上一章節我們詳細剖析了 Log360 可擴展架構的核心組件，闡述各組件的定義、功能及其對系統可擴展性的直接作用。點此查看文章詳情。

本節將結合前文討論的所有架構組件，逐步説明日誌從源設備傳輸到Log360控制枱、直至可供分析的完整流程。

示例場景：企業部署及假設條件

中心位置/總部（HQ）
•部署3個Log360日誌處理器節點（Log Processor Node）。
•處理器1（Processor 1）為主要處理器（Primary Processor）。
•每個處理器節點均啓用了處理引擎（Processing Engine）、日誌隊列引擎（Log Queue Engine）、搜索引擎（Search Engine）和關聯引擎（Correlation Engine）。默認情況下，告警（Alerts）、日誌轉發（Log Forwarding）和歸檔（Archiving）功能均由處理引擎負責。
•所有3個節點均配置了共享存儲（通過NFS掛載），用於通信和文件處理。
•每個處理器均已配置為可與公共數據庫（common database）通信。
•總部處理的日誌事件總量（EPS）：8000條/秒。

遠程站點A
•100台設備，日誌生成量為1000條/秒（EPS）。
•已配置輕量級日誌代理（lightweight log agent），用於解析日誌並上傳至總部的處理器集羣。

遠程站點B
•150台設備，日誌生成量為1500條/秒（EPS）。
•採用與站點A類似的代理配置。

數據流管道概述

遠程站點的日誌收集
遠程站點的代理會先解析日誌格式，對日誌進行壓縮，再通過HTTPS協議將其上傳至總部集羣中可用的處理器節點。

處理器節點的接收與角色分配
接收日誌的處理器節點會先對傳入的日誌進行 enrichment（增強處理，如補充元數據、標準化格式等），再將其寫入隊列集羣（queue cluster）。之後，日誌會被搜索、關聯、告警、日誌轉發等各個獨立模塊獲取並處理。

隊列處理（Queuing）
主題（Topics）會臨時緩存日誌，為後續處理做準備。此過程基於“發佈-訂閲”（Publish-Subscription）模型實現。

索引與搜索引擎（Indexing and Search Engine）
•已處理的日誌會在Elasticsearch中建立索引（所有節點共享該Elasticsearch實例）。
•搜索請求會在各處理器節點間進行負載均衡，但數據均從公共索引（common index）中獲取。

存儲處理（Storage Handling）
•熱數據（Hot data）：存儲在Elasticsearch中，以支持快速搜索（默認保留30天）。
•冷數據（Cold data）：以文件格式歸檔（已壓縮且加密），用於審計場景。
•PostgreSQL數據庫負責存儲元數據（metadata）、告警配置（alert configs）和事件摘要（incident summaries）。

控制枱與分析人員訪問（Dashboard and Analyst Access）
用户可通過Web控制枱執行實時搜索、查看告警、調查事件，以及配置關聯規則（correlation rules）。基於角色的訪問控制（Role-based access）可確保不同部門和遠程分支機構之間的數據可見性相互隔離。

總結

所有處理流程均集中在總部，遠程站點僅需保持輕量級部署即可。隊列系統（queuing system）確保日誌攝入具備高吞吐量，處理器節點則實現了工作負載與存儲的高效分配。Elasticsearch支持實時搜索與關聯分析，而PostgreSQL和共享文件系統則保障了元數據管理、歸檔操作和報表生成的連續性。

該部署方案可處理約10000條/秒（EPS）的日誌事件，且具備高可用性；支持通過遠程代理進行日誌轉發與索引建立，能夠實現高效的日誌管理。在下一節中我們將進一步分析架構實現的常見場景和實用案例。