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日誌監控平台

當錯誤日誌分散、字段不統一、查詢慢到影響排障時,觀測雲日誌監控把應用、主機、容器、雲平台和安全日誌統一採集、檢索、解析、分析和告警,幫助研發、SRE 與運維團隊建設統一日誌分析平台,快速定位異常並沉澱告警規則。

日誌監控平台
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日誌監控解決什麼問題

把分散日誌變成可查詢、可告警、可追溯的日誌監控平台

日誌監控面向故障排查、系統審計、業務分析和安全運營場景。觀測雲將應用日誌、主機日誌、容器日誌、雲平台日誌和自定義日誌統一管理,並通過日誌檢索、結構化日誌解析、聚類分析、圖表聚合、異常檢測、日誌告警和鏈路關聯,把原始文本轉化為能支持排障和決策的數據資產。

真實排障路徑

從異常日誌激增,到一條可驗證的根因證據鏈

先用趨勢和聚類縮小問題範圍,再沿統一標籤關聯 Trace、主機和事件。確認有效的查詢條件還能直接沉澱為監控規則。

先把分散日誌放進同一查詢入口

查看證據服務、環境、主機、容器與錯誤級別

得到結論得到可重複的時間窗和篩選條件

數據接入路徑

DataKit 日誌採集 → Pipeline 解析與字段標準化 → 檢索、聚合、關聯與告警

適用場景

適合應用、主機、容器、雲平台和安全日誌分散的研發、運維、SRE 與安全團隊。

使用邊界

高質量分析依賴字段解析、時間一致性和統一標籤;長期留存、權限和成本策略可配合日誌管理平台。

日誌字段混亂?把訂單號、接口和錯誤碼提取成可分析字段
通過 Pipeline、字段解析和日誌樣式識別,觀測雲可以從原始日誌中提取用戶 ID、訂單號、接口路徑、錯誤碼、地域、服務名等關鍵字段。字段結構化後,日誌才能被篩選、聚合、告警和關聯分析,真正服務故障排查與業務分析。
日誌字段混亂?把訂單號、接口和錯誤碼提取成可分析字段
高價值查詢可以沉澱成日誌告警,減少重複排查
高價值查詢可以沉澱成日誌告警,減少重複排查
排障中確認有效的查詢條件,可以轉化為日誌監控器。無論是錯誤日誌數量突增、關鍵字段出現異常值,還是某類安全事件持續發生,團隊都能把經驗沉澱為規則,讓下一次問題更早被發現。

常見問題

日誌監控和日誌管理有什麼區別?

日誌監控更關注通過日誌快速發現異常、定位故障和觸發告警;日誌管理還包括採集、解析、存儲、治理和權限等完整生命週期。觀測雲同時覆蓋日誌查詢分析和日誌管理能力。

日誌分析平台需要具備哪些能力?

高質量日誌分析平台需要覆蓋日誌採集、字段解析、全文檢索、聚合分析、告警規則、權限治理和上下文關聯。觀測雲進一步把日誌與 Trace、指標、RUM、事件和基礎設施數據打通,幫助團隊從一條錯誤日誌追到完整影響鏈路。

觀測雲日誌可以關聯哪些數據?

觀測雲日誌可以通過統一標籤和上下文關聯到應用 Trace、主機指標、容器狀態、網絡數據、用戶訪問會話和告警事件,讓團隊從一條日誌快速追到問題影響範圍和根因線索。

如何從日誌查詢轉為告警規則?

團隊可以在日誌查看器中保存高價值查詢條件,並將其轉化為監控器。當錯誤日誌數量、關鍵字段或異常模式達到設定條件時,觀測雲會通過配置的通知渠道觸發告警。

日誌字段解析適合哪些場景?

字段解析適合從訂單號、用戶 ID、接口路徑、錯誤碼、地域、服務名等日誌內容中提取結構化字段,便於後續篩選、聚合、圖表分析和問題追蹤。

繼續探索

資源與延伸閲讀

從產品說明文件、相關方案到技術實踐,按當前問題選擇下一步。

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