在電信行業，運營商構建了非常多的應用系統為廣大消費者提供各種特色服務，有一些系統的功能由於在業務操作的上下文中，涉及到多個業務系統的子功能，需要多個系統共同提供服務才能正常工作，導致任何系統出現異常都會影響到其餘的系統，對企業形象和社會造成非常惡劣的影響。
而各業務系統的應用日誌是了解業務系統是否正常執行的最直接可靠的視窗，通過統一收集、分類應用日誌，並實現日誌分析，可實現如下價值：
因此，電信運營商對於應用日誌的監控力度非常大，一旦出現異常訊號，需要及時通知操作人員進行問題定位與問題解決。但這種方式只能進行問題的事後補救處理，不能預先發現應用系統的隱藏問題。而且由於日誌資料是典型的文字類半結構化大資料，傳統的關係型資料庫無法滿足海量日誌資料的儲存與實時查詢分析需求。
1.使用者業務需求
2.業務與技術挑戰
原解決方案
如下圖所示，使用者在專案初期基於hadoop hdfs及greenplum構建日誌監控系統，並將原始日誌檔案儲存在nas檔案系統中。
然後通過流處理引擎將日誌中的每個交易號對應的日誌報文對應檔案的偏移記錄（位置）轉換成乙個格式化記錄，並將生成的資料儲存在 gp(greenplum) 中。
使用者如果希望查詢某個交易號的明細日誌，需要先到gp 庫中查詢這個交易號對應在哪個檔案中，並且知道了它在檔案的偏移情況，開啟檔案，跳轉到對應的偏移上，才能看在完整的明細日誌。
原方案存在問題與不足如下：
3.解決方案
使用者基於sequoiadb資料庫+hadoop框架重構了智慧型日誌分析系統，在已有日誌監控系統基礎上增加智慧型日誌分析功能，可自動根據應用日誌分析錯誤隱患，提高應用的糾錯能力。
如上圖所示，資料採集端將新增資料實時載入到sequoiadb資料庫集群中，系統定時觸發程式每隔5分鐘啟動hadoop mapreduce分析程式，分析結果通過gp進行多維分析查詢展現，當系統出現操作異常或者是使用者違規操作時，立刻通過進行系統操作告警。業務人員使用者可在web操作介面通過sql介面實時查詢應用日誌，實現對錯誤資訊的實時定位。
在此系統架構中，sequoiadb巨杉資料庫發揮三大作用：
4.專案成果
智慧型運維監控
系統很好地滿足了對應用日誌資料的實時統計及異常檢測的功能需求。
實時統計
異常檢測
運維簡單方便
相比起單純的hdfs檔案系統，sequoiadb資料庫在實現了對應用日誌資料的集中統一儲存的同時，滿足了全量日誌實時sql查詢及向分析程式輸送資料的需求。
相比於引入hbase，impala, storm, pig等框架的方法，基於sequoiadb資料庫的方案運維簡單，開發方便，管理快捷，功能完善。
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