01.數字化轉型下的運維挑戰

隨著企業IT架構的復雜化，傳統的分散式運維模式面臨諸多問題：

• 數據孤島：監控、日志、CMDB等系統獨立運作，信息無法高效流轉；
• 低效排查：故障發生時，運維人員需在多系統間手動關聯分析；
• 被動響應：缺乏智能化手段，難以提前預警或快速定位根因。

嘉為藍鯨WeOps以CMDB為核心，構建了一體化運維平臺，實現監控、日志、告警、自動化等模塊的深度聯動。本文將重點探討日志模塊的技術演進，及其如何與其他模塊協同，提升運維效率。

1）日志與CMDB聯動：資產視角的日志全景

傳統日志分析通常僅支持時間、關鍵詞檢索，但實際運維中，日志往往與資產屬性（如服務器型號、業務歸屬、近期變更）強相關。

WeOps的日志模塊與CMDB深度集成，提供資產維度的日志關聯和查看：在服務器、容器、中間件等CMDB對象的詳情頁中，直接查看其關聯的系統日志、應用日志、操作審計日志，形成完整的運維上下文。

2）日志與監控聯動：指標與事件的因果追溯

監控指標反映系統狀態，日志記錄詳細事件，二者結合可加速根因分析。

（1）典型場景

當某臺服務器CPU使用率持續超過閾值時，快速查看該節點近期日志：

• 內核升級記錄（kernel: CPU scheduler updated）；
• 異常進程啟動日志（systemd: Started high-cpu-process.service）；
• 資源申請失敗事件（kubelet: Insufficient memory）。

3）日志與告警聯動：多維告警新范式

傳統日志告警僅提供簡單觸發信息，運維人員仍需手動排查。WeOps的告警引擎支持：

• 日志告警策略可視化配置：基于關鍵詞、日志頻率等條件定義規則；
• 動態關聯CMDB對象：告警觸發時，自動附加關聯資產的配置信息、監控曲線、相關日志；
• 告警降噪：通過告警抑制策略/屏蔽策略防止日志告警過多導致的告警風暴。

4）日志與儀表盤聯動：運維數據的統一可視化

WeOps提供靈活的儀表盤功能，支持日志數據與其他模塊數據的聯合展示：

• 日志趨勢分析：按錯誤級別、應用模塊統計日志量（柱狀圖/折線圖）；
• 多數據源關聯視圖：在同一個面板中疊加展示日志錯誤率、API成功率、CPU使用率；
• 快速下鉆分析：點擊圖表可直接跳轉至原始日志詳情。

5）日志與AI聯動：從現象到根因的閉環

隨著ChatGPT和DeepSeek的問世，人工智能（AI）的發展如雨后春筍般迅猛崛起，WeOps積極擁抱AI，規劃了智能告警分析、智能腳本生成等AI運維場景。

在日志模塊，WeOps率先推出了智能日志分析能力，將晦澀的錯誤日志智能轉化為清晰易懂的信息，分析其可能原因并提供建議。同時，我們還規劃了智能日志聚類、智能日志提取等場景功能，幫助用戶從日志數據中獲取更多的價值信息。

此外，WeOps具備多模塊數據打通的優勢，相信在AI技術更加成熟的將來，我們可以實現更深層次的智能故障根因推理。

02.總結

相較于拼湊式解決方案，WeOps通過原生集成的模塊化架構，使日志數據：

• 獲得CMDB賦予的資產基因；
• 具備監控指標的時空坐標；
• 形成告警事件的證據鏈；
• 轉化為AI訓練的優質語料。

在運維數據價值覺醒的時代，WeOps正重新定義日志模塊的角色——它不僅是記錄者，更是串聯運維知識圖譜的智能樞紐。