Oracle Cloud Infrastructure Logging Analytics 基于机器学习而构建,可监视、聚合、索引和分析本地和多云环境下的所有日志数据。您可以轻松搜索、浏览和关联日志数据,更快地诊断和解决问题,捕获有效洞察,做出更加明智的运营决策。
Oracle Cloud Infrastructure Logging Analytics 赋能用户轻松在本地、Oracle Cloud 以及 AWS 和 Azure 等第三方云技术,充分释放任意来源的日志数据的价值而无需寻求数据科学家的帮助。
轻松在数百万行日志记录中快速发现日志数据价值。
按需选择可视化视图并仅分析日志模式查找异常值,而无需手动浏览数千个日志中的数百万个日志条目。
现代应用架构是一种弹性分布式结构,导致性能故障排除十分复杂、耗时。Logging Analytics 赋能 DevOps 团队出色应对动态应用拓扑,快速探索与受影响环境和事件发生时间高度相关的日志,从而简化故障排除任务。
Logging Analytics 使用机器学习来快速识别日志数据中的模式和异常条目,而基于日志模式和异常条目,您可以更高效地探索日志,更快速地识别根本原因。
Logging Analytics 支持自定义策略,能够满足用户独特的合规和数据保留需求。籍此,企业可以全面控制数据归档和召回。
Oracle Cloud Infrastructure Logging Cloud Service 支持您长期保留日志,每月每 GB 日志存储仅需 0.05 美元。
Logging Analytics 随带超过 250 个现成可用的,适用于各种 Oracle 和非 Oracle 商用和开源技术的解析器。而给予日志解释(例如错误分类),您可以更加快速地捕获洞察和解决性能问题。
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甲骨文公司首席用户协助工程师 Mamatha Srinath
Logging Analytics 用户现可使用新的参考架构收集审计日志,从 Identity Cloud Service (IDCS) 实例中获取安全与治理洞察。该参考架构集成了其他 OCI 服务中的功能,可简化持续日志收集体验、丰富摄取期间的日志以及处理和分析日志。
阅读全文注:为免疑义,本网页所用以下术语专指以下含义: