日志分析平台性能方面问题应该从哪些方面予以解决？

根据我行的实施经验，主要从以下三个方面，给出一些拙见，首先是要优化日志分析的协议，我们最初采用的是开源的ElasticSearch，当每天日志量超过1T级别之后，搜索日志变动非常困难，我们采用了厂商经过优化之后的处理引擎，性能问题得到了较大的提升。第二是在线日志量保存7天周期，日常检索的日志也只需要一段周期的日志，其他历史日志进行归档保存，减少日志处理的数量来提高检索效率，第三是硬件层面，日志平台对服务器内存和IO要求比较高，采用内存和IO性能比较好的服务器，在不计成本的条件下，也可以通过横向的扩展来提高性能。

1.采集速度，采集端的性能消耗，采集端对采集文件大小，采集文件数量的可控性

2.ETL日志清洗的速度

3.搜索引擎的入库速度，搜索速度，大分组统计速度、长周期日志搜索的健壮性、以及日志存储空间

基础架构和大数据分析平台的要求基本一致，服务器层面，可以试试 K1 Power Linux 平台；I/O的影响也很大，如果特别追求性能，建议你使用SSD代替HDD；

你用的是硬件的日志，还是软件日志！

不管怎么样，提高性能还是需要看你的硬件支撑平台。