传统的数据管理通常用关系数据库来进行搭建,在数据量相当大时检索效率较为低下,且这种关系型数据库中进行查询时需要明确指定列名,而ELK技术可支持全文检索,并且在大数据查询时的响应速度快,几乎都是毫秒级的。针对海量的应用日志、系统日志、错误日志等分散存储在不同设备里而面临异常监控发现不及时、日志分析效率低下、统计检索繁琐等问题,基于ELK,结合角色访问控制,可对大数据进行日志分析,直观展示分析结果以及运维管理效果。本文主要做了以下两方面的工作:(1)基于ELK技术,搭建了一个实时大数据日志搜索与分析平台,该平台由四个子模块构成,分别为日志采集模块、Kafka消息发布与订阅模块、日志处理与索引模块以及日志分析与可视化模块。该平台可充分利用Kafka的限流、有序作用,保证了海量数据的稳定性,从而降低了源源不断的海量数据对Elasticsearch搜索引擎造成的巨大压力。实验表明,该平台具有一定的实用价值。(2)提出基于日志分析平台的系统运维解决方案。在实际运维工作中,可能存在任何用户都可以访问集群应用运行日志的全部索引,然而,在多个业务使用同一个集群时,可能某个业务的数据不希望被其他人看到,也不希望被其他人写入,删除数据,这就需要控制用户访问的权限,让某个用户只能访问某些索引。本文提出的系统运维方案能够保证访问集群的是合法用户,可确保大数据日志分析平台的稳定性和安全性。本论文研究基于ELK技术,结合角色访问控制,实现对大数据日志平台的运维管理。作为行业流程的搜索引擎框架,ELK不仅胜任于海量数据中极速搜索用户数据,最快速度甚至可达毫秒级,有效过滤与用户请求无关的数据;而且能通过用户自定义的方式将上述检索出的数据通过条形图、折线图等多种丰富多彩的图表形式展示给用户。因此,应用流量预警、个性化日志采集、用户行为分析等多种运维相关工作及问题,ELK均能完美解决。将ELK应用于大数据平台运维管理既可以整合资源又可以快速、详尽的查看调用角色信息进行日志分析。在高速发展的大数据时代背景下,其研究具有一定的应用价值。