数据中心里有成千上万台设备，每台设备在运营过程中都会产生这样那样的日志信息，有些是无关紧要的，而有些则是再次发生故障的预警，及时发现异常日志，可增加故障再次发生，确保业务稳定运营。一方面数据中心拒绝设备商将设备运营的故障信息一定要通过日志打印机出来，以便数据中心运维的人员通过日志就可以告诉设备再次发生了故障，提早做到打算；另一方面数据中心都要对日志展开筛选，哪些必须注目，哪些不必关心，哪些必须立刻展开处置。然而，由于数据中心里设备数量十分多，如果每台设备输入一条日志信息，一万台设备就是一万条，靠人工去查阅，是显然不有可能的事儿。
那么数据中心该如何高效处置这些海量日志信息呢。数据中心的日志主要来自三个方面：一是设备层，对数据中心内的各种设备展开监控，如：交换机、路由器、安全设备、服务器、UPS、仪器空调等，构建物理层动态监控和数据采集；二是系统层，对数据中心主机（Linux主机和x86服务器）、操作系统（Linux／Winwdos）、数据库（Oracle、Mysql等主流）、中间件、存储系统、应用软件API、HTTP端口、备份系统、容灾系统、数据实时系统、虚拟化系统，云平台等展开动态监控、预警分析和故障定位；三是业务层，收集一定的业务数据，如用户数、连接数、业务所发量、日志量等等，通过多维关联和分析，对未来的业务运营展开分析和预测。这些日志有些是设备运营中主动输入的，有些则是运维的人员通过特定命令到设备上收集到的，通过对这些日志展开分析，从而对设备、系统以及业务的运营情况展开评估，一旦发现异常，立刻采行处置。似乎，海量的日志如不经过处置，必要输入到监控平台，那将是十分多的。
首先，做到标准化处置。数据中心要有各种日志的收集系统，将所有日志汇聚一起，这些日志来自有所不同设备、有所不同系统、有所不同业务，格式和含义都不一样，数据中心要做到标准化处置，转换成统一辨识的格式，这个格式几乎由数据中心定义，由技术人员展开辞汇，构成标准化的日志语言；第二，做到日志过滤器。
日志经过标准化处置，整齐划一，格式统一，但数量仍没增加，所以必须做到过滤器。过滤器的原则是将级别较低的、操作者类的、提醒类的日志过滤器掉，将级别低的、出现异常类的日志留下。明确到各种设备的日志，要由设备商获取全系列的日志信息，并标示优先级和传达的含义，由数据中心将这些信息输出到知识库中，作为过滤器辨别的条件，知识库是一个渐渐累积的过程，不仅是日志的过滤器，还包括各种故障的处置方法、经典案例、解决方案等等，经过知识库的过滤器，将大部分的多余日志回避掉；第三，做到传输裁并，将过滤器后的日志同类的要归一化，特别是在是在知识库中早已不存在过的，这类日志如何处置，在知识库中可以寻找答案，这时可以必要按照知识库的指导来做到。如果没遇上过的日志，则要转交下一级之后处置，通过传输裁并也可以将日志的数量再度增加；第四，做到关联分析，很多日志的来由都是有根源的，比如在一台运营中的网络设备上忽然有一条OSPF链路波动了，那么可以检查一下在刚好，否也有其它OSPF一家人也波动了，如经过日志检查，在另外多台设备上也有OSPF波动，并且都集中于相连到一台设备，而这台设备再行坎日志原本有人正在做到resetospf主动运维的操作者，当通过这系列的关联分析，就可以寻找原因，及时将这种人为操作者的原因告诉他监控中心，并会作为一种出现异常的故障监测经常出现；第五，做到定位分析。
将预期内产生的日志避免后，回到第五步，这时的日志往往必须深入分析，如果在现有的知识库里去找将近解决方案，并且日志本身的监测级别还很高，这时就要输入监测了，经过这五步处置，需要输入监测的日志早已很少了。日志经过以上五个步骤处置，需要精简多少，这各不相同现有的知识库，知识库内容就越非常丰富，信息就越精确，精简下来的日志就越多。比如说哪个数据中心不会天天再次发生故障，一个月再次发生一次都了不得，否则早已关门大吉了，所以数据中心里每天产生的日志很多很多，而绝大部分的日志都影响并不大，甚至无影响。
当然，这种日志过滤器也不回避将一些关键日志过滤器丢弃了，造成出有了问题，却没监测，这是一个逐步完善的过程。现在AI技术这么火，也火到了数据中心运维领域，只不过就是利用AI技术，对数据中心的知识库展开自学，以便可以对追加的日志展开精确辨别，这个过程靠人工已完成效率太低了，而利用机器学习，则可以瞬间已完成，这也是智能运维研究的一个最重要方向，通过AI处置数据中心的海量日志。数据中心如何面临日志海洋？归纳起来就三个字：“珍、智、浅”，精简日志数量，过滤器多余或有害日志；利用现有知识库自学，智能分析日志产生的影响和后果；深度自学日志，输入自学结果，根据日志作出辨别和民族自决，数据中心系统自动继续执行解决方案：托流量或者隔绝故障设备，也有可能是调整配备等等，自动展开处置，这种情况只要将处理结果对系统到监控平台才可，甚至都可以不必得出日志监测，作为普通事件处理。
只有AI知道如何处置时，再行将监测日志转交监控平台，由人工干预，处理完毕后再行将本次的日志处置转交AI自学，同类日志现身时，系统就可以自行处理，仍然必须人工干预，建构这样一个自学日志系统，就是智能运维的开始。
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