分布式数据采集是分布式记录方式可以在影响网络带宽最小的情况下采集到所需要的数据，其主要设计思路就是在成员与RTI之间加一层记录接口，成员在向RTI发送数据时，首先经过记录接口，由记录接口将数据记录之后，再转发给RTI，这样就不会有冗余的数据在网络上传输（特别是大大减少了网络上的网间数据），消除了系统瓶颈。
早期在系统规模较小的时候，系统的运维主要靠运维人员手工完成。随着业务的急剧膨胀、微服务化，运维面临巨大的挑战，日志数据管理也面临各种问题：
1、时间：2021-2022年第一学期第15-16周。上午：8:00-11:30，下午：2:00-5:30。设计周的最后两天为验收时间，每个小组要求对课程设计任务提交设计报告。 2、地点：机房10#A301,机房10#A302,机房10#A303，以及安排的相关机房
微服务架构是一种软件开发模式，它将一个复杂的应用程序拆分为多个个独立的、小型的、可复用的服务，每个服务负责一个特定的业务功能。
日志审计是指通过全面收集企业软件系统中常见的安全设备、网络设备、数据库、服务器、应用系统、主机等设备所产生的日志（包括运行、告警、操作、消息、状态等）并进行存储、审计、分析，识别发现潜在安全事件与安全风险。日志审计同样属于数据安全领域的重要组成部分。
大数据的发展伴随着互联网技术的进步，数据量的增大、数据源的增多,大数据在互联网时代针对数据类别特别大的数据集,并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。
如果没有一个好的开始，不妨试试一个坏的开始吧。因为一个坏的开始，总比没有开始强。而完美的开始，则永远都不会来到。
1. 背景 ELKB（Elasticsearch、Logstash、Kibana、Beat的组合）是一套开源的分布式日志管理方案。凭借其闭环的日志处理流程、高效的检索性能、线性的扩展能力、较低的运维成本等特点，ELKB在最近几年迅速崛起，成为实时日志处理开源领域的首要选择。本文先向大家初步介绍ELK生态及其应用场景，后续会更多的介绍我们在ELK方面的工作。 2. 用户需求 在日志处理方面，用户经常遇到如下需求： 运维同学希望分析分布式环境下的错误日志，使用关键字搜索实时定位问题？ 问
在一个完整的离线大数据处理系统中，除了 hdfs+mapreduce+hive 组成分析系统的核心之外，还需要 数据采集、结果 数据导出、 任务调度等不可或缺的辅助系统，而这些辅助工具在hadoop生态体系中都有便捷的开源框架，如图所示：
一般的业务系统要引入 MQ，最早大家都用 ActiveMQ，但是现在确实大家用的不多了，没经过大规模吞吐量场景的验证，社区也不是很活跃，所以大家还是算了吧，我个人不推荐用这个了。
当前技术领域容器盛行，已然是一个云原生的时代, 在技术领域都或多或少跟云计算、容器、Kubernetes、云原生应用有着不同的渊源。云原生的技术变更带来了革命性的变化, 节省了成本，使得系统能够快速应对业务的快速迭代发布, 从而推动业务的快速发展。但同时导致了公司对于上云后对于应用的监控,管理发生了很大的变化.
大数据平台每天会产生大量的日志，处理这些日志需要特定的日志系统。目前常用的开源日志系统有 Flume 和Kafka两种， 都是非常优秀的日志系统，且各有特点。下面我们来逐一认识一下。
综上所述，根据不同的业务需求和技术实力，选择适合的消息队列是非常重要的。常见的消息队列包括 ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ和Kafka。每种消息队列都有其优缺点，如单机吞吐量、时效性、可用性、消息可靠性和功能支持等方面有所差异。因此，在选择消息队列时，需要根据实际情况综合考虑这些因素。
通常一个线上问题的定位流程是: 通过 Metric 发现问题, 根据 Trace 定位到问题模块，根据模块具体的日志定位问题原因。在日志中包括了错误、关键变量、代码运行路径等信息，这些是问题排查的核心，因此日志永远是线上问题排查的必经路径;
小伙伴们选择大数据平台，想必是传统的关系型数据库无法满足业务的存储计算要求，面临着海量数据的存储和计算问题。
在早期的项目中，如果想要在生产环境中通过日志定位业务服务的Bug 或者性能问题，则需要运维人员使用命令挨个服务实例去查询日志文件，这样导致的结果就是排查问题的效率非常低。
一般的业务系统要引入 MQ，最早大家都用 ActiveMQ，但是现在确实大家用的不多了，没经过大规模吞吐量场景的验证，社区也不是很活跃，所以大家还是算了吧，我个人不推荐用这个了；
日志向来都是运维以及开发人员最关心的问题。运维人员可以及时的通过相关日志信息发现系统隐患、系统故障并及时安排人员处理解决问题。开发人员解决问题离不开日志信息的协助定位。没有日志就相当于没有了眼睛，失去了方向。
所以消息队列实际是一种非常复杂的架构，你引入它有很多好处，但是也得针对它带来的坏处做各种额外的技术方案和架构来规避掉，做好之后，你会发现，妈呀，系统复杂度提升了一个数量级，也许是复杂了 10 倍。但是关键时刻，用，还是得用的。
“ 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。”
就这样，大数据领域蓬勃发展了好几年，有很多伙伴执迷于技术，成为了分布式计算与存储的领域专家。也有很多伙伴执迷于数据，成为了行业的数据研发专家。当然还有很多小伙伴，热衷于工具系统开发，成为了数据技术专家。那么我们回过头来考虑，什么是大数据，什么又是数据仓库，什么又是数据技术。大数据其实是个非常笼统的感念，它是由数据仓库演化而来的数据与技术方法论，那么我们先说一下数据仓库的由来：
ApiBoot是接口服务的落地解决方案，依赖于SpringBoot，提供了一系列开箱即用的组件，通过封装来简化主流第三方框架的集成，从而提高开发者开发效率、学习成本、降低入门门槛，真正的实现开箱即用。
在集群化环境里，日志采集是重要基础设施。本文结合最新的 1.0.9 版，对 logpipe 做一个简单的介绍。开源主流解决方案是基于 flume-ng，但在实际使用中发现 flume-ng 存在诸多问题。
今天谈下大数据平台构建中的数据采集和集成。在最早谈BI或MDM系统的时候，也涉及到数据集成交换的事情，但是一般通过ETL工具或技术就能够完全解决。而在大数据平台构建中，对于数据采集的实时性要求出现变化，对于数据采集集成的类型也出现多样性，这是整个大数据平台采集和集成出现变化的重要原因。
针对上述问题，为了提供分布式的实时日志搜集和分析的监控系统，我们采用了业界通用的日志数据管理解决方案 - 它主要包括 Elasticsearch 、 Logstash 和 Kibana 三个系统。通常，业界把这套方案简称为ELK，取三个系统的首字母。调研了ELK技术栈，发现新一代的logstash-forward即Filebeat，使用了golang，性能超logstash，部署简单，占用资源少，可以很方便的和logstash和ES对接，作为日志文件采集组件。所以决定使用ELK+Filebeat的架构进行平台搭建。
我们的一台应用服务器，操作系统是Red Hat Linux，监控报警，/opt/applog文件系统使用率超阈值，整体容量为50G，但发现实际文件容量20G，剩下的30G空间是什么？
1. Flume 介绍 1.1. 概述 Flume是一个分布式、可靠、和高可用的海量日志采集、聚合和传输的系统。 Flume可以采集文件，socket数据包、文件、文件夹、kafka等各种形式源数据，又可以将采集到 的数据(下沉sink)输出到HDFS、hbase、hive、kafka等众多外部存储系统中 一般的采集需求，通过对flume的简单配置即可实现 Flume针对特殊场景也具备良好的自定义扩展能力， 因此，flume可以适用于大部分的日常数据采集场景 1.2. 运行机制 Flume分布式系统中最核
远古时代，boss下达任务，我要看这一年我的商业帝国各个业务的销售报表，公司整体运行的情况。No Problem！咻咻咻，SQL几百行，熬夜跑几趟。不行等一会，调试我最棒。oracle，mysql，虽然慢了点，虽然SQL多了点，但是总是能在老板的咖啡泡完之前给出报表。后来，帝国版图扩大，业务激增，数据爆炸，Oracle本来是帝国的中流砥柱，奈何太贵，维护太累，mysql的集群部署，分库分表，渐渐代替了Oracle。
消息中间件(MQ)适用于需要可靠的数据传送的分布式环境。采用消息中间件机制的系统中，不同的对象之间通过传递消息来激活对方的事件，完成相应的操作。发送者将消息发送给消息服务器，消息服务器将消息存放在若干队列中，在合适的时候再将消息转发给接收者。消息中间件能在不同平台之间通信，它常被用来屏蔽掉各种平台及协议之间的特性，实现应用程序之间的协同，其优点在于能够在客户和服务器之间提供同步和异步的连接，并且在任何时刻都可以将消息进行传送或者存储转发，这也是它比远程过程调用更进一步的原因。
举个例子，你做量化投资，基于大数据预测未来股票的波动，根据这个预测结果进行买卖。你当前能够拿到以往股票的所有历史数据，是否可以根据这些数据做出一个预测率高的数据分析系统呢？
随着云计算技术的发展，越来越多的公司开始向业务更敏捷、成本更低、可伸缩、更灵活的云原生架构转变。而在云原生技术栈中，容器已经成为应用分发和交付的标准技术，将应用与底层运行环境进行解耦；其中 Kubernetes 已经成为容器编排的事实标准，被广泛用于自动部署、扩展和管理容器化应用。
接上篇《运维架构是全站技术架构中不可分割的一部分》，文中提到一个问题，运维架构和技术架构的脱节这个问题到底出在哪了？到底谁应该承担这个责任？
“大数据” 三个字其实是个marketing语言，从技术角度看，包含范围很广，计算、存储、网络都涉及，知识点广、学习难度高。 本期会给大家奉献上精彩的：阿里数据库、AI、Hbase、CV、DDD思想、Aloha、推荐系统、5G、日志采集、对抗网络、Cassandra、。全是干货，希望大家喜欢！！！ #大数据和云计算技术社区#希望通过坚持定期分享能帮助同学在大数据学习道路上尽一份微博之力。相信长期坚持认真阅读周报的同学，在技术的道路上一定会日益精进！感谢编辑们的长期坚持！也请同学们继续打赏，支持社区，支持编辑们持续奉献高质量知识！ 以下是正文，限于众编辑水平有限，不保证大家都喜欢。
MQ可以将系统的超量请求暂存其中，以便系统后期可以慢慢进行处理，从而避免了请求的丢失或系统 被压垮。
“大数据” 三个字其实是个marketing语言，从技术角度看，包含范围很广，计算、存储、网络都涉及，知识点广、学习难度高。
在gitee和github里面基本上找不到一款好用、功能完善、且开放源码的网盘系统，有一些可以免费试用但是只提供安装包，于是在利用业务时间开发了一套轻量级且易于上手的网盘系统，主要基于目前主流的前后端分离和微服务架构模式开发，里面涉及很多的解决方案，适合没有项目经验的同学学习。
上一期我们谈到通过WEB应用防火墙技术来防护邮箱系统自身的安全问题，由此解决了应用层防护不当导致的邮箱系统被黑客技术入侵的问题，本期我们介绍针对邮箱系统整体大数据审计分析平台的架构部署平台的技术架构以及邮件内容的异常分析。通过本期的介绍您将了解到邮箱大数据处理的全生命周期以及技术架构，另外，了解如何对邮箱业务异常进行基本的判断。 01 邮箱大数据分析处理过程 大数据中心重点实现企业网络环境安全类、管理类、流量数据以及资产、用户的基本数据的采集。数据采集层实现全流量审计引擎、日志采集引擎和资产、用户数据的
项目中日志的管理是基础功能之一，不同的用户和场景下对日志都有特定的需求，从而需要用不同的策略进行日志采集和管理，如果是在分布式的项目中，日志的体系设计更加复杂。
（本次课程是通过小程序对外推广的，所以PPT是竖版的。电脑端浏览体验可能不太好，望大家见谅）
为了让读者们可以更好的理解「如何基于Elastic Stack 搭建日志分析平台」，腾讯技术工程公众号特别邀请腾讯基础架构部的陈曦工程师通过语音录播分享的方式在「腾讯技术课」小程序里同步录制了语音+PPT解说版，点击小程序卡片即可收听： 以下为课程文字稿： 随着互联网、物联网的飞速发展，软硬件系统架构变得越来越复杂，分析各种系统产生的日志也变得越来越困难。在日志分析过程中，相信大部分同学会碰到以下问题： 1. 定位问题耗费大量时间 通常一个系统的各模块是分散在各个机器上的，定位问题时运维同学只能逐
云原生技术大潮已经来临，技术变革迫在眉睫。 在这股技术潮流之中，网易推出了轻舟微服务云平台，集成了微服务、Servicemesh、容器云、DevOps等，已经广泛应用于公司集团内部，同时也支撑了很多外部客户的云原生化改造和迁移。
3.4、在ASP.NET WebForm应用程序中如何将日志推送到Exceptionless
云原生技术大潮已经来临，技术变革迫在眉睫。 在这股技术潮流之中，网易推出了 轻舟微服务平台，集成了微服务、Service Mesh、容器云、DevOps等组件，已经广泛应用于公司内部，同时也支撑了很多外部客户的云原生化改造和迁移。
京东集团618作战指挥中心 ，成员来自于京东各个技术体系，包括核心系统架构师、一线运维专家、科研学者等。 近200位成员在618时共同努力，确保流量洪峰来临时系统安全、稳定、可靠，致力于提供最佳的用户体验。
相比于大而全的 ELK 日志监控平台，统一异常监控平台更推荐使用——sentry。 ELK是通用数据存储和查询服务，专长是基于关键字的海量搜索，同时通过搭配一些插件以后，它也可以做一些异常日志监控之类的工作，但这个不是ELK的专长。
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