随着企业IT架构的不断扩展,服务器、存储设备的数量越来越多,网络也变得更加复杂,从而给IT运维工作带来了巨大的挑战,构建IT运维大数据平台是IT运维管理研究的热点。对于IT运维过程中产生的海量日志数据进行处理和分析是更难的挑战,对IT运维大数据平台的日志进行分析研究,有利于提高业务故障的响应速度,提升企业市场竞争力。论文以常德卷烟厂IT运维大数据平台为例,研究日志分析系统,主要工作有：(1)基于大数据平台splunk,研究了日志预处理技术将海量非结构化的日志数据转换成结构化数据,包括日志收集、日志清洗、用户识别,并提供了实施方案。(2)日志流量预测是整个日志分析系统的核心部分,运用时间序列分析方法对日志进行分析研究,提出了基于卡尔曼滤波算法的日志流量预测分析模型,并进行实验分析。(3)实现了IT运维大数据平台日志分析系统,重点对服务器监控、日志搜索和日志流量实时预测等功能进行详细设计与实现。