假设我有一个连续的日志条目流（例如防火墙日志），我需要一个能够处理事件流并对其进行一些实时计算的工具（例如，计算在某个时间窗口内来自不同 IP 地址的访问次数 - 例如 10 分钟），并在满足某些条件（例如访问次数> 100）时触发警报。
我知道Storm Project，InfluxDB，OpenTSDB，KairosDB，但除了Strom，它们看起来不像是为这种处理而设计的工具。我的问题是，是否有人知道更适合此类工作的工具。
您可以将消息（日志条目）馈送到 Kafka 队列并与之集成，storm 和 kafka 之间有一个很好的集成，称为 KafkaSpout，它是一个从 Kafka 集群读取的喷口。
为了在一段时间内进行实时处理，您可以检查 Esper，它通常是一个复杂的事件处理单元 （CEP）。如您所提到的，对于执行事件流处理应该非常有用。
strom 和 esper 之间的集成可以在这里找到。
以及一个基本的 Esper 实现示例
值得一看的是Splunk。借助 Splunk，您可以实时监控和发出警报。它还支持实时搜索和分析功能。Splunk基本上在可搜索的存储库中捕获，索引和关联实时数据，用户可以从中生成图形，报告，警报，仪表板和可视化，从最终用户的角度来看，这将容易得多。
我们正在将 Storm（与 Kafka 结合使用）用于类似的工作，并且喜欢经常使用它。该工具生成的错误总是像人们希望的那样有用和描述性，但总的来说，一旦克服了这些错误，它就会提供一个非常坚实和强大的基础设施。
如果警报要求足够简单（不需要关联事件，从其他资源获取数据等），那么直接使用Kafka（或其他消息传递系统）甚至可能是有意义的。
在检查替代方案时，我们还对 S4 （http://incubator.apache.org/s4/） 进行了调查，但是，它似乎没有像 Storm 那样获得那么大的动力。
Spark（https://amplab.cs.berkeley.edu/projects/spark-lightning-fast-cluster-computing/）主要针对Hadoop的批处理，但也有一个针对流处理的计划。
你可以看看EVAM。它具有基于场景的设计器，并且可以为同一流并行或顺序运行多个场景。事件和动作生成一次，然后GUI拖放方法可用于创建许多场景。
对于更面向操作的解决方案，您可以查看 格雷日志 .缺点是你没有像 Storm 那样无限的可能性，所以你不能做的事情你也不能编码它（至少不容易，但它是开源的）。
此外，您可以很好地使用Centreon获得更完整的解决方案。这完全取决于您的示例是否只是一个随机示例，或者您的实际用例（如果是这种情况，请查看操作工具，而不是编程工具。那里有大量的监控工具。