目前保险行业陪伴着社会心识状态、、客观经济发展在逐步壮大。。。随着保险业务规模的不休扩大、、业务信息系统的不休增长、、提供服务的硬件设备的不休增长，，，每家保险公司系统运维面对的压力也越来越大。。。
作为系统运维的重要参考源数据──日志信息，，，无论从类型、、还是数据量来看，，，都出现出了爆炸式增长的趋向。。。传统的日志治理平台已经难以处置海量的日志数据，，，更难以基于这些日志数据做有关的统计分析，，，日志数据的价值无法被挖掘变现。。。鉴于上述原因，，，我们推出了基于大数据技术的日志治理解决规划。。。
基于大数据技术的日志治理平台，，，蕴含日志数据的采集、、日志索引数据的成立、、海量日志数据的存储、、统计、、分析、、挖掘，，，实时日志数据的推算及展示，，，支持系统运维过程中产生的险些所有重要日志信息，，，蕴含服务器、、安全设备、、网络设备、、中央件、、数据库、、利用系统的日志，，，全面覆盖了运维过程中对日志的查问、、实时监控预警、、报表统计分析、、数据聚合挖掘等重要操作。。。平台综合选取了多种大数据技术组件，，，数据采集端使用Flume及Kafka，，，日志检索使用的ElasticSearch组件，，，实时流处置重要选取Storm，，，存储、、分析重要选取HDFS、、Hive、、Spark等组件，，，整个平台拥有散布式、、高靠得住、、高可用性特点。。。
基于大数据技术的保险行业日志治理平台，，，无论从支持的数据量、、数据类型、、采集能力、、处置能力、、分析能力等方面，，，都全面超过了传统的日志治理平台，，，极大提升了系统运维的能力，，，减轻了运维压力，，，实现日志数据增值：：：
突破日志信息孤岛
通过实时、、批量的采集分歧类型的日志信息，，，进而存储到统一的大数据平台中，，，实现各类型日志数据的统一治理；
提升实时预警预测能力
使用实时流式数据处置技术，，，在日志数据实时产生的过程中，，，通过特定算律例则，，，实时推算出重点关注的日志项了局，，，实现系统的实时预警预测能力；
挖掘日志信息潜在价值
通过对海量的日志数据进行关联、、聚合、、分析，，，挖掘出日志数据中有价值的信息点，，，用来领导运维及业务系统，，，实现日志数据的增值。。。
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