1. 日志收集原则
- 集中化管理：使用统一的日志收集工具（如ELK、Graylog）避免分散存储
- 结构化输出：确保日志格式标准化（JSON/CSV），便于后续处理
- 实时监控：通过工具实现日志流实时分析（如Prometheus + Grafana）
2. 存储优化建议
- 分级存储策略：热数据（实时日志）使用SSD，冷数据（历史日志）采用对象存储
- 生命周期管理：设置自动归档/删除规则（参考：/docs/cloud_storage_policies）
- 成本控制：使用压缩技术减少存储开销（如Gzip压缩日志文件）
3. 安全与合规
- 访问控制：通过RBAC实现日志数据分级授权
- 数据加密：传输层（TLS）与存储层（AES-256）双重加密
- 合规审计：保留日志至少180天（参考：/docs/data_retention_policy）
4. 分析与应用
- 智能告警：设置阈值触发告警（如错误率>5%）
- 关联分析：通过日志关联分析定位复杂问题（参考：/docs/observability_patterns）
- 可视化展示：使用日志可视化工具（如Kibana）生成趋势报告
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