在 Linux 系统上管理日志文件可能非常容易，也可能非常痛苦。这完全取决于你所认为的日志管理是什么。
在排除故障或向 AppleCare 报告之前，你可以使用 sysdiagnose 研究一般 iOS 和 iPadOS 问题。
写在前面的话 2016年8月1日，我曾发表过一篇文章【点击文末的阅读原文查看】并介绍了如何使用哈希算法来提升大型DNS日志文件的搜索效率。但是这篇文章中还存在一个问题，当时我手中并没有从真实环境中获取的大型DNS日志，所以我当时必须手动制作这些DNS日志文件。但是现在，虽然我在研究的过程中已经获取到了大量真实的DNS日志，但我仍然不能使用它们，因为这些文件并不属于我个人，而事件应急响应中最重要的部分就是客户隐私。所以我还是要自己创建大量伪造的DNS日志文件，而且我还专门开发了一款DNS日志伪造生成工具。
“ Flume是一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。”
应用程序故障可能由于各种原因而发生，并且有一些工具可以解决每个可能的错误源，例如日志管理工具，错误跟踪器，性能监视解决方案等。实际上，我们已经研究这个颇有几分，不同发现的方法记录在生产中，最常见的方式来解决的Java应用程序中的错误，如何以及应用监控点的工具可以检测错误帮助。
这是准确管理与衡量日志记录的最高效方式；本文将带你快速了解通常如何利用Docker及容器来创建易于管理、测试及部署的软件镜像包。 过去十年来，随着分布式系统的发展，日志数据管理起来更加复杂。如今，系统中可以容纳数以千计的服务器实例或者微服务容器，而所有这些实例或容器又会生成自己的日志数据。随着以云为基础的系统快速出现并占据主导地位，由机器所生成的日志数据呈爆炸性增长。而日志管理随之成为现代化IT运营中的重要任务，为包括调试、生产监控、性能监控、支持援助与故障查找之类的许多用例提供辅助支撑。 尽管分布式系统在
今天我们通过一则真实的案例来认识oracle 自带工具AMDU，无需将磁盘组mount即可实现数据分析，轻松进行数据恢复
无论是甲方还是一方都需要面对大量日志处理的情况，之前分析的时候用基本的shell命令进行处理，但是面对大量数据的时候则有些力不从心，而且面对纯文字也不大直观。后来有人推荐了ELK，最近ELK升级到了版本五。E， L， K三大组件统一了版本号，花了一段时间总算搭好了。
在互联网设计架构过程中，日志异步落库，俨然已经是高并发环节中不可缺少的一环。为什么说是高并发环节中不可缺少的呢？ 原因在于，如果直接用mq进行日志落库的时候，低并发下，生产端生产数据，然后由消费端异步落库，是没有什么问题的，而且性能也都是异常的好，估计tp99应该都在1ms以内。但是一旦并发增长起来，慢慢的你就发现生产端的tp99一直在增长，从1ms，变为2ms，4ms，直至send timeout。尤其在大促的时候，我司的系统就经历过这个情况，当时mq的发送耗时超过200ms，甚至一度有不少timeout产生。
在审查可疑网络活动时，经常遇到加密流量。大多数网站使用HTTPS协议，各种类型的恶意软件也使用HTTPS，查看恶意软件产生的数据对于了流量内容非常有帮助。
在我们深入取证以及从设备提取数据之前，我们应该清楚地了解文件系统类型和它们之间的差异。正如我们前面讨论的，在 Android 中进行物理采集有点棘手，一个主要原因是文件系统不同。
微服务架构越来越多地用于在基于云的和本地基础设施、大规模应用程序和服务中设计和实现应用程序系统。在应用程序设计和实施阶段需要解决许多安全挑战。在设计阶段必须解决的基本安全要求是身份验证和授权。因此，对于应用程序安全架构师来说，理解和正确使用现有架构模式在基于微服务的系统中实现身份验证和授权至关重要。本备忘单的目标是识别此类模式，并为应用程序安全架构师提供有关使用它的可能方式的建议。
单一的日志文件可能会增长到很大，并且在程序启动时读取从而成为性能瓶颈。老的日志需要定时清理，但是对于一个大文件进行清理操作很费劲。
项目情况介绍： 基于Python 3.6.6 ,实现对nginx访问的日志分析代码，实现了对日志中code的占比统计和浏览器类型和访问情况统计 实现的代码段有： 1.编写窗户函数，实现在一定的时间内对数据进行分析 2.通过正则表达式对日志进行匹配，加载日志文件，提取出文本里每行的日志信息 3.编写消费端代码，即使得提取到的数据能够按照消费端的代码进行处理 4.消息分发代码实现，通过queue，将提取的的文本放到队列里，供消费端代码处理 项目代码如下
转载来源: https://www.cnblogs.com/scy251147/p/9193075.html
Python爬虫可使用的架构有很多，对于我而言，经常使用Scrapy异步处理框架Twisted，其实意思很明确，Scrapy可以实现多并发处理任务，同一时间将可以处理多个请求并且大大提高工作效率。
在TKE中LogListener是以DaemonSet模式运行，可通过CRD方式创建采集配置采集TKE集群日志。本文介绍如何通过CRD方式创建采集配置。
正则表达式可用于搜索、编辑和操作文本。Python RegEx 被几乎所有的公司广泛使用，并且对他们的应用程序具有良好的行业吸引力，从而使得正则表达式越来越受重视
1.字符串处理：当需要使用正则表达式匹配和提取字符串中的特定模式时，可以使用该函数。例如，从一段文本中提取电子邮件地址、电话号码或网站URL等。
分析Oracle数据库日志文件(1) 一、如何分析即LogMiner解释 从目前来看，分析Oracle日志的唯一方法就是使用Oracle公司提供的LogMiner来进行， Oracle数据库的所有更改都记录在日志中，但是原始的日志信息我们根本无法看懂，而LogMiner就是让我们看懂日志信息的工具。从这一点上看，它和tkprof差不多，一个是用来分析日志信息，一个则是格式化跟踪文件。通过对日志的分析我们可以实现下面的目的： 1、查明数据库的逻辑更改； 2、侦察并更正用户的误操作； 3、执行事后审计；
框架是为了解决特定的业务场景而开发的一套高质量代码，通过框架避免了重复造轮子的低效模式，可以更加专注于具体业务相关的代码。在python中，scrapy就是一个主流的爬虫框架，可以通过如下方式进行安装
我们可以把互联网比作一张大网，而爬虫便是在网上爬行的蜘蛛。把网的节点比作一个个网页，爬虫爬到这就相当于访问了该页面，获取了其信息。可以把节点间的连线比作网页与网页之间的链接关系，这样蜘蛛通过一个节点后，可以顺着节点连线继续爬行到达下一个节点，即通过一个网页继续获取后续的网页，这样整个网的节点便可以被蜘蛛全部爬行到，网站的数据就可以被抓取下来了。简单来说，爬虫就是获取网页并提取和保存信息的自动化程序，其主要有如下三个步骤：
AI科技评论了解，苹果近日收购了一家数据挖掘和机器学习公司LATTICE（网址Lattice.io）。这家公司的前身是斯坦福大学计算机学院的研究项目DeepDive，主要内容是借助人工智能的方法研究和暗数据中的价值。苹果方面已经确认了对LATTICE公司的收购，并且发出电子邮件进行声明：“苹果不时收购小型科技公司，我们一般不会讨论我们收购的目的或计划。” LATTICE公司 LATTICE公司前身DeepDive团队的领军人物是斯坦福大学计算机科学教授克里斯·雷（Chris Re）。现在LATTICE
一晃新的一年就过去了 1/24，程序君发现自己竟然还没有写上哪怕只言片语，未免让「程序人生」的读者感到失望。如果说之前说自己忙都是瞎忙，如今我是体会到了什么叫忙得连去上厕所的路上都要以 6km/h 的速度前进。不过忙归忙，公众号还是要更新的，今天先来一篇短文，答谢大家的苦苦等待。 系统监控和日志处理这块，有很多现成的工具。除了商业上比较成功的 new relic 和 datadog 外，开源的解决方案也不少，如 elk stack (elasticsearch, logstash, kibana)，reim
在前一篇文章中，我们学习了 Shell 脚本的基础知识和语法。现在，让我们深入探讨 Shell 脚本在自动化任务中的实际应用。Shell 脚本能够帮助我们批量处理文件、定时执行任务等，提高工作效率。
在2021年发生了多起针对网络设备、监控系统、管道和水处理设施的知名网络攻击事件，使得大幅改进IoT/OT网络安全的需求变得更加明显。为了更好地了解组织面临的挑战，Microsoft委托Ponemon Institute进行了一项调查研究，以更好的从客户角度了解IoT/OT安全状态。该报告提供了关于物联网采用的业务关键性和组织面临的挑战，以及组织正在寻找的解决方案类型的宝贵见解。
在当今互联网环境下，由于个人获取信息的高度个性化，某些用户可能很少获取一些本应被广泛共享的信息，例如与社会相关的公共和政治话题，导致用户之间对某些事件的认知水平不等，而这可能导致公众舆论的分裂。广播公司主要通过广播传输各种信息，但由于人们信息接触方式的改变，仅通过广播很难充分传播这些信息。因此，本文站在广播公司的立场，试图探索如何扩展广播服务平台，提高服务的便利性，从而增加向用户展示信息的机会。
Windows网络操作系统都设计有各种各样的日志文件，如应用程序日志，安全日志、系统日志、Scheduler服务日志、FTP日志、WWW日志、DNS服务器日志等等，这些根据你的系统开启的服务的不同而有所不同。我们在系统上进行一些操作时，这些日志文件通常会记录下我们操作的一些相关内容，这些内容对系统安全工作人员相当有用。比如说有人对系统进行了IPC探测，系统就会在安全日志里迅速地记下探测者探测时所用的IP、时间、用户名等，用FTP探测后，就会在FTP日志中记下IP、时间、探测所用的用户名等。
在Oracle中，LogMiner是什么？其有哪些用途？请简述LogMiner的使用过程。
云上虚机做切换演练，应用架构为集群模式，服务器上也部署了自启动脚本，理论上只要重启服务器然后检查应用和业务状态就行，但是重启后应用启动不了，手动执行自启动脚本或手动执行应用拉起命令也失败。
Logrotate是一个系统实用程序，用于管理日志文件的自动轮换和压缩。如果未对日志文件进行轮换，压缩和定期修剪，则最终可能会占用系统上的所有可用磁盘空间。
在这篇博文中Anand Tiwari将讲述他在建立这样一个监控和警报系统时的经历和面临的挑战
默认情况下todesk日志文件保存在安装目录同级目录Logs下，在4.7以前的版本中，目录下有以service为首的文件以及以client为首的文件。其中service文件表示是被别人远控的日志。client文件表示是远控别人的日志。在4.7后的版本含4.7中，目录下不再存在以client为首的文件。
在传统的信息系统架构模式下，各个组织或各个部门根据各自的业务需求，在不同时期不同技术环境下建设出各自的信息系统。随着信息化建设的不断推进，业务活动呈现高频化、碎片化、场景化的特点。随之而来的是对系统的处理能力、容量、业务持续性、需求响应速度、运维响应速度的更高要求。
PowerShell是一种基于任务的命令行shell和脚本语言，构建于.NET之上，通常用于管理基于Microsoft Windows的操作系统的技术（Linux和MacOS也可以使用）。Windows PowerShell的内置命令为cmdlets，用户可以使用其管理计算机，其具有完整的用户开发的脚本语言和丰富的表达式解析程序。
爬虫，即网络爬虫，我们可以把互联网就比作一张大网，而爬虫便是在网上爬行的蜘蛛，我们可以把网的节点比做一个个网页，爬虫爬到这就相当于访问了该页面获取了其信息，节点间的连线可以比做网页与网页之间的链接关系，这样蜘蛛通过一个节点后可以顺着节点连线继续爬行到达下一个节点，即通过一个网页继续获取后续的网页，这样整个网的节点便可以被蜘蛛全部爬行到，这样网站的数据就可以被抓取下来了。
在数据库表丢失或损坏的情况下，备份你的数据库是很重要的。如果发生系统崩溃，你肯定想能够将你的表尽可能丢失最少的数据恢复到崩溃发生时的状态。有时，正是MySQL管理员造成破坏。管理员已经知道表已破坏，用诸如vi或Emacs等编辑器试图直接编辑它们，这对表绝对不是件好事！
对于一门技术的学习，尤其是像Oracle database这种知识体系极其庞杂的技术来讲，从宏观上了解其体系结构是至关重要的。同时，个人认为，未必是专业DBA人员才需要了解其体系结构（固然对于数据库专业人员来讲，这些都是必备知识了），一般的技术人员如果对其有较深入的了解，也是大有益处的，毕竟技术思想很多时候都是相通的嘛。本文就从不同维度，如Oracle的内存结构，进程结构，存储结构等方面做相应描述。
“前两篇文章介绍了NVH数采系统记录的原始文件如何读取，其内容是针对传感器采集到的振动或声音信号。在测试过程中，还有一种信号形式也会被记录下来，即CAN信号。本篇将简单介绍CAN信号的读取方法。”
在日常工作中，为了保护数据免于被二次利用和为了在文件分发过程中，可以不受其他电脑因为软件版本不同等原因导致文件不能打开或打开格式版面大变形，将要分发的文件，无论是Excel、Word或PPT，转为pdf格式，是一个不错的主意。
流式数据集成是对企业数据的实时连续收集和移动，以高吞吐量和低延迟大规模地处理大量数据。数据的处理、分析、关联和传递是在流动中进行的，从而以可靠且可验证的方式提供了数据价值和可见性。
如今，在许多企业中，IT运维团队正在面临更加复杂和快速的环境变化。IT系统的复杂性和数量不断增加，这意味着运维人员需要花费大量时间来处理日常的事务，例如应用程序部署、监控、故障排除和性能优化等。为了解决这些问题，一种新的技术被开发出来，它就是AIOPS（人工智能运维），本文将介绍AIOPS的概念、应用和未来趋势。
如果你的应用运行在分布式架构上，你很可能会使用集中式日志系统来收集它们的日志，其中我们使用比较广泛的一个工具就是 fluentd，包括在容器化时代用来收集 Kubernetes 集群应用日志 fluentd 也是使用非常多的。我们将解释它是如何工作的，以及如何根据需求来调整配置 fluentd。
1. 内部系统：企业内部各类系统和应用程序产生的数据，如企业资源计划（ERP）系统、客户关系管理（CRM）系统、人力资源管理系统（HRM）等。
在本篇技术博客中，猫头虎博主将带领大家探索如何高效从HTML中提取表格数据并保存至Excel文件的技巧。无论你是数据分析师、开发者，还是对数据抓取感兴趣的技术爱好者，这篇文章都将为你提供宝贵的知识和实用的代码案例。通过本文，你将学会使用Python语言及其强大的库如BeautifulSoup和Pandas来完成这一任务。本文内容涵盖HTML解析、数据提取、数据处理以及Excel文件的生成，旨在帮助读者轻松掌握从网页提取信息到数据持久化的完整流程。本文将成为你数据处理工作中的得力助手，快速从网页抓取数据再也不是问题。
乔布斯曾经说过「每个人都应该学习编程，因为它会教你如何思考」，看，乔帮主都觉得所有人都应该学编程，那你说做测试的要不要学？当然要。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
