测评系统在处理多源异构日志时的接收、存储、检索及可视化能力，检验其在实际生产环境中的稳定性、性能及可扩展性。

测评范围与方法

测评范围涵盖日志采集完整性、存储可靠性、查询效率及系统资源占用四个方面。测试环境部署于Linux服务器集群，采用Docker容器化部署方式，模拟了日均10TB级别的日志数据流入。测试数据集由结构化应用程序日志、服务器系统日志及网络设备日志构成，数据格式涵盖JSON、纯文本及Syslog。

性能测试使用Jmeter模拟高并发日志写入请求，查询测试通过自定义脚本发起多条件组合检索。功能验证则覆盖了全文搜索、模糊匹配、时间范围过滤及字段级精确查询等常见情况。

存储测评

系统使用Elasticsearch作为日志存储核心，采用分片与副本机制保障数据可靠性。测试显示，在持续8小时的高负载写入过程中，系统成功接收并索引了所有测试数据，未出现数据丢失或异常截断。写入吞吐量稳定在每分钟45万条日志记录（约1.2GB/分钟），CPU平均占用率为62%，内存使用率维持在70%左右。

数据压缩方面，系统采用LZ4算法对原始日志进行压缩存储，压缩比达到1:5.3，有效降低了存储成本。系统支持冷热数据分层存储策略，可自动将超过30天的日志数据转存至低成本对象存储。

查询性能测评

简单关键词查询响应时间在200毫秒内返回结果，跨节点联合查询平均响应时间为1.2秒。在同时执行10个复杂查询的场景下，系统负载上升至85%，但仍保持稳定服务。

系统提供了基于Lucene的查询语法支持，允许使用通配符、正则表达式及范围查询。测试中发现，对超过10亿条记录的日志库进行跨月查询时，响应时间延长至8秒，建议通过预建索引优化此类查询。

可视化查询界面提供了直观的时间分布直方图和结果统计，支持查询结果导出为CSV和JSON格式。但在导出超过100万条记录时，系统出现了3次超时错误，需优化大数据量导出机制。

系统可靠性

在连续72小时的稳定性测试中，系统未出现服务中断或数据异常。当模拟单个节点故障时，集群在35秒内完成故障转移与数据恢复，符合设计预期。系统日志审计功能完整记录了所有管理操作，满足安全合规要求。