展开

关键词

转发 | IT运维分析与海量日志

但要改变代码并且会增加程序执行开销,降低性能,而且修改了用户程序也会带来安全可靠性风险。 1.4 探针数据(Probe Data),又叫成数据(Synthetic Data):是模拟用户请系统进行检测获得数据,如 ICMP ping、HTTP GET等,能够从不同地点模拟客户端发起 1、过去 过去日志是不够重视,比如: 1.1 日志没有集处理 运维工程师登陆每一台服务器,使用脚本命令或程序看 1.2 日志被删除 磁盘满了删日志,或者日志回滚 黑客入侵后会删除日志,抹除入侵痕迹 如果抽取,不同日志有不同字段,数据库无法适应,而且,数据库无法提供全文检。 2、近年 近年开始使用Hadoop处理日志,但Hadoop是批处理,慢,不够及时。 Q14:你们SumoLogic区别或亮点是什么?

56510

时序数据库助力安全监控

在依赖开源项目具体实现层面上,这家是有差异,但最终达到效果上有很大相似性。到底哪家强,我这里就不详细阐述了,他们都没有给钱 ^-^。 传统日志管理驱动安全监视包含了太多不必要数据。相比之下,时序数据库将数据安全事件数据规范化为高效、标准化格式,允许经济地存储安全数据,并在多属性上引,从而实现快速。 例如,一些时序数据库通常在数十毫秒内测量其响应时间。鉴于这种高效数据格式,您可以以更少预算支出存储更多事件。 时序数据库非常适跟踪安全指标。 时序数据库能够应用高级算法进行异常检测,例如位数绝偏差 (MAD)、使用层次结构 (BIRCH) 或朴素贝叶斯分类器进行平衡迭代减少类。 由于有以上这些优点,安全社区已经开始探应用这些方法。 在大鱼安全平台构建过程,除了上面安全分析以外,时序数据库我们还有如下帮助: 上手快,可以说是 SaaS 服务普遍具有优点 历史数据降低精度保存 方便,方便可视化 【大鱼安全团队出品】-

12311
  • 广告
    关闭

    腾讯云618采购季来袭!

    一键领取预热专享618元代金券,2核2G云服务器爆品秒杀低至18元!云产品首单低0.8折起,企业用户购买域名1元起…

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    【微服务】160:Elasticsearch高级使用

    学习计划安排,关于功能: 结果过滤补充说明。 布尔组、范围…等多种高级。 以及非常重要,其种常用类型:桶度量说明与使用。 gt:表示大于 get:表示大于等于 lt:表示小于 lte:表示小于等于 3模糊 实际应用用户时输入词条与实际词条存在偏差,但也能数据,这就需要使用到模糊了。 ? 所以桶作用就在于按照某种方式数据进行分组,它只负责分组,不进行运算。 ②度量(metrics) 也就是我们以前学函数,比如平均值、最大值、最小值以及…等这些运算。 2使用 ? 在使用之前,我们需要创建一引库并添加数据,作为测试数据。 cars引库,有colormake字段,字段类型都为keyword,也就是不分词。 elasticsearch度量划分方式也有多种: Avg平均值;Max最大值;Min最小值;Sum……等等多种度量方式 当然关于使用,spring集成了一子模块Spring Data

    18040

    《Elasticsearch 源码解析与优化实战》第19章:速度优化

    很依赖系统cache,如果某需要从磁盘读取数据,则一定会产生相较高延迟。应该至少为系统cache预留一半可用物理内存,更大内存有更高cache命率。 例如,如果所有文档都有一price字段,并且大多数在一固定范围上运行range,那么可以通过将范围“pre-indexing”到并使用terms来加快速度。 转换表达式 在组可以通过bool过滤器进行and、or not逻辑组,这种组表达式在下面情况下可以做等价转换:(A I B) & (C | D) ==> (A & 利用自适应副本选择( ARS)提升ES响应速度 为了充分利用计算资源负载均衡,协调节点将转发到分片副本,轮策略是负载均衡过程最简单策略,任何一负载均衡器都具备这种基础策略, ESARS实现基于这样 一公式:,将分片副本进行排序,以确定哪最可能是转发请“最佳”副本。与轮方式向分片副本发送请不同,ES选择“最佳”副本并将请路由到那里。

    34811

    ES常用

    字段会被分析,在执行之前将每字段分词器(或分词器)应用于字符串。 恒大”,只要content出现之一,都会到;设置为and之后,只有同时出现都会被到。 ": { "content": "里皮恒大" } } } 1.3 词项 词项倒排存储词项进行精确匹配,词项级别通过用于结构化数据,如数字、日期枚举类型 1.4.1 bool query 因为工作接触到关于es是做、统计、分类项目,经常要做各种复杂多条件,所以实际上,bool query用得非常多,因为条件数不定,所以处理逻辑思路时 Filters 在Filter基础上,可以字段各自独立指标,即结果分别做指标

    3.4K30

    elasticsearch文档操作

    API 整体来说,条件既可以放在URL,也可以放在REST请,一般来说建议采用第二种方案,但是为了知识完整性,这里种方案都予以介绍。 执行 通过上面一小节,读者基本已经有所了解,接下来再来看看其他一些细节。 bool允许用户将几较小条件,通过bool逻辑运算,组成一较大条件,如下表示address包含“mill”“lane”所有文档: curl -X GET "localhost 执行 操作有点类似于我们在SQL函数,开发者可以通过操作,在一结果同时返回数据之后结果,例如,按照state关键字用户进行分组,然后按照分组后state 注意,在这,因为我们将size设置为0,因此只能看到结果,而没有结果。

    81030

    Elasticsearch 数据篇 转

    API ES提供了方式:请参数方式  请体方式。 q=*&pretty' 其bank是引名称,q后面跟着条件:q=*表示所有内容 请体方式(推荐这种方式) curl -XPOST 'localhost:9200/bank/_search 这门语言刚开始比较难理解,因此通过几简单例子开始: 下面命令,可以全部文档: { "query": { "match_all": {} } } query定义了,match_all声明了类型 提供了用户进行分组数理统计能力,可以把理解成SQLGROUP BY分组函数。 在ES,你可以在一次时间内,即完成操作也完成操作,这样就降低了多次使用REST API造成网络开销。 下面就是通过terms简单样例: ?

    39520

    Elasticsearch 性能优化六大猛招

    正常业务开发,产品经理往往要: 第一:快速秒级或者毫秒级响应。 第二:结果精准。 殊不知,二者不可兼得。 遇到类似者都要兼得,建议从架构选型业务层面做规避处理。 如果最新数据响应没有实时性要,则应增加刷新间隔,以提高数据写入效率,从而应释放资源辅助提高性能。 每次都需要轮段,轮完毕后再结果进行并。 4.2 插入数据时引进行预排序 Index sorting (引排序)可用于在插入时引进行预排序,而不是在时再引进行排序,这将提高范围(range query)排序操作性能。 4.4 使用分片请缓存 语句,设置:size:0,就会使用分片请缓存缓存结果。 size = 0 含义是:只返回结果,不返回结果。

    74920

    触类旁通Elasticsearch:关联

    象与嵌套区别在于映射,这会促使ES将嵌套内部引到邻近位置,但是保持独立Lucene文档,如图2所示。在时,需要使用nested过滤器,这些会在Lucene文档。 ? 嵌套文档 使用nested在嵌套文档上运行,使ES连接在同一分块Lucene文档,并将连接后结果数据看作普通ES文档。 (5)嵌套逆向嵌套 为了在嵌套类型象上进行,需要使用nested。这是一单桶,在其可以指定包含所需字段嵌套象之路径。 在父文档子文档 (1)has_child过滤器 使用子辈条件来父辈时候,如Elasticsearch活动分组,可以使用has_child或过滤器。 反规范化数据 下面代码首先会员,然后在时候,将同时获得者。 curl -X PUT "172.16.1.127:9200/my_index/_doc/4?

    59020

    《Learning ELK Stack》6 使用Kibana理解数据

    Elasticsearch Kibana4广泛使用Elasticsearch为可视化提供多种功能。 主要包含种类型 分桶(Bucketing):生成一系列桶,每桶都有一组文档,例如短语、范围、直方图等 度量:计算一组文档度量指标,例如最小值 、最大值 、,平均值等。 页面 适用于引数据进行交互式。 左侧:所有引模式 顶部:时间过滤器框 页面头部:基于@timestamp字段默认直方图;结果结果:按时间倒序显示最新500文档 时间过滤器 快捷时间过滤器 ? 相时间过滤器 ? 绝时间过滤器 ? 自动刷新设置 ? 区域触发时间过滤器 ? 数据 Kibana使用Lucene语法来引数据。

    18730

    关于ElasticSearch效果问题分析

    本文主要讨论问题: 如何节点或分片数据生成返回结果? ES是如何将相关度高内容能放在前面? 集群问题 如何节点或分片数据生成返回结果 在Mysql进行分库分表时候,经常会遇到一问题:如果数据分散在多张表,因为涉及到组多种表数据,将会非常麻烦;于有些分页场景,更是一灾难 S2: 这N分片基于本分片内容独立完成,然后将符条件结果全部返回。 S3: 客户端将返回结果进行重新排序排名,最后返回给用户。 有经验开发很容易看出来,这里有问题: 数量问题。 方式 ElasticSearch时候可以指定类型 QUERY_AND_FEATCH** 向所有分片(shard)都发出,各分片返回时候把元素文档(document)计算后排名信息一起返回 这种方式是最快,只需要去shard一次,但是各shard返回结果数量之可能是用户要sizen倍。

    41810

    关于ElasticSearch效果问题分析!

    本文主要讨论问题: 如何节点或分片数据生成返回结果? ES是如何将相关度高内容能放在前面? 集群问题 如何节点或分片数据生成返回结果 在Mysql进行分库分表时候,经常会遇到一问题:如果数据分散在多张表,因为涉及到组多种表数据,将会非常麻烦;于有些分页场景,更是一灾难 S2: 这N分片基于本分片内容独立完成,然后将符条件结果全部返回。 S3: 客户端将返回结果进行重新排序排名,最后返回给用户。 有经验开发很容易看出来,这里有问题: 数量问题。 方式 ElasticSearch时候可以指定类型 QUERY_AND_FEATCH** 向所有分片(shard)都发出,各分片返回时候把元素文档(document)计算后排名信息一起返回 这种方式是最快,只需要去shard一次,但是各shard返回结果数量之可能是用户要sizen倍。

    19630

    Elasticsearch初检及高级

    score - 相关性得分最高得分(全文检用) HTTP 客户端工具(POSTMAN),get请不能携带请体,我们变为 post 也一样 我们 POST 一 JSON 风格体到 文档是否符“must”或“should”子句标准,决定了文档“相关性得分”。 得分越高,文档越符条件。 例如:address 用 mathch;age 用 term; Aggregation() 提供了从数据分组提取数据能力。 最简单方法大致等于SQL Group bySQL函数。在elasticsearch,执行返回hits(命结果),并且同时返回结果,把已响应所有hits(命结果)分隔开。 这是非常强大且有效,你可以执行,并且在一次使用得到各自(任何一)返回结果。

    11910

    Elasticsearch 数据篇·【入门级干货】

    API ES提供了方式:请参数方式 体方式。 q=*&pretty' 其bank是引名称,q后面跟着条件:q=*表示所有内容 请体方式(推荐这种方式) curl -XPOST 'localhost:9200/bank/_search 提供了用户进行分组数理统计能力,可以把理解成SQLGROUP BY分组函数。 在ES,你可以在一次时间内,即完成操作也完成操作,这样就降低了多次使用REST API造成网络开销。 于基本数据大致就是上面讲述样子,熟悉了一些常用API,入门还是很简单,倒是要熟练使用ES,还是需要掌握各种命令,以及ES内部原理。

    48870

    《Elasticsearch 源码解析与优化实战》第9章:Search流程

    简介 GET操作只能文档进行处理,由_ index、_type id 三元组来确定唯一文档。 但需要一种更复杂模型,因为不知道会命哪些文档。 需要阶段才能完成原因是,在时候不知道文档位于哪分片,因此所有分片(某副本)都要参与,然后协调节点将结果并,再根据文档ID获取文档内容。 本章流程分析默认类型。下面我们仍旧按照请涉及节点来分析流程,流程涉及节点:协调节点数据节点。 分布式过程 一必须问请所有分片副本来进行匹配。 阶段并不会内容进行解析,无论什么内容,只看本次需要命哪些shard,然后针特定shard选择一副本,转发。 小结 是在ES实现,而非Lucene QueryFetch请之间是无状态,除非是scroll方式 分页不会单独“cache”,cache 分页没有关系 每次分页都是一次重新过程

    1K41

    数据库引结构知多少

    在30分钟演讲,其有近10页PPT内容B+Tree这种引有关。 例如其页 为此,将自己引相关理解梳理如下: 1.什么是引? 可以在一给定数据记录集上创建多引,每引有不同码(码)。 非引是第二引, 提高性能至关重要。 4.什么是书签找 非引不包含需要列,需要通过书签找来获取所列信息。 常见书签找有种:一是键找(key lookup,表),还有一就是RID找(RID lookup,堆表)。 使用覆盖引,让非引包含列,从而避免书签找。 引这种实现方式使得按主键十分高效,但是辅助需要检引:首先检辅助引获得主键,然后用主键到主获得记录。

    14100

    Elasticsearch 快速开始

    ,主要是与分析相关,介绍了常用一些 API、Query DSL API 使用; 整体上内容还是比较多。 REST API 涉及功能包括: 检集群、节点健康情况、状态以及统计信息; 管理集群、节点、元数据; 针增删改以及 API; 高级功能,比如分页、排序、过滤、脚本处理、 数据探 本节内容主要涉及方面:与分析。 数据 分析不可缺少数据,我们将使用 elastic 官方提供数据样本,相而言,应该比自己生成更符真实场景。 API 开始尝试一些简单。有种基本方式: URI Search,通常 URI 参数指定参数。 Request Body,在请内容包含在请发送。 都是通过 _search 请实现,同一可同时处理。这样也可以帮助我们节省必要网络带宽。 一例子,按银行卡账号状态(即 state)分组。默认是返回 top 10。

    22530

    触类旁通Elasticsearch:原理

    既然ES一切都是为了性能而设计,从逻辑设计物理设计角度考察ES数据组织,于理解ES工作原理会有帮助。 逻辑设计:用于基本单位是文档,可以将其认为是关系数据库里一行记录。 引-类型-文档ID唯一确定了一篇文档,文档ID可以是任意字符串。当进行时候,可以找特定文档,也可以跨多引进行,类似于单表或多表。 数据同步使得副本分片可以服务于,并在原主分片无法访问时自动升级为主分片。 当引时,ES需要在该完整集进行找(见图4右边)。 ES在主分片副本分片进行负载均衡,使得副本分片性能容错都有所帮助。 2. (4)应用 除了过滤,还可以通过进行各种统计。

    25510

    基于磁盘量身定制,十亿规模高效向量检方案

    然而,混存储引构建找方案在引构建过程都会频繁地发生内存磁盘之间数据交换,不可避免地带来高昂磁盘访问开销而导致性能降低。 向量在倒排文件时,首先会找到与向量靠近类集,然后在多类集进行进一步,因此能够避免向量检引擎数据进行。 因此,在倒排文件结构过程点首先会心点进行一一比,找到有限相近心点向量,进一步心点向量所在类进行。 相比于向量检引擎数据规模,心点集规模要小得多。 下图可以解释这现象:图存在类集,在类集之外黄色点为向量,类内灰色点为心点。 当向量心点距离大于 ,则认为是向量心点距离较远,这一类进行进一步收益不高,可以进行剪枝,不其进行

    8530

    相关产品

    • 汽车

      依托腾讯云优势和汽车行业业务特性,提供车联网云、自动驾驶云、大数据、智慧出行等多种场景方案及服务,助力汽车行业的数字化升级和转型。

    相关资讯

    热门标签

    扫码关注云+社区

    领取腾讯云代金券