決策的能力，很有可能只是數據中心級別的性能。像內存消耗、CPU利用率和存儲之類的事就很容易忽視日志文件中有價值的診斷信息。

下面是SDDC日志分析可以提供的信息類型：

機器配置、去配置，以及移動：在現代化數據中心中，虛擬機時常從一臺物理機移動到另一臺物理機，甚至在移動過程中使用v-motion等技術實現同步運行。為了優化虛擬機移動過程，以調節虛擬機移動、配置和去配置的負載歷史報告，幫助小組了解流程可優化位置或/和協助移除裸機。

數據輸入到裸機利用：用裸機服務器的性能、一致性和可預測性進一步增強云技術的彈性、按需可用性和靈活性等優勢。日志分析讓IT決策者可以把機器效率的準確信息整合到SDDC環境總體部署、擴展和應用的規劃中。

入侵監控與管理：日志數據可用于識別異?；顒?，創建關注領域的實時自動警報。IT管理員無法使用傳統表單日志分析法從指向潛在性能或安全問題的日志數據中得出結論。以管理方案為基礎的日志分析自動運行了這些流程，將IT管理員從繁瑣的表單日志分析任務中釋放出來，同時增強了基礎設施運營的透明度，有效防止數據泄露。

取證分析和合規性審查：關聯日志數據，以追蹤可疑入侵或數據丟失，嚴格遵守安全法規。

事故控制：實時報警配置識別并隔離已毀壞或運行不良的部分，以防止整個基礎設施范圍內的損失。用戶還可以通過分析日志數據來確定獨立故障和性能問題之間的因果關系，將其扼殺在搖籃里。

基礎設施優化：利用有源網絡日志管理方案，IT決策者們可以根據多樣化和不斷升級的業務需求建立基礎設施。DevOps也可以使用集成測試環境中的日志數據關聯測試結果與SDDC基礎設施和應用程序產生的日志數據。

節約成本：可使用更少的工具和IT專業知識管理維護復雜的SDDC基礎設施。

其實現也十分簡單。就像將服務器監控日志從服務器數據中拉出來一樣，過程和安裝代理一樣容易。在SDDC情況下，代理必須已經是用于所有配置的腳本或正式版虛擬機的一部分。但除了虛擬機，代理還需要安裝在裸虛擬機的所有機器上，例如每個VMware ESX服務器。它僅比直服務器日志多出一個步驟——確保虛擬機之間界限清晰，并且保證它們各自配置的虛擬機是清楚明了的。

將日志分析從單個組件監控延展到整個SDDC的管理，用戶需要建立基于云的日志分析方案，此方案要與不確定的SDDC基礎設施完全無關。雖然IT專業人士都慣用監控日志數據錯誤的傳統做法，DevOps運行SDDC必須找出系統行為換擋的底層網絡組件。有了先進的機器學習為基礎的日志管理方案，DevOps可以更快更有效地解決問題，優化性能。

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