日志分析报告生成 · 团队协作实战
📋 30 章 · 从入门到精通
v2.0
01
日志分析概述
日志价值
系统/应用/安全
核心目标
02
日志采集基础
采集挑战
Logstash/Fluentd/Filebeat
架构原则
03
Filebeat 实战
安装配置
多文件采集
多行合并
输出ES
04
Logstash 深入
Pipeline
Input/Filter/Output
Grok解析
05
Fluentd 进阶
架构&语法
Buffer机制
Kafka集成
06
日志存储选型
ES vs ClickHouse vs Loki
成本/性能
索引生命周期
07
Elasticsearch 日志存储
索引映射
分片策略
写入优化
冷热分层
08
Kafka 日志总线
Topic/分区
保留策略
高可用部署
09
日志清洗与结构化
字段提取
类型转换
脏数据处理
时间戳统一
10
日志富化
IP地理
用户代理
业务上下文
威胁情报
11
日志聚合分析
聚合查询
时间序列
异常检测
Top N
12
日志可视化基础
Kibana仪表盘
图表类型
DSL+可视化
13
日志告警体系
ElastAlert规则
去重抑制
钉钉/企微/邮件
14
日志分析报告生成
报告模板
定时生成
PDF/HTML输出
15
Python日志分析脚本
读取文件
正则匹配
统计聚合
结果输出
16
ELK Stack 实战
从零搭建ELK
全流程
性能调优
17
EFK Stack 实战
ES+Fluentd+Kibana
配置优化
K8s集成
18
日志分析平台架构设计
高可用
容量规划
多租户
数据安全
19
日志数据治理
质量监控
字段标准化
元数据
生命周期
20
日志分析自动化
采集部署自动化
报告生成
告警响应
21
团队协作基础
角色定义
协作流程
知识库建设
22
日志分析平台权限管理
RBAC模型
索引权限
操作审计
23
日志分析SLA制定
采集延迟SLA
查询响应
报告交付
24
日志分析故障排查
日志丢失
性能瓶颈
数据不一致
25
日志分析安全合规
GDPR合规
日志脱敏
审计保留
安全响应
26
日志分析与AIOps
异常检测算法
日志聚类
根因分析
预测维护
27
日志分析案例
电商系统
金融审计
微服务链路
28
日志分析工具链扩展
Prometheus/Grafana
APM联动
CMDB打通
29
日志分析报告最佳实践
报告结构
关键指标
可视化技巧
报告解读
30
日志分析未来趋势
eBPF采集
OpenTelemetry
Serverless
AI驱动