我们知道 Kibana 作为 Elasticsearch 的数据呈现及分析，在 Kibana 中，search 几乎遍布所有的页面。搜索对于 Elastic 至关重要。了解如何在 Kibana 中进行搜索时非常重要的。它不仅仅限于我们对于输入字的搜索，或者对于一些词的过滤。它还包括：
日志收集系统的原理是这样的，首先应用集成了Logstash插件，通过TCP向Logstash传输日志。Logstash接收到日志后根据日志类型将日志存储到Elasticsearch的不同索引上去，Kibana从Elasticsearch中读取日志，然后我们就可以在Kibana中进行可视化日志分析了，具体流程图如下。
背景 先说说当前背景，本人从一线红队（拿过大HVV第一）转为一个人的安全部也有两年的时间了，公司属于金融科技行业。金融科技类的公司并不直接受到银监会的监管，但是会遵守银行的安全要求，算间接受到监管。 10月18日，银保监会公布监管责任单位名单，包括4604家银行业金融机构法人、232家保险机构法人、2621家保险专业中介机构法人、115家外国及港澳台银行分行、7家外国再保险公司分公司。 为什么要先说明这个？这主要是由于金融行业的特殊性质和其关键的信息系统安全需求所决定的，对应金融行业的业务流程/风控都
现在大多数的公司都会使用ELK组合来对日志数据的收集、存储和提供查询服务。ElasticSearch + Logstash+ Kibana。
Kibana中的日志应用，使您能够搜索、过滤、并了解所有摄入到ElasticSearch的日志。而不是登录到不同的服务器，不停地更改目录、tail 日志，跳转不同的窗口。您的所有日志都可以在Logs应用程序中找到。
为了处理日益增长的数据，近年来出现了一大批分析和管理日志的工具，开发和管理人员能够借助这些工具来了解增长的数据。在这篇文章中，我将站在开发者的角度，分析一下这些工具的特点。
Jieming Zhu① , Shilin He② , Jinyang Liu③ , Pinjia He④ , Qi Xie⑤ , Zibin Zheng⑥ , Michael R. Lyu⑦
https://blog.csdn.net/arpospf/article/details/98795806
说到web服务器就不得不说Nginx，目前已成为企业建站的首选。但由于种种历史原因，Nginx日志分析工具相较于传统的apache、lighthttp等还是少很多。
日志解析：https://github.com/logpai/logparser 异常检测：https://github.com/logpai/loglizer 预备知识：需要对逻辑回归、决策树、SVM、PCA、聚类等有一些了解 论文原文： https://github.com/AmateurEvents/article/blob/master/System-Log-Analysis-for-Anomaly-Detection.pdf
程序开发者常常要分析程序日志，包括自己打印的日志及使用的其他软件打印的日志，如php,nginx日志等，linux环境下分析日志有一些内置命令能够使用，如grep,sort,uniq,awk等，当中最强大的是awk，是作为一门小巧的文本处理语言存在的，但由于它是一门语言，功能强大，但在命令行下使用并不那么方便，由于awk是面向计算而不是面向统计的。awk能够定义变量，能够进行计算，命令行下就是一个包括隐式for循环的语言。
首先，咱们还是老规矩，先介绍一下什么是日志分析。 日志分析----计算机、网络和其他IT系统生成审计跟踪记录或记录系统活动的日志。日志分析是对这些记录的评估，帮助公司缓解各种风险并满足合规性法规。
Index pattern：它指向一个或多个 Elasticsearch 的索引，并告诉 Kibana 想对哪些索引进行操作。
Gartner的定义：安全信息和事件管理（ Security Information Event Management）技术通过对来自各种事件和上下文数据源的安全事件的实时收集和历史分析来支持威胁检测和安全事件响应。它还通过分析来自这些来源的历史数据来支持合规报告和事件调查。SIEM技术的核心功能是广泛的事件收集，以及跨不同来源关联和分析事件的能力。
大家已经注意到，Docker Hub现在开始对镜像拉取进行限制，无论是免费的匿名用户，还是认证用户。在六个小时内，从一个IP地址镜像拉取的请求次数超过固定阈值（匿名用户100次，认证用户200次）后，Docker Hub就会限制其拉取带宽。虽然用户仍然可以拉取到Docker镜像，但是速度要慢得多。
Nginx 日志对于大部分人来说是个未被发掘的宝藏，总结之前做某日志分析系统的经验，和大家分享一下 Nginx 日志的纯手工分析方式。 Nginx 日志相关配置有 2 个地方：access_log 和 log_format 。 默认的格式： access_log /data/logs/nginx-access.log; log_format old '$remote_addr [$time_local] $status $request_time $body_bytes_sent ' '"$request"
在github上下载和es版本匹配的ik中文分词器 https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/tag/v7.10.0
日志是开发者用来分析程序和排查问题的重要工具。随着系统架构从早期的单体应用，演变到如今的微服务架构，日志的重要性也逐步提升。除了用日志辅助问题排查，还可以通过日志对微服务请求的全链路进行性能分析，甚至可以它用来解决分布式系统中的一致性问题。与此同时，系统产生的日志量和日志管理难度也显著增加。于是，日志管理工具随之诞生并迭代升级。从最开始登录到跳板机上查看日志，到自建分布式日志中心来统一管理日志流，到云平台厂商提供专门的日志管理服务。开发者只需要在应用中接入SDK将日志回流到日志平台，就可以使用日志平台提供智能检索、数据分析以及链路分析等能力，平台中易用的图形化界面和成熟的数据管理能力极大的提升了开发效率。
虽然作为一个后端开发，可能对日志系统lek的直接应用多过于学习维护，但是我们运维维护的elasticsearch总是崩，每次都说我用得不对，出于这个原因，决定对lek进行一次粗略的学习，对基本概念和使用方法记录和总结。
最近分享了我在WAF建设方面的一些经验，其中评论有一些让我有点意外，在这里引用一下：
Nginx的访问日志记录每条请求的来龙去脉，通过日志可以分析出很多有用的监控信息，如下面的这些信息。
最近几年，互联网产业在政策抑制和市场容量接近饱和的情况下，慢慢地由野蛮生长、争抢客户的增量市场发展模式，进入了一个需要精细化运营，通过优质服务来留住客户的存量市场发展模式。能够通过创新来开辟的业务新赛道的机会和案例已经越来越稀缺。各大厂商纷纷开始高举“降本增效”的大旗，以期能够度过寒冬。
一款新的GC日志分析仪器，业界首个基于人工智能机器学习指导的垃圾收集日志分析工具。 GCeasy具有内置的智能功能，可以自动检测JVM和Android GC日志中的问题并为之推荐解决方案。其具有以下特征：
去年一年，我写了将近100篇网络日志。 现在这一年结束了，我要统计"访问量排名"，看看哪些文章最受欢迎。（隆重预告：本文结尾处将揭晓前5名。） 以往，我用的是AWStats日志分析软件。它可以生成很详
早些时候 Erda Show 针对微服务监控、日志等内容做了专场分享，很多同学听完后意犹未尽，想了解更多关于日志分析的内容。Erda 团队做日志分析也有一段时间了，所以这次打算和大家详细分享一下我们在做的一些事情，希望对大家有所帮助。
服务发现和注册、弹性伸缩与负载均衡、容错处理（断路器与限流）、监控与报警、数据存储与共享、日志分析……
当我们谈论微服务架构时，我们在谈论什么？ 服务发现和注册、弹性伸缩与负载均衡、容错处理（断路器与限流）、监控与报警、数据存储与共享、日志分析…… 除了以上自然联想到的技术点，还有如Spring Cloud、Dubbo这样在过去几年受到广泛关注和应用的微服务架构框架，以及最近数个月内在国内外技术圈异军突起的Service Mesh。 什么是ServiceMesh Service Mesh是一种非入侵、透明化的微服务治理框架。作为服务与服务直接通信的透明化管理框架，Service Mesh不限制服务开发语言、
在前面几篇博客我们介绍过一种消息中间件——RabbitMQ，本篇博客我们介绍另外一个消息中间件——Kafka，Kafka是由LinkedIn开发的,使用Scala编写，是一种分布式，基于发布/订阅的消息系统，在介绍 kafka 之前，我们首先需要知道为什么会诞生 kafka 。
在我以前的文章（这里是第一[1]篇和第二篇[2]）中，我展示了ElasticSearch作为电子商务中的全文搜索引擎的使用，一些高级配置的设置和使用以及products包含所有内容的索引的创建保存的产品。
我们发现没有展示任何的数据。但我们之前已经把数据导入到Elasticsearch中了。
总体来说，KQL的语法相对简单，但可以通过组合运算符、通配符、括号和常量等元素来构建复杂的查询。
📌 猫头虎博主再次出击！ 日志分析，这个听起来可能有些枯燥的话题，其实隐藏着诸多机密和宝藏！在复杂的系统中，日志是发现、定位和解决问题的关键。通过深入分析日志，我们不仅可以快速响应当前的问题，还能预测潜在的风险。本文将深入介绍如何进行高效的系统日志分析，发掘其中的价值。准备好了吗？让我们一起探索日志分析的奥秘！
1.日志文件位置 控制面板→ 管理工具 → 事件查看器 或者win + R:eventvwr.msc
Web日志包含着网站最重要的信息，通过日志分析，我们可以知道网站的访问量，哪个网页访问人数最多，哪个网页最有价值等。一般中型的网站(10W的PV以上)，每天会产生1G以上Web日志文件。大型或超大型的网站，可能每小时就会产生10G的数据量。 对于日志的这种规模的数据，用Hadoop进行日志分析，是最适合不过的了。 目录 Web日志分析概述 需求分析：KPI指标设计 算法模型：Hadoop并行算法 架构设计：日志KPI系统架构 程序开发1：用Maven构建Hadoop项目 1. Web日志分析概述 Web日志
DDoS攻击是一种基于DoS特殊形式的拒绝服务攻击，是一种分布的、协同的大规模攻击方式，处于不同位置的多个攻击者同时向一个或多个目标发动攻击，或者一个攻击者控制了位于不同位置的多台机器并利用这些机器对受害者同时实施攻击。攻击者进行一次DDoS攻击，需要经过了解攻击目标、攻占傀儡机、实际攻击三个主要步骤，如图1所示。
Kusto 查询语言 (KQL) 是使用 Microsoft Sentinel 的驱动语言。尽管类似于 SQL，但新用户仍必须学习和练习该语言。为了帮助加速学习语言，我们创建了一个交互式学习工作簿。当前版本将帮助新用户或现有用户对语言有 100-200 级的理解，同时还提供实践经验，帮助他们在执行现实世界的查询时迅速上手。
前段时间偶然间在一朋友处获得了多个系统的web日志，并被被要求针对这些日志进行分析。一时兴起，随便打开了一个，打开后发现日志数量极大，接着又打开了好几个，发现每个系统的日志量都极大的。起初准备找web日志分析工具，收集一番后对这些日志分析工具不熟悉，因此凭着经验进行分析。
TiDB 中的慢查询日志是一项 关键的性能监控工具，其主要作用在于协助数据库管理员追踪执行时间较长的 SQL 查询语句。 通过记录那些超过设定阈值的查询，慢查询日志为性能优化提供了关键的线索，有助于发现潜在的性能瓶颈，优化索引以及重构查询语句，从而提升数据库的整体性能。 本文将主要介绍 TiDB 中慢查询日志的功能，并探讨常用的慢查询日志分析方法 。
在 Uber，我们提供了一个集中的、可靠的、交互式的日志平台，让工程师们可以快速完成大规模日志分析工作。这些日志被标记为一组丰富的上下文键值对，工程师可以使用它们来切分数据，以显示异常或有趣的模式，从而指导产品改进。当前，该平台每秒从不同区域数以千计的服务摄取数以百万计的日志，存储几个 PB 的数据，每秒为来自仪表盘和程序的数百个查询提供服务。
首先，我们应该清楚，日志文件不但可以帮助我们溯源，找到入侵者攻击路径，而且在平常的运维中，日志也可以反应出很多的安全攻击行为。
在PromQL、LogQL和TraceQL之前，业界在查询和分析监控指标、日志和链路时使用了不同的方法和工具。这些方法和工具通常会因技术和需求的演变而变化，以下是在之前常见的一些方法：
计算机的系统日志提供了对正在运行的系统状态的描述。日志的内容和格式在不同的系统之间，甚至在系统中的不同组件之间都可能有着很大的不同。硬件的驱动程序可能生成指示与硬件通信有问题的消息，而 Web 服务器可能记录请求了哪些页面以及何时请求其他服务。
咱们今天来谈谈上网日志分析算法吧，上网日志分析算法可不是一般的香饽饽，可以将上网日志分析算法看做是咱们电脑监控软件的得力助手，不仅能帮咱们监控、分析，还能精心照顾咱们电脑用户的上网行为，就像是一位贴心的管家。接下来就让咱们一起看看上网日志分析算法在电脑监控软件这个领域的研究和应用吧：
随着业务的发展，服务越来越多，相应地，日志的种类和数量也越来越多。一般地，我们会用grep、awk，或者编写脚本进行日志分析。对于多个服务构成的系统，需要人为把这些日志分析工作有机地结合起来。在业务系统组件多而组件间关联复杂的情况下，这种分析方法效率十分低下，一个日志分析平台极为必要。从日志的整合和展示看，日志分析平台主要由两部分构成，一是日志整合系统，负责把各组件日志集中并索引起来，以方便快速的搜索和分析，这可以用ELK开源软件进行搭建；二是日志分析展示系统，对各类日志提供尽可能多的自动化分析和评估报表，这需要辨识并固化尽可能多的日志分析的行为模式。这些都基于对ELK的认识和对业务系统各组件日志的理解。
堡塔日志服务系统 功能描述：堡塔日志服务系统是一款功能强大的日志管理和分析工具、多主机多网站日志收集、汇总、存储、统计与分析等多项功能一体的日志分析系统
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
