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OMC vs ELK

Oracle智能运维解决方案中有日志分析功能,ELK也有日志分析功能。Oracle的是通过大数据实现的,后台是Oracle的Exadata数据库一体机和大数据一体机,性能和效果很好,不过不能在本地部署,可以实现在线分析,也可以通过手动上传日志的形式进行分析。ELK是通过Logstash收集日志,再导入Elasticsearch,然后通过Kibana进行分析和展现,可以在本地部署,也可以通过docker,k8s等在云端快速部署。下面就两者做个简单的介绍。在云时代,让专业的人做专业的事,得到了更好的体现。如果分析Oracle相关的产品日志和常用的产品,选择OMC肯定没错。如果分析其他产品的日志,可以比较两者的分析效果,再做决定。


OMC(Oracle Management Cloud)
Oracle智能运维解决方案是集监控、管理、分析和预测于一体的新一代IT运维管理系统套件。利用智能 IT 运维管理系统 (AIOps),您可以实现:
    提升企业现有 IT 资源利用率
    防止应用停机
    提高开发运维敏捷性
    增强安全性


现代企业的日志分析挑战
   缺少完整、统一的日志视图
   难以定位问题日志

   面对海量日志数据无从下手

无法获得统一的视图?

由于路径依赖、技术理念、成本考虑、安全与合规性等原因,现代企业通常综合使用本地数据中心、公有云和私有云来运行业务应用,IT日志极其分散。

轻触式日志聚合

Oracle日志分析云服务提供轻量级数据收集器,无需运维人员更改任何代码,就能在本地、云端和混合环境下快速收集所有 Oracle 和非 Oracle IT 基础设施和应用日志数据,进行压缩(压缩比率高达 10:1),然后通过 HTTPS 安全通信协议传输将数据返回到 Oracle 日志分析云服务。

不能快速找到问题日志?

在现代企业复杂的动态 IT 环境下,日志数据分散在数以千计的基础设施、服务器、平台和应用组件中,应用依赖的基础设施组件(即拓扑)也不断变化。

拓扑感知式日志探索

Oracle日志分析云服务支持拓扑感知式日志探索,可以通过实时拓扑让 IT 运维人员准确识别特定应用或微服务运行依赖的所有平台和基础设施组件,进而在具体的上下文中快速定位故障日志,不需要再从头搜索整个日志数据库。
还在手动处理日志数据?
在数字化时代,现代企业的 IT 基础设施和应用不仅数量大而且类型多,运维人员普遍面临信息过载困扰,单靠人工难以从远超以往的海量日志数据中发现故障原因。

机器学习驱动式数据模式和异常识别

Oracle日志分析云服务一方面依托 Oracle 大数据云,能够通过领先的大数据技术快速摄取和评估汪洋大海一般的日志数据,另一方面又深度采用了机器学习技术,让运维人员可以通过自动化方式检测数据模式和异常,确定故障根因。


ELK(Elasticsearch,Logstash,Kibana)

Elasticsearch最初于2010年发布,是一款基于Apache Lucene的现代搜索和分析引擎。完全开源并使用Java构建,以非结构化方式存储数据,Elasticsearch被归类为NoSQL数据库,未来新版本允许使用SQL语句与数据进行交互。与大多数NoSQL数据库不同,Elasticsearch更多的是关注搜索功能,主要用于搜索和日志分析。Elasticsearch与Logstash和Kibana一起使用,是当今流行的日志分析平台,她在其中并扮演数据索引和存储的角色。




在docker上安装ELK

请参考https://elk-docker.readthedocs.io/#installation

# docker pull sebp/elk
# docker run -p 5601:5601 -p 9200:9200 -p 5044:5044 -it --name elk sebp/elk
    5601 (Kibana web interface).
    9200 (Elasticsearch JSON interface).
    5044 (Logstash Beats interface, receives logs from Beats such as Filebeat).


Reference
https://www.oracle.com/technetwork/cn/topics/cloud/articles/2-log-exploration-machine-learning-3247082-zhs.pdf
https://www.oracle.com/cn/cloud/management-security-cloud.html

https://www.oracle.com/cn/videocenter/cloudworld.html

https://wsgzao.github.io/post/elk/ (install ELK on premise)

https://www.elastic.co/
https://digicm.wordpress.com/2014/12/31/mwd0701-log-management-with-elk/
https://elk-docker.readthedocs.io/
https://logz.io/learn/complete-guide-elk-stack/
https://logz.io/blog/deploy-elk-production/
https://github.com/codecentric/elk_docker

https://kubernetes.io/docs/tasks/debug-application-cluster/logging-elasticsearch-kibana/



关键词:elk omc 

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