2021-05-27 更新

ELK 在地化專業服務

瀏覽人次: 1233

四大核心方向

NO. 1
IT 維運大數據分析
服務器、存儲及網絡支撐
提高IT基礎設施的可靠性,並減少硬件開支。

NO. 2
AP 維運大數據分析
數據庫、中間件及應用支撐
提高關鍵業務服務的可靠性和效能、保證應用系統連續性。

NO. 3
資安大數據分析
安全與法規遵循
緩解欺詐、IP資產竊取、數據洩露等風險。

NO. 4
商業大數據分析
商業效能
提高客戶價值及客戶保持力。

企業 Logs 管理分析的困難與挑戰

海量規模

日誌規模巨大,佔用了大量的系統資源,給備份、存儲、審計、追溯、管理帶來的巨大的挑戰。

日誌分散且複雜,定位時間長

日誌散落在基礎設施各處、且格式眾多、複雜度高,分析定位困難度大,只有經驗豐富的管理員,才能夠熟練掌握。

利用率低,沒有關聯分析

對日誌利用途徑比較單一,只做事後分析利用,且缺少關聯分析手段,無法對問題進行更深層次的挖掘和分析。

分析相對滯後,時效性低

面對海量日誌,企業內部系統無法滿足實時分析數據要求,且自建能力有限。

缺少自動化工具支撐

缺少對日誌統計展現、異常告警、關鍵字巡檢等自動化處理手段,無法基於歷史數據分析,獲取系統運行狀態的動態趨勢。

企業化解決方案

合規稽核

異常告警

資安防禦

軌跡分析

大數據分析

機器學習

logstash 整合資料傳送至 elasticsearch

logstash 收集系統 Logs

系統日誌

logstash 收集維運操作 Logs

維運和操作日誌

logstash 收集網路流量資訊 Logs

網絡日誌

logstash 收集 AP Logs

AP日誌

logstash 收集交易紀錄 Logs

交易日誌

我們非常樂意進一步向您介紹 聯絡我們

Icons made by Freepik from www.flaticon.com

✦ 集先鋒 Bimap – 企業建置高速穩定的海量日誌分析平台✦

集中不同的結構化資料和非結構化日誌,並進行關聯性的大數據整合,客製化儀表版、自訂事件告警、機器學習等等,以滿足各種大數據的應用場景和解決方案。