近些年,随着社会信息化的发展,互联网应用服务已经深入到人们生活的方方面面。互联网服务提供商们面临用户对互联网应用服务的体验要求越来越高的挑战。在互联网服务提供过程中,各项服务业务随时可能会遇到各种各样的问题,这些问题的出现会影响用户的使用体验,对用户的使用造成困扰。这就要求企业收集相应的服务日志,从中发现问题所在并及时进行修复,但大型服务的日志通常具有海量规模,因此如何有效的收集和分析日志并及时反馈给研发维护人员是业界面临的一大挑战。为此作者提出了一套基于Elastic Stack的服务日志分析的方案,可以对服务日志进行有效收集、分析和展示。基于Elastic Stack的服务日志分析系统的主要研究内容包括:服务日志原始数据的收集和预处理、日志数据的实时统计分析、日志数据的存储与可视化。系统基于Elastic Stack技术栈,结合Storm实时计算框架和Spark MLlib机器学习库,以及Kafka消息队列,设计并实现了能够可靠和高效的对海量服务日志进行分布式收集、实时统计分析、存储和展示的日志分析系统。系统首先通过在集群各服务节点上配置Filebeat组件进行日志的分布式采集,再通过Logstash对日志数据进行预处理,传输数据到Kafka消息队列进行缓存,通过Storm消费Kafka对日志数据进行实时统计、聚类分析,通过Elasticsearch和Redis对数据进行存储,结合Kibana可视化日志分析结果。其中在数据分析模块基于Spark MLlib实现了对错误日志的聚类分析,其过程包括对错误日志文本内容进行数据预处理,采用TF-IDF算法进行特征提取,基于并行的K-means算法进行聚类模型训练与优化,持久化模型为PMML文件,通过Storm调用模型文件实现实时的聚类预测。基于Elastic Stack的服务日志分析系统经验证,能够有效的对分布式系统的服务日志进行收集、处理、存储和分析,并得到可视化的日志分析结果,便于服务研发运维人员的开发与维护,能够有效提升服务质量和工作效率。