前言 随着Devops、云计算、微服务、容器等理念的逐步落地和大力发展,机器越来越多,应用越来越多,服务越来越微,应用运行基础环境越来多样化,容器、虚拟机、物理机不一而足。 面对动辄几百上千个虚拟机、容器,数十种要监控的对象,现有的监控系统还能否支撑的住?来自于容器、虚拟机、物理机的应用日志、系统服务日志如何采用同一套方案快速、完整的收集和检索?怎样的架构、技术方案才更适合如此庞大繁杂的监控需求呢?本文主要从以下几个方面来分享下笔者在日志监控方面的一些经验。 目录 一、DevOps浪潮下带来的监控挑
最近很多人在咨询日志监控的事情,对于日志这个问题,简单也简单,不简单也不简单,日志最先反映出应用当前的问题,在海量日志里面找到我们异常记录,然后记录下来,并且根据情况报警,大家可以监控系统日志、nginx、Apache、业务日志。想用好用对,不是辣么容易,一直想系统的写下,无奈人比较懒,就把自己的微薄经验跟大家一起互相学习下。zabbix最主要的是监控日志文件中有没有某个字符串的表达式,支持日志文件正则和关键字正则,其是把日志文件中符合关键字的日志过滤出来入库,不包含的日志不采集,且只支持主动模式。
日志监控,是每个公司必须解决的一个问题。创业型公司,如何用半天的时间,搞定一个可扩展,通用的日志监控框架,是今天要聊的话题。
上一篇《100行代码,搞定http监控框架》介绍了通用+可扩展的http监控平台的架构: 监控平台层:调度监控项,通过后台管理监控项 信息管理层:通过服务和后台维护集群,告警接收人,告警策略等信息 告警发送层:通过接口发送邮件,短信,微信等消息 创业型公司,如果没有上述完善的基础设施,可以简化为一个通用+可扩展的http监控框架: 调度器:100行的伪代码,简述了调度器的原理 可扩展配置:通过配置文件来维护监控项、集群、告警人信息,同时保持扩展性 不少同学留言问,这个框架日志监控覆盖不了,RPC接口监控覆盖
上一篇《100行代码,搞定http监控框架》介绍了通用+可扩展的http监控平台的架构:
从事运维一年半,遇到过各式各样的问题,数据丢失,网站挂马,误删数据库文件,黑客攻击等各类问题,今天想简单整理一下,主要有以下几点: 1.线上操作规范 测试使用 Enter前再三确认 忌多人同时操作 先看再备份后改 2.涉及数据 慎用rm -rf 备份大于一切 稳定大于一切 保密大于一切 3.涉及安全 ssh 防火墙 精细权限控制粒度 入侵检测和日志监控 4.日常监控 系统运行状况 服务运行状况 日志监控(安全) 5.性能调优 深入了解运行机制 调优框架以及先后 每次只调一个参数 基准测试 6.运维心态 控制
Zabbix可用于集中监控和分析日志,支持有日志轮询的日志监控分析。当日志中出现相关警告信息(如警告、报错等),可以发送通知给用户。日志监控功能,必须满足以下两个条件:
当初学习 Linux 的使用,从基础到服务到集群,都是在虚拟机做的,虽然老师告诉我们跟真机没有什么差别,可是对真实环境的渴望日渐上升,不过虚拟机的各种快照却让我们养成了各种手贱的习惯,以致于拿到服务器操作权限时候,就迫不及待的想去试试。
一、线上操作规范 1.测试使用 当初学习Linux的使用,从基础到服务到集群,都是在虚拟机做的,虽然老师告诉我们跟真机没有什么差别,可是对真实环境的渴望日渐上升,不过虚拟机的各种快照却让我们养成了各种手贱的习惯,以致于拿到服务器操作权限时候,就迫不及待的想去试试,记得上班第一天,老大把root密码交给我,由于只能使用putty,我就想使用xshell,于是悄悄登录服务器尝试改为xshell+密钥登录,因为没有测试,也没有留一个ssh连接,所有重启sshd服务器之后,自己就被挡在服务器之外了,幸好当时我备份了
一、课程介绍 本次分享课程属于《C#高级编程实战技能开发宝典课程系列》中的一部分,阿笨后续会计划将实际项目中的一些比较实用的关于C#高级编程的技巧分享出来给大家进行学习,不断的收集、整理和完善此系列课程! 一、本高级系列课程适合人群如下 1、有一定的NET开发基础。 2、喜欢阿笨的干货分享课程的童鞋们。 二、今天我们要解决的日志监控痛点问题描述 1)、你是否在为找到一款轻量级日志监控组件四处寻找而感到烦恼? 2)、你是否在每次都要通过查找日志文件而感到烦恼? 3)、 你是否在还在Debug不
在这之前,我们相继卷完了:关系型数据库 MySQL 、 NoSQL 数据库 Redis 、 MongoDB 、搜索引擎 ElasticSearch 、大数据 Hadoop框架、PostgreSQL 数据库、消息中间件 Kafka、分布式协调中间件 Zookeeper、消息中间件 RabbitMQ 这些系列的知识体系。今天开始,我们将踏上另一个系列的学习之路:企业级监控平台。
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。
本文讲述了如何构建一个全链路日志监控平台,包括数据采集、存储、查询和分析等方面的技术实现。同时,文章还探讨了在构建过程中所遇到的挑战和问题,以及解决方案。
通过以上措施的实施,可以提高Ceph集群的安全性,保护数据免受未经授权的访问和攻击。
应用架构是一个系统的高级结构。它是关于系统的一系列决策,包括系统的组成部分、这些部分之间的交互,以及对这些部分的引导性指南。这些决策通常是由企业的IT团队和关键干系人员共同作出的。
前言 随着Devops、云计算、微服务、容器等理念的逐步落地和大力发展,机器越来越多,应用越来越多,服务越来越微,应用运行基础环境越来多样化,容器、虚拟机、物理机不一而足。面对动辄几百上千个虚拟机、容器,数十种要监控的对象,现有的监控系统还能否支撑的住?来自于容器、虚拟机、物理机、网络设备、中间件的指标数据如何采用同一套方案快速、完整的收集和分析告警?怎样的架构、技术方案才更适合如此庞大繁杂的监控需求呢? 上篇文章《建设DevOps统一运维监控平台,先从日志监控说起》主要从日志监控的方面进行了分享,本篇文章
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原文:http://www.infoq.com/cn/news/2016/07/lianjia-architect-plantform
我们知道监控系统的目标是:为保障业务SLA,帮忙我们更全面、细致的了解业务系统的运行状态,更及时的发现系统风险,同时给技术运营的同学争取更多化解风险的时间和解决问题的方向。
其基本原理是,当软件运行出现异常或故障时,将该软件的运行数据存储在一个缓存中,称为“桶”。当这个缓存满了之后,会将其中最老的一部分数据清除,并将最新的数据存入缓存中。
在实际的性能分析中,一个很常见的现象是,明明发生了性能瓶颈,但当你登录到服务器中想要排查的时候,却发现瓶颈已经消失了。或者说,性能问题总是时不时地发生,但却很难找出发生规律,也很难重现。
本文提供视频讲解,详细见地址:https://www.bilibili.com/video/BV1wV411r7YY
如果你是一名系统管理员,或者是一名好奇的软件开发工程师,那么你很有可能在平常挖掘日志信息的时候找到一些很有价值的信息。
近一年来,嘉维蓝鲸自动化运维解决方案成功在数十个客户处成功落地,同时也和上百家客户沟通了自动化运维的需求,有大量的用户会问我三个相同的问题:
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
1. 在Meta新的重返办公室政策生效前几周,该公司的人力资源主管写信给员工,警告一再违反规则的员工将面临严重后果。zoom和亚马逊也都宣布,重返办公室。就是说,远程工作并没那么容易实现。
前几天在CCTV播出的《新闻联播》——“众志成城保供应 企业在行动”,对腾讯在疫情期间向全国用户免费开放300人不限时的会议功能进行了报道:
监控是整个运维乃至整个产品生命周期中最重要的一环,事前及时预警发现故障,事后提供详实的数据用于追查定位问题。
监控是整个运维乃至整个产品生命周期中最重要的一环,事前及时预警发现故障,事后提供详实的数据用于追查定位问题。 目前业界有很多不错的开源产品可供选择。选择一款开源的监控系统,是一个省时省力、效率最高的方案。当然,对监控不是很明白的朋友们,看了以下文章可能会对监控整个体系有比较深刻的认识。
路由配置监控可以使用Spring Boot Actuator提供的/actuator/gateway/routes接口进行监控。该接口返回一个JSON格式的响应,包括网关的路由配置情况,例如:
随着Web应用规模的不断扩大,日志监控变得越来越重要。对于Nginx这样的Web服务器,实时监控和分析其日志信息可以帮助我们迅速发现问题、进行性能调优。本文将介绍如何使用Loki、Promtail和Grafana搭建一个高效的Nginx日志监控系统。
监控是整个运维乃至整个产品生命周期中最重要的一环,事前及时预警发现故障,事后提供详实的数据用于追查定位问题。目前业界有很多不错的开源产品可供选择。选择一款开源的监控系统,是一个省时省力、效率最高的方案。当然,对监控不是很明白的朋友们,看了以下文章可能会对监控整个体系有比较深刻的认识。
Kubernetes在容器编排市场中占主导地位,推动企业向微服务演进。微服务的每个实例都会生成大量日志事件,这些事件很快就变得难以管理。但更复杂的是当出现问题时,由于服务之间复杂的交互作用,以及可能的故障模式,导致很难找到根本原因。潜在的问题使得Kubernetes日志管理工具变得十分重要。
在现代的分布式系统中,日志数据是非常重要的。为了监控和分析日志数据,Elasticsearch 已经成为了一个非常流行的选择。Elasticsearch 不仅可以存储大量的日志数据,还可以实时地搜索和分析数据。但是,当您的系统发生异常情况时,如何及时获得通知呢?这就需要一个实时的告警框架了。本文将介绍基于 Elasticsearch 的实时告警框架,并推荐一个强大的工具:Frostmourne。
今年是以往10年中最坏的一年,是未来10年中最好的一年,同时也是自动化测试爆发的一年,自动化从18年开始萌芽之后自此功能测试打遍天下的日子已经一去不复返了。在自动化的领域里面,接口自动化当之无愧的是投入和产出比最高的一种,也是企业首先需要实施落地的一种自动化。
昵称:院长 性别:男 爱好:羽毛球,乒乓球,嗨歌,钻研技术 技能:在下方 职位:落魄技术
腾讯云监控,可以覆盖1,2场景, 我们只需根据业务需求配置告警策略即可。场景3-Saas层监控可以分为服务状态监控、异常日志监控和接口监控。
本文介绍如何使用ELK(Elasticsearch、Logstash、Kibana)集群对云上资源进行日志监控和审计。首先介绍了ELK集群的架构,然后详细讲解了如何在Kubernetes上部署ELK集群,最后介绍了如何通过ELK集群对云上资源进行日志监控和审计。
在搭建Web服务器时,需要考虑多个因素以确保服务器的性能、安全性和可扩展性,以下是一些主要考虑因素的详细描述:
微博平台监控技术负责人,负责微博平台、PC微博大规模监控系统的建设,主要关注实时大数据、运维自动化、智能化方向,2014年加入微博,之前曾在新浪、搜狐等公司从事运维监控方面的工作。
简单点来讲,就是一个监控脚本运行的工具,不过他可以统一化管理,laravel的队列文档上也有相关使用方式方法,例如
该程序使用场景说明:主要用于Linux服务器监控程序日志,如出现关键字异常则触发相应的动作或告警操作,通知到邮件联系人。
前面介绍了企业级监控概述及发展等相关的知识点,今天我将详细的为大家介绍 如何做好企业监控系统运维相关知识,希望大家能够从中收获多多!如有帮助,请点在看、转发朋友圈支持一波!!!
概要 为什么要做监控 线上发布了服务,怎么知道它一切正常,比如发布5台服务器,如何直观了解是否有请求进来,访问一切正常。 当年有一次将线上的库配置到了Beta,这么低级的错误,排错花了一个通宵,十几个人。 某个核心服务挂了,导致大量报错,如何确定到底是哪里出了问题。 SOA带来的问题,调用XX服务出问题,很慢,是否可以衡量? 由于业务系统数量大,每天都会产生大量的系统日志和业务日志,单流式业务的一台服务器产生的日志达400M 想直接查看内容打开可能几分钟,而且内容之多根本无法查看,给开发和运维带来诸多不便,
这个问题相对比较开放,如果确实不太清楚,自己可以假象如果你的接口被恶意攻击你会怎么办,讲清楚自己的思路就行(前提是不能瞎说,得有点道理,逻辑说得通)。
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。
食之无味,弃之可惜 在企业级应用的“季度或月度发布”被认为是领域最佳实践的时候,在应用部署到生产环境之前维护一个完整的环境来进行集成测试是非常必要的。但是,集成测试环境和集成测试本身有着如下的问题: 环境本身脆弱,而且通常存在手动配置部分,环境维护成本很高; 环境因素导致集成测试不稳定、不可靠、反馈慢,测试失败不易定位问题,同时还会重复测试隔离组件已经测过的功能。 集成测试成为了持续交付的瓶颈,犹如鸡肋。因此,最新一期ThoughtWorks技术雷达建议企业暂缓搭建企业级集成测试环境,而是采用增量的方式发布
在Kubernetes中,可以通过配置livenessProbe和readinessProbe来对Pod的健康状态进行检查,以及对服务的可用性进行检查。
高可用是指系统在面对各种故障和异常情况时,仍能够提供稳定、可靠的服务。对于企业和用户而言,高可用性是确保业务连续运行和用户体验的关键因素。 高可用系统能够降低因故障而导致的损失,提高用户满意度。
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