日志数据是最常见的一种海量数据，以拥有大量用户群体的电商平台为例，双11大促活动期间，它们可能每小时的日志数量达到百亿规模，海量的日志数据暴增，随之给技术团队带来严峻的挑战。本文将从海量日志系统在优化、部署、监控方向如何更适应业务的需求入手，重点从多种日志系统的架构设计对比；后续调优过程：横向扩展与纵向扩展，分集群，数据分治，重写数据链路等实际现象与问题展开。有过项目开发经验的朋友都知道：从平台的最初搭建到实现核心业务，都需要有日志平台为各种业务保驾护航。如上图所示，对于一个简单的日志应用场景，

日志数据是最常见的一种海量数据，以拥有大量用户群体的电商平台为例，双 11大促活动期间，它们可能每小时的日志数量达到百亿规模，海量的日志数据暴增，随之给技术团队带来严峻的挑战。本文将从海量日志系统在优化、部署、监控方向如何更适应业务的需求入手，重点从多种日志系统的架构设计对比；后续调优过程：横向扩展与纵向扩展，分集群，数据分治，重写数据链路等实际现象与问题展开。有过项目开发经验的朋友都知道：从平台的最初搭建到实现核心业务，都需要有日志平台为各种业务保驾护航。 如上图所示，对于