移动互联时代，用户跟企业之间的沟通方式越来越多样化，包括微信、微博、移动APP、电话、邮件、即时通讯、网站等等。但是对于企业来说，客服人员需要通过多种渠道来跟用户沟通，不仅效率特别低，而且多渠道之间的数据无法打通，直接影响了企业对于客服绩效的考核和挖掘用户的需求。
现在，企业级智能客服平台Udesk就专注解决这两方面的痛点，不仅能将多渠道反馈的问题形成工单，在一个平台上进行统一处理，而且便于用户挖掘需求，同时完成对客服的绩效考核。作为新一代的客服系统，Udesk拥有四大特性：SaaS模式、移动化、智能化、社交化。Udesk 的CTO 肖立鹏表示，SaaS模式是让用户用得起，而移动、社交和智能化是让用户用得更好。
业务的飞速增长，Udesk 面临新挑战
2014年底，Udesk推出了第一个SaaS版本的服务，在短短4个月的时间里，注册企业就突破上千家。目前，Udesk拥有注册企业2万多家，包括迅雷、盒子支付、汽车超人、星巴克、慈铭体检、大街网等比较知名的企业。但是随着Udesk的业务的飞速增长，也面临一些新的挑战：
随着服务器数量的增加，产生的Log文件也越来越多。由于缺乏集中管理的方案，当想要了解服务器的运作状况，就需要逐一登录服务器后台，从海量的日志中，通过grep/sed 等传统Linux 命令行工作，排查相应的故障日志非常困难。
在运维工作规范化之后，开发人员没有相应的服务器登录权限，这就需要需要运维同学在生产中找到相应的故障日志，再反馈给开发人员，很多问题甚至还需要经过多次反馈流程，大大延迟了故障问题的处理周期。
除此之外，很多业务层面的活动，虽然从技术角度来看属于正常，但是从业务的角度来看，可能却是问题，例如在Udesk平台上，每分钟都有会话在产生，如果在持续多分钟内，没有任何的会话产生，那么很有可能发生了网络故障。
综合评估，最终选择企业级日志分析平台LogInsight
作为一家快速成长中的互联网企业，而且目前在线客服领域的竞争非常激烈。Udesk希望在产品演进和运营的过程中，依靠“大数据”来驱动增长，特别是与用户活跃度相关的指标，例如平均每天登录客户端的数目、客服平均响应时间、每天新增用户数目、智能客服的问题直接解决率等等，而这些相关数据的细节都保存在日志当中，但是却缺乏工具和手段对其进行获取。
Udesk 整个技术团队开始对诸多的开源及商业的日志解决方案进行了评估。首先国外的私有化部署方案如Splunk等，但这种部署方案非常昂贵。而国外的SaaS解决方案，由于网络带宽和网络连通性的限制，日志传不出去，所以Udesk开始尝试开源的解放方案，也就是ELK(Elastic + Logstash + Kibanna )的方案，但是仍然发现存在一些问题。一方面ELK 三者从定位上来说，更像是一些开源的框架，并不是一个完整的产品，可能还需要引入如Kafka的消息队列;另一方面，过度的灵活，不仅仅导致配置过程复杂，而且在使用、管理、维护方面的成本非常高。最重要的是，这种开源解决方案缺少日志监控，权限管理等企业级日志管理软件的需求。
此时，同为企业客户提供SaaS服务的日志分析平台LogInsight引起了Udesk 的关注，在经过双方技术人员多次交流之后，Udesk技术团队认为这个产品刚好解决了目前面临的多项技术痛点，而LogInsight提供的日志采集管理、结构化、搜索、日志告警、实时分析、可视化、日志聚合、自定义仪表盘、权限分级等多项功能，更是帮助Udesk的技术和运维团队提升了工作效率。
除了这些常规功能外，LogInsgiht 还针对日志数据半结构化、数据量大、可视化需求旺盛的特点，专门设计了针对日志分析专用的语言——LAL (Log Analysis Language)。这样用户就可以在输入框中，直接输入命令，然后通过日志进行搜索、关联分析、过滤、统计、可视化等分析工作，使得日志数据的价值得到最充分的挖据。
LogInsgiht：使用大数据技术去辅助运维是大势所趋
目前，Udesk服务器每天产生的日志数据量超过30GB，接入的日志包括HTTP日志以及各服务的核心业务业务日志。LogInsgiht对Udesk的日志服务进行了细致的调研，并就运维人员以及运营人员就日志分析的需求进行了沟通。然后将分布在不同主机上相同服务的日志进行聚合，设置业务相关告警30多项。 并就设置了包括接口性能管理，用户行为分析等多个分析场景面板。这套完整且专业的解决方案，很快就帮助Udesk技术团队解决了很多问题，得到客户的认可和信赖。
Udesk 的CTO 肖立鹏表示：“通过LogInsight这款产品，我们运维和开发人员，就可以在不登录主机的前提下，通过设置各种搜索条件，迅速从分布式环境中找到相应的故障日志，大幅度降低故障定位时间，帮助我们加快了程序版本缺陷修复速度，这点对我们来说，帮助非常大。而且通过LogInsight的数据分析，我们还实现了业务逻辑的监控，包括实现了常规监控无法达到细粒度监控，这样我们就可以对业务数据进行了实时可视化分析，无论是做产品迭代，还是运营策略，都为我们提供了最好的数据支撑。”
在云计算和大数据时代，利用大数据技术去辅助运维是一个必然的的潮流趋势。LogInsight产品的负责人陈自欣表示，LogInsight 希望通过将运维过程中出现最常见、最随手可得海量日志数据，通过平台强大的实时分析能力，转化为实时洞察，从而提升企业整体的运维运维水平，提升运营能力，实现大数据价值的变现。
