日志管理工具有Splunk、Sumo Logic、LogStash、GrayLog、Loggly和PaperTrails等等，数不胜数。日志就像石油，二十多年了我们一直想摆脱它，却一直没有做到。
为了处理日益增长的数据，近年来出现了一大批分析和管理日志的工具，开发和管理人员能够借助这些工具来了解增长的数据。在这篇文章中，我将站在开发者的角度，分析一下这些工具的特点。
Splunk
作为这个领域中最大的工具，我决定将 Splunk 做一个单独的分类。并不是说这个工具是最好的，而是对这个产品给予肯定，因为它从本质上创造了一个新的领域。
优点
在这个领域内功能最齐全的可能就是 Splunk 了。它有数百个来分析各种形式日志信息的程序（我计算的是537个）——从安全领导到商业分析，再到底层监控。Splunk 的搜索和图表工具如此丰富，没有通过它（UI和API）得不到的数据。
缺点
Splunk 主要有两个缺点。第一，这个因素可能有些主观，我觉得这个解决方案太复杂了。如果要在一个高度复杂的环境中部署，就需要安装和配置一个专用集群。作为一个开发者，通常会因为这点而不把这个方案作为第一选择。
第二个缺点是它太昂贵了。要支持一个真实世界的软件，你可能会花费一万多美金，这很可能就意味着你需要从其他地方削减预算，这样开发进程就慢了。如果你刚上架了一款 app，但是要得到高质量的日志分析却又不影响开发进程——请继续阅读。
更多企业级日志分析工具请点击这里。
SaaS日志分析工具
Sumo Logic
Sumo 是在 Splunk 的基础上建立的 SaaS 版本，它沿用了 Splunk 早期的一些特性和视觉效果。不得不说，SL 今天已经发展成了一个成熟的企业级日志管理工具。
优点
SL 具备对数据简化、查找、制表等功能。可能是 SaaS 型的日志分析工具中功能最多的了。同样，作为 SaaS 型，SL 还具有安装简单，操作简单等优点。最吸引人的地方是，你可以建立一个基线，当一个事件（像是一个新版本首次上线或者恶意的请求等）使一些重要的指标发生了变化时，你可以收到动态通知。
缺点
由于这是通过 SaaS 的方式进行日志分析的，所以你必须将大量的数据上传至服务器进行分析，这就可能产生一些问题：
1.作为一个开发者，如果要分析的日志涉及到敏感信息或者 PII 你要确保做好了屏蔽。
2.在日志生成的时间与日志上传至服务的时间之间可能存在一些冲突。
3.在你的机器上回多出来几个 GB 的开销用于上传日志，不过这取决于你日志的吞吐量。
Sumo 服务的购买价格不是透明的，所以你要是想刷你团队的信用卡来购买的话会很麻烦。
更新——SL 团队刚刚告诉我们，你可以直接用信用卡从免费版本中购买服务，虽然不像网页版那样方便，但是也蛮不错的。
Loggly
Loggly 也是一个健壮的日志分析工具，强调简洁朴素让开发者用起来方便。
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优点
SL 注重的是企业级别的应用和安全性，而 Loggly 却将重点放在了帮助开发者查找和修复操作性的问题上。因为操作界面非常友好，自定义性能和开发者仪表盘这种东西非常简单。并且它的价格透明，入门方便。
缺点
不要奢望 Loggly 具备成熟的架构、安全和分析解决方案。Loggly 不具备取证和监控基础架构，它仅仅是帮助开发者处理应用服务器数据的一个工具。除此之外的其他事情就需要你自己去做了。
PaperTrails
PaperTrails 擅长从多台机器上查找日志，并提供一个合并的窗口，使用起来很方便。鉴于你是从云端追踪日志，所以你离他们不会太远。
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优点
PT 就是这么一个工具。通过它你可以从一个窗口轻松的查找多台机器上的日志。用户操作本身就像你机器上的日志，搜索命令也一样。它致力于将日志管理变得简单、易用，可以优雅地处理。而且它还不算很贵。
缺点
PT 是基于文本格式的。如果需要支持先进的集成、预测和报告功能，就显得力不从心了。
Splunk>Storm
这是 Splunk 的兄弟， Splunk 的服务器上提供托管。
优点
Storm 让你无需安装软件，就能体验 Splunk 的完整版的功能。
缺点
Storm 不是商业的，所以你的流量有限。你可以将其视作一个 Splunk 的限制版本，无需部署即可帮助新产品测试。最近有个叫 Splunk Cloud 的新服务，致力于提供 Splunk SaaS 的完整体验。
开源的分析软件
Logstash
Logstash 是一款收集和管理日志的开源工具。它用到了一些其他的开源的资源：使用 ElasticSearch 来索引和查找数据，使用 Kibana 制表和可视化处理。他们联合起来,组成一个强大的日志管理解决方案。
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优点
作为一个开源的解决方案，Logstash 允许用户有更大的定制空间，而且很便宜。Logstash 用了三个成熟的开源部件——都受到了很好的维护——组成一个强大的可扩展的软件包。由于开源，安装和使用和非常方便。
缺点
由于 Logstash 从本质上来说是三个部件的堆砌，所以你需要面对三个不同的产品。这就意味着扩展也变得很复杂。Logstash 的过滤器是用 Ruby 写的，Kibana 是用纯 Javascript 写的，而 ElasticSearch 也有自己的 REST 接口和 JSON 模板。
当你转向产品时，还需要将三个不同的工具部署到服务器上，无疑增加了复杂度。
Graylog2
最近出现的一颗新星——GL2，用 MongoDB 和 ElasticSearch 支持的用来存储与搜索日志错误的工具。它致力于帮助开发者找到并修复程序中的错误。
在这一方面，还有 fluentd 和 Kafka 也是专注于存储日志的。看！我们有这么多选择啊！
Takipi for Logs
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虽然这篇文章不是关于 Takipi 的，但是它有一项特性，你也许会发现和日志有关。
对于日志分析工具来说，最大的缺点就是你必须要有日志可以分析。从集成开发环境的角度看，如果没有异常报告，或者没有错误信息的数据，你就没办法知道哪里出问题了，这样世界上任何工具都帮不了你了！Debug 就卡在这里了。:(
在 Takipi 的一项优势就是可以跳过日志文件，进入到调试信息中。这样你就能看到真实的源代码和错误范围的变量了。了解更多点击这里。
Takipi 会报告所有的异常和错误，并且告诉你哪里出错了，即使是多线程或者是发生在多台机器上。1分钟之内就能安装，维护费用不足2%-部署Taikipi。
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