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热门资源 访问来源、agent、分布等 传统分析流程 现在各家CDN厂商,通常会提供基础的监控指标,比如请求次数、带宽等信息,然后,在进行定制化分析场景下,默认指标往往不能解决所有问题,需要对原始日志进行更深入的挖掘...refer_domain text 请求来源域名 refer_param text 请求来源url 参数 refer_uri text 请求来源uri remote_ip text remote ip...,来做实时统计: 各省访问次数、下载流量、速度 使用ip_to_province函数,将client_ip转化成对应的省份,统计各个省份的访问次数,下载的总量,以及下载平均速度 * | select...4xx、5xx错误百分比和分布 根据return_code的值,将错误分为4xx和5xx两类,从下面的错误百分比和分布图来看,主要的错误都是发生了403错误,说明被服务器拒绝请求,这个时候就需要检查是不是资源使用超过限制...是否有用户在疯狂下载资源,行为是否符合预期 针对这些问题,我们举例来说明,用户也可以根据自己的业务场景进行定制化的分析 访问来源统计 not refer_domain:"" | select refer_domain
任务次数:指定时间段的任务次数。您可指定制定段,查询您所需要了解的时间范围内的任务次数。 客户端错误码分布:客户端 top 错误码。例如:网络超时、签名认证错误等。...失败率-运营商分布:运营商维度的失败率分布,便于了解由运营商网络导致的失败。 失败率-省份分布:省份维度的失败率分布,便于了解各个省份的失败率。...图表介绍-基础分布 任务次数:所选时间段内整体的 COS 任务次数,包括上传、下载、传输任务以及具体的 COS 请求任务。 用户请求来源分布(中国):通过地图的方式直观的展示省份的任务次数分布。...region分布:统计出各个 region 对应的任务次数。 用户请求来源分布(世界):通过地图的方式直观的展示国家的任务次数分布。 bucket分布:统计出各个存储桶对应的任务次数。...基础接口分布(全部任务类型):具体的 COS 请求任务次数分布(上传、下载、传输任务是由具体的 COS 请求组成的)。
事后阶段主要指发现并确认攻击来源后,及时响应,采取技术手段反向查询攻击者来源,并切断攻击者攻击线路,快速消减攻击可能造成的安全风险。 9.3. 保障成果分析 9.3.1....为增强本次大会官网的安全防护与监控能力,安恒信息为本次大会官网部署了最先进的云WAF设备与云Web业务审计设备,成功抵御了针对大会官网进行攻击的异常访问请求,并将其进行归并记录,最终送入安恒飞天镜系统进行统计与分析...图 9‑3 境外访问来源分布图 我国各省访问请求的地域统计分布前三位分别为浙江、江苏、北京。本次大会举办地浙江的官网访问请求远远超过其它省份,成为我国最关注本次大会的省份。 ?...检测与防御近千万次的境内外攻击关注 世界互联网大会保障网站群遭受境外攻击总量为242万次,攻击来源分布于境外数十个国家和地区,其中攻击来源最多的三个国家为美国(118,293次)、日本(17,301次)...图 9‑5 境外攻击来源分布图 大会官方网站群遭受境内攻击总量为2258万次,攻击来源分布于我国境内大部分省份,其中前三位的省份分别为浙江(1109万次)、广东(257万次)、湖南(225万次)。
▲ 图8-3 国内访问来源分布图 本次峰会举办地浙江的官网访问请求远远超过其它省份,成为我国最关注本次峰会的省份,临近的华东诸省对峰会官网的关注度也明显较高。...8.2.1.2 检测并防御近百万次境外攻击 峰会期间,G20杭州峰会官方网站群遭受网络攻击相对集中,本节对其攻击来源的地域分布进行统计和分析。...G20杭州峰会官方网站群遭受境外攻击总量为250,579次,攻击来源分布于境外185个国家和地区,境外攻击源分布情况如下图所示: ?...▲ 图8-4 境外攻击来源分布图 峰会官方网站群遭受境内攻击总量为563,160次,攻击来源分布于我国境内大部分省份,来自于我国云南省一台受控服务器在短时间内爆发式进行了大线程、高密度的攻击行为,被及时阻断...对酒店对外提供的门户网站系统,进行渗透测试,排查被黑客攻破的可能性。对部门酒店大堂、过道等存在查询终端的系统进行安全排查,避免攻击者通过此路径渗透酒店内网。
引言 随着互联网的高速发展,市面上也出现了越来越多的网站和app。我们判断一个软件是否好用,用户体验就是一个重要的衡量标准。比如说我们经常用的微信,打开一个页面要十几秒,发个语音要几分钟对方才能收到。...分布式缓存的应用在高并发的环境下,比如春节抢票大战,一到放票的时间节点,分分钟大量用户以及黄牛的各种抢票软件流量进入12306,这时候如果每个用户的访问都去数据库实时查询票的库存,大量读的请求涌入到数据库...这些订单号在缓存中都查询不到,然后会导致把这些查询请求全部打到数据库或者SOA接口。这样的话就会导致数据库宕机或者你的服务大量超时。 这种查询不存在的数据就是缓存击穿。...查询缓存之前先去布隆过滤器查询下这个数据是否存在。如果数据不存在,然后直接返回空。这样的话也会减少底层系统的查询压力。 缓存没有直接返回。 这种方式的话要根据自己的实际业务来进行选择。...这种情况的话只能针对于同一个key的情况下,比如你有100个并发请求都要来取A的缓存,这时候我们可以借助redis分布式锁来构建缓存,让只有一个请求可以去查询DB其他99个(没有获取到锁)都在外面等着,
运营同学小婷苦苦思索,列了下大概需要获知的信息: 线下沙龙会在哪里举办:需要了解访问客户地理来源,了解重点客户群体地理位置; 沙龙主题是什么:统计热点网站TOP排序,了解用户关注较多的内容板块是哪些;...当前用户主要用哪些客户端访问:针对当前客户端分布,重点设计落地页; 宣传落地页投放在哪些渠道:统计当前网站请求来源,寻找流量高的导流入口重点投放广告。...我们来看看如何用CLB访问日志轻松解决运营同学的燃眉之急吧~ 1.了解访问客户地理来源:利用CLS提供IP函数,将客户端ip转换为对应的省份或国家。...统计热点网站TOP排序:http_host记录了访问的请求域名,通过统计请求域名的pv,uv,可以统计top host排序。...统计当前网站请求来源:http_referer字段记录了网站的请求都来自于哪里。
首先,syn/ack源端口集聚在80、8080、23、22、443等常用的TCP端口,目的端口则是被攻击的业务端口80(而正常情况下客户端访问业务时,源端口会使用1024以上的随机端口)。...,国内源IP占比超过99.9%,攻击源国家分布如下: ?...从国内省份维度统计,源IP几乎遍布国内所有省市,其中TOP 3来源省份分布是广东(16.9%)、江苏(12.5%)、上海(8.8%)。 ? ?...、在面对高等级DDoS威胁时,接入云计算厂商的行业解决方案,必要时请求DDoS防护厂商的专家服务。...; Ø 源端口集聚在80/443/22/21/3389等常用的TCP服务端口,而且端口的源IP+端口真实存活; Ø syn/ack报文tcp协议栈行为超时重传行为; Ø 源IP绝大部分来源国内,且分散在全国各个省份
11.png 首先,syn/ack源端口集聚在80、8080、23、22、443等常用的TCP端口,目的端口则是被攻击的业务端口80(而正常情况下客户端访问业务时,源端口会使用1024以上的随机端口)。...,国内源IP占比超过99.9%,攻击源国家分布如下: image.png 从国内省份维度统计,源IP几乎遍布国内所有省市,其中TOP 3来源省份分布是广东(16.9%)、江苏(12.5%)、上海(8.8%...、在面对高等级DDoS威胁时,接入云计算厂商的行业解决方案,必要时请求DDoS防护厂商的专家服务。...; Ø 源端口集聚在80/443/22/21/3389等常用的TCP服务端口,而且端口的源IP+端口真实存活; Ø syn/ack报文tcp协议栈行为超时重传行为; Ø 源IP绝大部分来源国内,且分散在全国各个省份...、CF、绝地求生等多款腾讯内部业务,能够有效抵御各类型DDoS和CC攻击行为,提供先进可靠的DDoS防护服务,致力于保障游戏客户业务的安全、稳定。
这些高性能的服务节点都会按照一定的缓存策略存储业务内容,当用户向某业务内容发起请求时,请求会被调度至最接近用户的服务节点,直接由服务节点快速响应,有效降低用户访问延迟,提升可用性。...,灵活性欠佳,无法快速响应实时交互查询需求。...proto String text HTTP 协议标识 prov String text 运营商省份 referer String text Referer 信息,HTTP 来源地址 request_range...例如使用如下查询分析语句计算一天窗口(1440分钟)内各分钟的平均延时大小,50%分位的延时大小,和90%分位的延时大小。...[错误请求状态分布] 对于http_code > 400的请求,我们对其进行多维度分析,如按照域名和uri的维度进行top 排序;省份,运营商角度查看错误次数;查看客户端分布。
: ▲ 图 1‑12 某站点whois信息查询 根据风暴中心监测,国内政务行业中已出现多例网站备案信息与whois信息不一致的状况,此类现象将会使得网站的管理出现混乱,对政府的公信力有着十分严重的影响...该网站整体复制、仿冒了其门户网站的栏目名称、网站布局、风格和内容,具有迷惑性和误导性。除此之外,四川省地税局站点、多省份的住房保障与房管部门的官方网站均曾被仿冒,仿冒手法均十分相似。...124个国家的攻击数据,以及中国34个省份、自治区、直辖市、特别行政区的攻击数据。...重大活动期间出现密集攻击 根据安恒风暴中心防护日志显示,攻击的时空分布与一些重要会议,事件相关联,在G20杭州峰会与第三届世界互联网大会这些时间段,网站受到的攻击量明显增高,8月份的攻击量明显大约7...美国位居榜首,占了73.54%,其中有部分是国内黑客,使用了V**或者购买国外服务器等手段进行了真实IP的隐藏。 ▲ 图 2-3 境外攻击来源分布 未完待续
EdgeOne 订阅套餐已全量服务用户一个季度,期间,我们与用户进行了充分的沟通,了解到更多关于用户业务发展与 EdgeOne 支持相关的需求。为助力用户业务发展,EdgeOne 进行了全面升级迭代。...为了这这种场景下能更方便开发者进行分析并配置有效的策略,EdgeOne 开放了个人版和基础版的日志服务和数据分析。开发者可以查询近期安全日志和数据来得到更多业务安全的分析支撑。...其次,我们有广大的网站主要服务于大陆境内的用户,运营人员迫切希望了解到用户的地域和运营商等分布信息。...EdgeOne 本次在流量分析下,新增了国内各省份的流量、请求数和带宽峰值等分布情况,并在离线日志里增加了国内省份和运营商的数据。...这些新增数据能够帮助开发者和网站运营人员更轻松方便的查看用户的地域分布,支持大家做出更多高效的业务决策。
引言 随着互联网的高速发展,市面上也出现了越来越多的网站和app。我们判断一个软件是否好用,用户体验就是一个重要的衡量标准。...分布式缓存的应用 在高并发的环境下,比如春节抢票大战,一到放票的时间节点,分分钟大量用户以及黄牛的各种抢票软件流量进入12306,这时候如果每个用户的访问都去数据库实时查询票的库存,大量读的请求涌入到数据库...这些订单号在缓存中都查询不到,然后会导致把这些查询请求全部打到数据库或者SOA接口。这样的话就会导致数据库宕机或者你的服务大量超时。这种查询不存在的数据就是缓存击穿。...查询缓存之前先去布隆过滤器查询下这个数据是否存在。如果数据不存在,然后直接返回空。这样的话也会减少底层系统的查询压力。 缓存没有直接返回。这种方式的话要根据自己的实际业务来进行选择。...这种情况的话只能针对于同一个key的情况下,比如你有100个并发请求都要来取A的缓存,这时候我们可以借助redis分布式锁来构建缓存,让只有一个请求可以去查询DB其他99个(没有获取到锁)都在外面等着,
•request_size : 请求的大小•referer : 请求来源地址,假设你在 a.com 网站下贴了 b.com 的链接,那么当用户从 a.com 点击访问 b.com 的时候,referer...:•geo_location : 经纬度•geo_country : 国家•geo_country_code : 国家编码•geo_region : 区域(省份)•geo_city : 城市 user_agent...,很多网站用户无序登录也能访问,这时可以根据 IP + user_agent 的唯一性确定用户•IP 数 : 访问来源有多少个 IP 地址 ?...•网络流量 : 根据 request_size 请求的大小计数网络流入流量,bytes_sent 响应大小计算网络流出流量 ? •referer 来源分析 ?...数据•各个状态码的响应占比•5xx 服务端异常数量 •结合业务分析:请求的 request_path 地址和 request_query 参数一定是对应具体业务的,例如•请求某个相册的地址是 /album
今天给大家讲解中国教育在线高校数据爬虫,我们从网站中爬取各大高校的基本信息,通过本案例大家可以直观的了解中国人民关注最多的学校、教育部重点扶持的省份、教育资源分布情况。...数据爬取 数据来自中国教育在线(教育部阳光计划网站) ? 谷歌开发者工具分析网络请求 ? ? 代码编写 通过上一步的简单分析,可以看到api接口返回的信息,当前数据库共记录了2865条数据。...通过分析接口和查看页面数据,发现每页的api只是页数不同,因此我们通过构造每页的api,利用requests库进行模拟请求,具体代码逻辑如下。 ? ?...因此江苏高校数量的龙头是毋庸置疑的。综上所述,每个省份高校数量和该省的经济能力是密不可分的,表现为人数越少的省份,高校少而精;人数越多的省份,高校多而差, ? ?...综上所述,国家对技能型人才和理论性人才的布局是基本持恒的,因此得出的基本结论为每两个人就有一个可以上本科,但由于教育资源分布不均衡和发达城市的地域保护政策,使得经济落后省份的考生难以脱颖而出。
业务催的急,心发慌的现场! 2012 年,在一家支付公司做用户域的基础服务,每天做的事儿便是为满足业务需求,制定各种各样的 API。...某天,业务反馈线上调用查询省份地市接口频繁超时 ... ... 生产要敬畏,生产无小事。 于是乎,煎饼果子丢一旁。...一边让业务同事提供调用接口时的唯一 ID(rpid,查询日志全靠它),一边找运维同事确认网络有没有问题、服务有没有问题,在排除环境没问题的前提下,快速根据 rpid 获取日志并进行分析。...服务一启动,运维就疯狂打 Call 的现场。 2016 年,在一家互联网金融公司负责理财网站的从 0 到 1,都知道要想服务做的好,监控模块少不了。...作为一个久经职场的码农,真心的告诉你,经验来源于填坑,遇到的坑越多,经验越丰富,虽然遇到的问题可能变幻莫测,但是解决问题却有章可循。
根据选择的省份传回的省份编号查询所有的城市信息 根据选择的城市传回的城市编码查询所有的县区的信息 新建DictMapper接口 完成上面的三个功能,因此需要定义三个方法 /** * 省市区的接口...接口 /** * 省市区的业务接口 * @author chenjiabing */ public interface IDictService { /** * 获取所有的省份信息,返回对象集合...(省份下拉选择文本改变发出异步请求) /dict/getProvince.do 请求方式:GET 响应方式:@ResponseBody 获取对应的城市信息 /dict/getCities.do 请求方式...:GET 请求参数:ProvinceCode:省份编码 响应方式:@ResponseBody 获取对应的县区信息 /dict/getArea.do 请求方式:GET 请求参数:cityCode:城市编码...getProvinces()方法,发送异步请求,这样所有的省份信息都加载出来了 当省份信息的下拉列表select选择改变了,那么调用getCities()方法,这样对应省份的市就加载出来了 onchange
流计算的产生即来源于对于上述数据加工时效性的严苛需求:数据的业务价值随着时间的流失而迅速降低,因此在数据发生后必须尽快对其进行计算和处理。...且由于数据发生的持续性,数据流将长久且持续地集成进入流计算系统。例如,对于网站的访问点击日志流,只要网站不关闭其点击日志流将一直不停产生并进入流计算系统。...用户/系统主动发起一个计算作业(例如=Hive的SQL作业)并向上述数据系统进行请求。 计算结果返回,计算作业完成后将数据以结果集形式返回用户。...,展示网站实时流量的变化情况,分析每天各小时的流量和用户分布情况)。...数据量大且无法或没必要预算,但要求对用户的响应时间是实时的。比如说:昨天来自每个省份不同性别的访问量分布,昨天来自每个省份不同性别不同年龄不同职业不同名族的访问量分布。 对于实时计算来说。
查询sub_100031F0函数的引用信息发现: data:1000E5D4 dd 0 .data:1000E5D8 dd 0 .data...从这里可以知道,只要php成功加载了存在后门的xmlrpc.dll,那么任何只要构造对应的后门请求头,那么就能触发后门。在Nginx服务器的情况下就算请求一个不存在的路径,也会触发该后门。...可能受影响的目标全球分布概况: 可能受影响的目标全国分布概况: 毕竟是国产软件,受影响最多的国家还是中国,其次是美国。...2019/09/24攻击总数13320,攻击IP数110,被攻击网站数6570,以下是攻击来源TOP 20: 攻击来源 攻击次数 *.164.246.149 2251 *.114.106.254 1829...: 国家 数量 中国 34 美国 1 韩国 1 德国 1 省份分布: 省份 数量 云南 7 北京 6 江苏 6 广东 4 中国香港 4 上海 2 浙江 2 重庆 1 湖北 1 四川 1
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