知行之桥EDI系统的Workspace Receive 端口以及Workspace Send 端口是成对出现的，可以实现跨工作区传输文件。
为什么要使用日志分析平台 对于日志的重要性，都会很认同，不管是一个小网站，还是一个大系统，都会用到日志 网站初期，一般就是查看web服务器访问日志，例如，平时关注一下404访问，有的话及时处理一下；网站访问变慢了，查看一下是哪些访问比较频繁、哪些资源占流量等等 如果管理员很勤劳，这时可能都不需要什么工具，直接打开日志文件用肉眼就能看个差不多了 随着网站规模的发展，访问日志越来越多，勤劳的管理员肉眼搞不定了，需要学习使用一些日志处理小程序，例如linux下，要使用 grep、sed、awk 等命令实现检索和
在构造函数里面主要就是通过传递过来的参数（日志级别）对创建一个consolelogger对象
采集页面被浏览器加载展现的记录，这是最原始的互联网日志采集需求，也是一切互联网数据分析得以展开的基 础和前提。
Elasticsearch可广泛应用于日志分析、全文检索、结构化数据分析等多种场景，大幅度降低维护多套专用系统的成本，在开源社区非常受欢迎。然而Elasticsearch为满足多种不同的使用场景，底层组合使用了多种数据结构，部分数据结构对具体的用户使用场景可能是冗余的，从而导致默认情况下无法达到性能和成本最优化。
说起日志，大家都是耳熟能详的，一大堆日志插件映入眼帘，日志收集的方式也历历在目，但是，今天我们的重点不仅仅是收集日志了，今天我们主要说说怎么管理日志 收集日志 日志管理的第一件事，就是日志的收集。日志收集是开发者必备的技巧，不管是哪个开发语言，哪个开发平台，日志收集的插件都是有很多选择的。例如： .net 平台大家钟爱的log4net,支持多种存储方式（文件、数据库），多种格式，多种日志拆分方式。 java 平台主流的log4j、slf4j、logback，多种选择。 日志收集的组件这里就不一一说明了，使用
日志管理的第一件事，就是日志的收集。日志收集是开发者必备的技巧，不管是哪个开发语言，哪个开发平台，日志收集的插件都是有很多选择的。例如：
摘要: 万变不离其宗 引言 本文给大家讲述的是我们如何去构建一个日志系统，用到了那些技术，为什么用这些技术，并且讲述了遇到的问题及优化的过程，希望给大家在实践中能够提供一些参考。 最近在维护一个有关于日志的项目，这个项目是负责收集、处理、存储、查询京东卖家相关操作的日志，我们这里就叫它“卖家日志”。在日常的开发过程中，可能我们对日志这个词并不陌生，例如我们常接触到的log4j、slf4j等等，这些日志工具通常被我们用来记录代码运行的情况，当我们的系统出了问题时，我们可以通过查看日志及时的定位问题的所在，从而
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.
Loki是由Grafana Labs开源的一个水平可扩展、高可用性，多租户的日志聚合系统的日志聚合系统。它的设计初衷是为了解决在大规模分布式系统中，处理海量日志的问题。Loki采用了分布式的架构，并且与Prometheus、Grafana密切集成，可以快速地处理大规模的日志数据。该项目受 Prometheus 启发，官方的介绍是：Like Prometheus,But For Logs.。
进程有规律，短时间内频繁操作。发生该操作的原因最大可能是有重要的文件将要被修改，360防火墙的策略将其禁止。如此频繁的操作是很可疑的。
在日常项目中，总是需要记录下一些细小信息或者错误码、错误信息的，这个时候就需要进行日志的操作。
roc，腾讯高级工程师，Kubernetes Contributor，热爱开源，专注云原生领域。目前主要负责腾讯云TKE 的售中、售后的技术支持，根据客户需求输出合理技术方案与最佳实践，为客户业务保驾护航。 概述 本文介绍如何利用腾讯云容器服务 TKE 的日志功能对日志进行采集、存储与查询，分析各种功能用法与场景，给出一些最佳实践建议。 注: 本文仅适用于 TKE 集群。 如何快速上手 TKE 的日志功能入口在 集群运维-日志规则，更多关于如何为 TKE 集群启用日志采集与基础用法，参考TKE日志采集
然而，日志记录的好坏直接关系到系统出现问题时定位的速度。同时，我们可以通过对日志的观察和分析，提前发现系统可能的风险，避免线上事故的发生。对于服务端开发人员来说，线上日志的监控尤其重要，能够帮助我们第一时间发现线上问题并及时解决。
最近，在对公司容器云的日志方案进行设计的时候，发现主流的 ELK 或者 EFK 比较重，再加上现阶段对于 ES 复杂的搜索功能很多都用不上，最终选择了 Grafana 开源的 Loki 日志系统。下面我们来介绍下 Loki 的一些基本概念和架构。
提及日志收集搜索框架，最常看到的解决方案就是 ELK。虽然现在有 Docker、k8s 帮我们简化了部署流程，但 ELK 对硬件的要求却很高。光是 Elasticsearch 官网就提及到需要 8 GB 内存以上的机器部署，可见占据的资源之多。为了能降本增效(穷~~~)，在网上看到了 Grafana 团队的日志框架: Loki。为此进行了深入的了解并应用在了一些项目上。
在Kubernetes集群环境中，一个完整的应用或服务都会涉及为数众多的组件运行，各组件所在的Node及实例数量都是可变的。日志子系统如果不做集中化管理，则会给系统的运维支撑造成很大的困难，因此建议在集群层面对日志进行统一收集和检索等工作。
笔者有着多年的toC开发、运维开发和运维工作经验，也曾开发很多内部运营系统，更多是从功能角度出发满足业务运维的需求很少提供完整规范的产品文档，关于开发的运营系统使用方法更多是通过口口相传，听起来不是很正规但确实是这样走过来的。
1.日志量太大如何归档、文本搜索太慢怎么办、如何多维度查询。2.应用太多，面临数十上百台应用时你该怎么办。3.随意登录服务器查询log对系统的稳定性及安全性肯定有影响。4.如果使用人员对Linux不太熟练那面对庞大的日志，定位问题慢。
Grafana 是用于时序数据的事实上的仪表盘解决方案。它支持近百个数据源。Grafana Labs 想从一个仪表盘解决方案转变成一个可观察性 (observability) 平台，成为你需要对系统进行调试时的首选之地。
吕亚霖，2019年加入作业帮，作业帮架构研发负责人，在作业帮期间主导了云原生架构演进、推动实施容器化改造、服务治理、GO微服务框架、DevOps的落地实践。 莫仁鹏，2020年加入作业帮，作业帮高级架构师，在作业帮期间，推动了作业帮云原生架构演进，负责作业帮服务治理体系的设计和落地、服务感知体系建设以及自研mesh、MQproxy研发工作。 摘要 日志是服务观察的主要方式，我们依赖日志去感知服务的运行状态、历史状况；当发生错误时，我们又依赖日志去了解现场，定位问题。日志对研发工程师来说异常关键，同时随着微
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;
ELK Stack 日志收集和检索平台想必大家应该比较熟悉，Elasticsearch + Filebeat + Logstash + Kibana。
上次的初探文章中，只是简单的对Loki做了一个入门介绍，并且很多小伙伴对于我要把ELK换掉的想法有不同的意见
由于这系列文章实在是太长，所以很抱歉发错了顺序，这应该是第二篇，不过单独来看也是可以成文的。 目录服务（ZooKeeper） 分布式系统是一个由很多进程组成的整体，这个整体中每个成员部分，都会具备一些状态，比如自己的负责模块，自己的负载情况，对某些数据的掌握等等。而这些和其他进程相关的数据，在故障恢复、扩容缩容的时候变得非常重要。 简单的分布式系统，可以通过静态的配置文件，来记录这些数据：进程之间的连接对应关系，他们的IP地址和端口，等等。然而一个自动化程度高的分布式系统，必然要求这些状态数据都是动态保存的
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。
最近公司正在往云原生进行转型，想拥有一套适合当前项目的监控系统，基于这个出发点，我们团队考虑使用 Prometheus 和 Grafana 组件。本篇将会以图解的方式剖析 Prometheus 的原理。
从这一讲开始，我们讨论 Linux 系统和应用安全。我们知道，在开发一个应用的过程中，需要涉及代码、操作系统、网络和数据库等多个方面。所以，只是了解代码安全肯定是不够的，我们还需要了解常见的基础环境和工具中的安全机制，学会通过正确地配置这些安全机制，来提升安全保障。
“ 基本提到日志分析架构都会提到ELK Stack,基本上已经成为最长使用的日志分析架构。在日常的日志分析领域，简单的数据分析，数据BI等进行支持。”
圈子里关于大数据、云计算相关文章和讨论是越来越多，愈演愈烈。行业内企业也争前恐后，群雄逐鹿。而在大数据时代的运维挑站问题也就日渐突出，任重而道远了。本文旨在针对复杂的大数据运维系统推荐一把利器，达到抛砖引玉的效果，如果文中出现任何纰漏和错误的地方，恳请指正，欢迎讨论，希望大家不吝赐教。 众所周知，大数据平台组件是很复杂的。笔者之前接触的一个大数据平台解决方案，仅平台组件就达20多个，这还没有加上物联网系统各组件。而这庞大的系统整合问题，对于运维来说是很头疼的。所以，在大数据时代下的运维问题是日渐尖锐。 有
日志在系统中扮演着监护人的身份，它是保障高可靠服务的基础，记录了系统的一举一动。运维层面、业务层面、安全层面都有日志的身影，系统监控、异常处理、安全、审计等都离不开日志的协助。
POSTGRESQL 中是可以对日志进行ARCHIVE 的, 但经常会有一个问题就是ARCHIVE 的速度好像经常没有产生WAL 日志的速度快,有的时候很长一段时间WALLOG 都没有被ARCHIVE, 原因是什么.
背景 随着酒店业务的高速发展，我们为用户、商家提供的服务越来越精细，系统服务化程度、复杂度也逐渐上升。微服务化虽然能够很好地解决问题，但也有副作用，比如，问题定位。 每次问题定位都需要从源头开始找同事
在一个完整的项目中，不仅仅是要完成正常的业务开发。同时为了提高一些开发效率、系统异常的追踪、系统功能的扩展等等因素，往往会用到系统在开发、运行过程中所产生的日志。这就需要我们有一个完善的日志系统来存储这些数据。本文将分享如何设计一个高可用、可扩展的分布式日志系统。
一直以来做日志切割都是使用 shell + crontab 来搞，shell 脚本可以在网上找到各种版本的，改改就用了，懒省事。这样的做法很传统，却忽略了系统的给我们提供的优秀的工具 —— logrotate。
在上一期《诊断专家》中，主要介绍的是和监控系统相辅相成的巡检平台，本期给大家带来的是日志平台。和传统的日志相比，腾讯专有云团队所使用的日志平台又会有哪些不同之处呢？
一、简 介 Loki是受Prometheus启发由Grafana Labs团队开源的水平可扩展，高度可用的多租户日志聚合系统。 开发语言: Google Go。它的设计具有很高的成本效益，并且易于操作。使用标签来作为索引，而不是对全文进行检索，也就是说，你通过这些标签既可以查询日志的内容也可以查询到监控的数据签，极大地降低了日志索引的存储。系统架构十分简单，由以下3个部分组成 ：
前言 最近有一点浮躁，遇到了很多不该发生在我身上的事情。没有，忘掉这些。好好的学习，才是正道！ 一、Flume简介 flume 作为 cloudera 开发的实时日志收集系统，受到了业界的认可与广泛应用。Flume 初始的发行版本目前被统称为 Flume OG（original generation），属于 cloudera。 但随着 FLume 功能的扩展，Flume OG 代码工程臃肿、核心组件设计不合理、核心配置不标准等缺点暴露出来，尤其是在 Flume OG 的最后一个发行版本 0.9.
CynosDB 是腾讯数据库研发团队推出的自研数据库，有PostgreSQL和MySQL两个版本。本文以兼容PostgreSQL版CynosDB为例，介绍我们的架构设计和优化思路。
一、简介 Redis是一个基于键值（K-V）的高速缓存软件，和他具有相同功能的软件有memcached，但其支持更为复杂的数据结构，例如：List,set,sorted set,同时redis具有持久性功能。redis究竟是什么？对于不同的应用场合，对redis的理解也不相同，如下有三种不同的理解。 ①key value store(键值存储),是一个以键值形式存储的数据库，用来作为唯一的存储系统，同时借助于sentinel实现一定意义上的高可用。 ②memory cached(内存缓
——本文来自阿雷头
这个项目叫做 TomatoLog，托管在 GitHub 项目上，使用的 License 是 MIT，请放心试用，目前该项目主要由我个人维护，还有两位大神加入了协作者中。* TomatoLog.Server 基于 .NETCore2.2 * TomatoLog.Client 基于 netstandard2.0
日志很早就有，日志对于信息安全的重要性也早已众所周知，但是对日志的真正重视却是最近几年的事情。
好久没有更新博客了，最近研究了Raft 协议，谈谈自己对 Raft 协议的理解。希望这篇文章能够帮助大家理解 Raft 论文。
TDSQL-C采用计算和存储分离的架构，所有计算节点共享一份数据，存储容量高达128TB，单库最高可扩展至16节点，提供秒级的配置升降级、秒级的故障恢复和数据备份容灾服务。TDSQL-C既融合了商业数据库稳定可靠、高性能、可扩展的特征，又具有开源云数据库简单开放、自我迭代的优势。《TDSQL-C PostgreSQL(CynosDB) 内核解密》文章已总体介绍了TDSQL-C核心架构与关键技术，本文下面将介绍TDSQL-C 计算层内核相关实现细节。
Loki的第一个稳定版本于2019年11月19日发布 是 Grafana Labs 团队最新的开源项目 是一个水平可扩展，高可用性，多租户的日志聚合系统 Loki 特性
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