您可以将您的消息（日志条目）馈送到kafka队列并将storm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。
要在一个时间窗口内进行实时处理，可以检查esper，它通常是一个复杂事件处理单元（cep）。对于您提到的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

你可以看看伊凡。它具有基于场景的设计器，可以为同一流运行并行或顺序的多个场景。事件和操作生成只需一次，然后gui拖放方法就可以用于创建许多场景。。

我们正在使用风暴（结合Kafka）为类似的工作，并喜欢使用它很多。该工具产生的错误总是如人们所希望的那样有用和描述性的，但是，总的来说，一旦克服了这些错误，它就提供了一个非常可靠和健壮的基础结构。
如果警报需求足够简单（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。
在检查备选方案的同时，我们还对s4进行了调查(http://incubator.apache.org/s4/)，但是，它似乎并没有像风暴那样获得那么多的动力。
Spark(https://amplab.cs.berkeley.edu/projects/spark-lightning-fast-cluster-computing/)它主要针对hadoop那样的批处理，但是也有一个针对流处理的主动性。

值得一看splunk。使用splunk，您可以实时监控和警报。它还支持实时搜索和分析功能。splunk基本上是在一个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、 Jmeter 板和可视化效果，从最终用户的Angular 来看，这将非常容易。

要获得更面向操作的解决方案，可以查看graylog。缺点是你没有像storm那样的无限可能，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随机的，还是您的实际用例（如果是这种情况，请查看ops工具，而不是编程工具）。外面有很多监控工具。）。