根据搜索结果，选择日志系统需根据应用场景和需求决定，以下是综合推荐：

一、通用日志系统推荐

Scribe（Facebook开源）

- 支持分布式日志收集，兼容多种存储系统（如NFS），具备高容错性，后端存储崩溃时可本地暂存数据。

ELK Stack（Elasticsearch、Logstash、Kibana）

- 适用于大规模日志分析，Elasticsearch提供实时搜索和可视化，适合复杂查询和监控。

Splunk

- 支持实时日志收集与搜索，提供丰富可视化报表和告警功能，适合安全事件监控和行为分析。

二、编程语言专用日志系统

.NET Core

- 核心包为`Microsoft.Extensions.Logging`，支持控制台、文件、日志服务器等多种输出方式，可扩展第三方实现。

Java

- 推荐使用`SLF4J`结合`Logback`或`Log4j2`，支持多级别日志记录和灵活配置。

三、数据库选择建议

关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）：适合结构化日志，支持复杂查询和事务处理。

时间序列数据库（如InfluxDB）：高效处理时间序列数据，适合实时监控和告警。

NoSQL数据库（如MongoDB）：适合非结构化或半结构化日志，具备高扩展性和灵活性。

四、其他工具

泛普OA系统：

支持多端同步、工作日志管理及智能总结，适合企业办公场景。

总结：优先选择与技术栈匹配的系统（如ELK Stack for Java应用），并考虑数据类型（结构化/非结构化）和扩展性需求。