InfluxData推出新的“以度量指标为首要”的日志分析方法，提升可观测性并实现更快速的问题解决

作者：Mark Herring / 公司，新闻稿
2018年6月14日

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联系方式： Dan Spalding, InfluxData 408-960-9297 | [email protected]

公司通过Syslog提供高速导入和解析功能，以及新的日志可视化，以加快应用、基础设施和业务度量与日志数据的关联

伦敦（InfluxDays London 2018）- 2018年6月14日 - InfluxData，一个专门为度量、事件和其他时间序列数据构建的现代开源平台，它赋予了开发者构建下一代监控、分析和物联网应用的能力，今天在InfluxDays London 2018上发布了旨在加快通过日志文件捕获的结构化应用和系统事件可视化和分析的新功能。现在，通过将业务、服务器和应用度量指标与结构化日志相关联，InfluxData提供了更快、更精确的问题调查和根本原因分析能力。

此版本扩展了InfluxData平台的功能，支持使用syslog协议进行高速解析和导入，自定义日志解析，以及预构建的日志可视化组件。InfluxData相信“以度量指标为首要”的方法为开发者和运维人员提供了轻松导入、关联和可视化和所有时间序列数据（包括来自基础设施度量（应用、数据库、系统、容器）、业务度量以及现在的日志事件）的手段。

每条日志消息代表一个时间事件，与指标伴随的元数据可以用来确定那些文件中包含的宝贵上下文信息。通过从指标及其相关元数据开始，操作员和开发者可以快速了解在哪里以及如何查询日志中包含的大量事件数据，而无需执行昂贵的搜索查询。这减少了在使用日志作为异常检测初始和主要来源时通常需要的许多猜测和先验知识。

“我们的数十万社区成员一直要求提供强大的可视化功能和集成，以关联业务、系统和基础设施指标与日志数据，”InfluxData创始人兼CTO保罗·迪克斯说。“我们非常高兴在平台上发布这些功能，并认为这是处理日志数据的一种更自然、更完整的方法，确保开发者构建下一代监控和实时分析应用程序时能够更快地实现出色的成果。”

使用InfluxData，用户可以在收集点唯一地捕获元数据，使开发者能够跨系统映射元素，并在需要时补充额外信息，为通过syslog协议传输的日志提供一致性和丰富性。它为他们提供了一个在构建指标仪表板的环境中改进日志可视化的工作流程，这使得开发者能够轻松分析特定时间间隔内捕获的日志事件，并通过重要的元数据元素（如主机、应用程序、子系统等）缩小数据范围。从特定时间间隔和特定一组由捕获的指标突出显示的元数据开始解决问题，可以减少过程噪声，并允许开发者更快地识别根本原因。

在此了解更多关于新解决方案的详细信息：https://influxdb.org.cn/blog/influxdata-log-release/

根据本季度早些时候发布的DB-Engines的最新结果，InfluxData的InfluxDB数据库在时间序列数据库管理系统中的领先地位无与伦比。其独特功能使客户能够快速构建

  • 支持其DevOps倡议的监控、警报和通知应用程序
  • 支持每秒数百万事件的处理，提供关于预测性维护和实时警报与控制的新的业务价值
  • 专注于流数据和非正常检测的实时分析应用程序

InfluxData通过提供增长最快的开源平台，迅速在其开发者客户群和行业（包括制造、金融服务、能源和电信）中建立起了基础，使客户能够从整个基础设施（从应用程序到微服务，从系统到传感器）中提取更好的业务见解，实现数据驱动的实时行动，并获得统一的全景视图。包括思科系统、Coupa软件、IBM、霍顿·米夫林·哈科特、诺德斯特龙和特斯拉在内的超过420名客户已选择InfluxData作为他们的现代指标和事件数据平台。InfluxData正在引领现代指标和事件平台向时间序列的转变，并使客户能够成为数据驱动型，并承担数字化转型项目。

可用性InfluxData的新日志功能现已提供下载，并作为Chronograf、InfluxDB和Telegraf项目的一部分提供。欲了解更多信息，请参阅：https://influxdb.org.cn/blog/influxdata-log-release/

关于InfluxData InfluxData，InfluxDB的创造者，提供了一款现代化的开源平台，该平台从底层构建，用于分析DevOps和物联网应用的指标和事件（时间序列数据）。无论数据来自人类、传感器还是机器，InfluxData都能帮助开发者更快、更轻松地构建下一代监控、分析和物联网应用，并快速实现业务价值。InfluxData总部位于旧金山，其客户超过420家，包括思科、eBay、IBM和西门子。访问https://influxdb.org.cn/。Twitter：@influxdb。

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