哈喽，大家好，我是asong。这是我的第十一篇原创文章。这周工作的时候接到了一个需求，需要对一个日志文件进行分析，分析请求次数以及耗费的时间平均时间等信息，整理成excel表格，方便分析做优化。刚拿到这个需求的时候，着实有点懵逼。那么多日志，我该怎么分析呢？该使用什么工具去分析呢。最后还要生成excel表格。哇，给我愁坏了。所以我开始并没有直接去做需求，而是去查资料、问同事、朋友，怎么做日志分析。确实搜到了一些日志分析的方法：awk、python。无疑是用脚本来做。但是我对这些不太熟悉呀，而且只有一下午的时间去做。最后我选择了使用golang来做。相比于其他，我对golang更熟悉。确定了语言，我就开始分析日志了，下面我就来详细介绍一下我是怎么使用go完成的日志分析，并成功生成excel表格。
之前360出的那个mongodb数据同步工具比较老，对于3.X版本的mongodb支持不太好。
缓存系统：memcached（group cache）、redis、mongodb、Couchbase（CouchDB、Membase、CouchOne） http缓存：varnish、nginx、traficserver、squid 负载均衡：lvs、f5、nginx、haproxy 代理：nginx 集群操作系统（运行在单机系统上）：Mesos 集群管理：Kubernetes Web服务器：nginx、lighthttpd、apache、tengine WSGI实现： uWSGI、gunicorn We
由于项目需要简单学习下Golang的语法就参与到团队Golang项目的开发中，之前开发主要用的PHP，现在Golang用了也有较长一段时间了，就想着写篇博客分享下现在的一些感想，缕一缕Golang的优缺点。
开源工具为开发者提供了强大的功能，而且经常是免费的。这些工具涵盖了从代码编辑、版本控制到持续集成的各个方面。本文将介绍10大开源工具，这些工具对于每个开发者来说都是必不可少的。
设计该系统初衷是基于描绘业务（或机器集群）存储模型，分析代理缓存服务器磁盘存储与回源率的关系。系统意义是在腾讯云成本优化过程中，量化指导机房设备扩容。前半部分是介绍背景，对CDN缓存模型做一些理论思考。后半部分会实际操作搭建一个微型但是五脏俱全的分布式通用系统架构，最后赋予该系统一些跟背景相关的功能，解决成本优化中遇到的实际问题。
设计该系统初衷是基于描绘业务（或机器集群）存储模型，分析代理缓存服务器磁盘存储与回源率的关系。
我们的一台应用服务器，操作系统是Red Hat Linux，监控报警，/opt/applog文件系统使用率超阈值，整体容量为50G，但发现实际文件容量20G，剩下的30G空间是什么？
监控的目的是为了让集群中所有的服务组件，不管是HTTP服务，数据库服务，还是中间件服务。都能够健康稳定的运行，能发现问题，遇到问题能找到原因。在过去，监控工具侧重于基础设施或单一软件组件以及衡量运营健康。这些工具在实现这一目标方面只取得了一定的成功，但是对于单一的，传统的应用程序和基础设施来说效果不错。微服务的出现暴露了工具中的弱点。现在，组件托管在位于私有云，公共云或两者的混合体之间的虚拟化机器或容器内。获悉我并不需要关心服务cpu用了多少，内存用了多少？确保这些服务相互通信以提供所需的结果需要从监控的角度重要看几件事情：
1.1 客户端一般通过tidb来连接TiDB集群，一般OOM之后可能会出现Lost Connection to MySQL Server during query
（本次课程是通过小程序对外推广的，所以PPT是竖版的。电脑端浏览体验可能不太好，望大家见谅）
Kubernetes的基础组件就像一栋房子的地基，它们的重要性不言而喻。作为Kubernetes集群的维护者，经常会遇到组件的问题，那平时是怎么去定位解决的呢？
📌 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！
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。
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。
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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。
Elasticsearch 技术是日志分析场景的首选解决方案，随着数据规模的海量增长，数据的写入、存储、分析等面临挑战，降本增效的诉求也越来越高。
segmentio/kafka-go 是一款开源的golang kafka读写sdk，开源地址为：https://github.com/segmentio/kafka-go 。截止写文章时，这个开源代码库收获了3.3K的star，在很多公司内外部项目广泛使用。与 https://github.com/confluentinc/confluent-kafka-go 和 https://github.com/Shopify/sarama 一起，作为最常用的三个golang kafka sdk。
为了让读者们可以更好的理解「如何基于Elastic Stack 搭建日志分析平台」，腾讯技术工程公众号特别邀请腾讯基础架构部的陈曦工程师通过语音录播分享的方式在「腾讯技术课」小程序里同步录制了语音+PPT解说版，点击小程序卡片即可收听： 以下为课程文字稿： 随着互联网、物联网的飞速发展，软硬件系统架构变得越来越复杂，分析各种系统产生的日志也变得越来越困难。在日志分析过程中，相信大部分同学会碰到以下问题： 1. 定位问题耗费大量时间 通常一个系统的各模块是分散在各个机器上的，定位问题时运维同学只能逐
Elasticsearch技术是日志分析场景的首选解决方案，随着数据规模的海量增长，数据的写入、存储、分析等面临挑战，降本增效的诉求也越来越高。
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。
某个周一上午，小涛像往常一样泡上一杯热咖啡 ☕️，准备打开项目协同开始新一天的工作，突然隔壁的小文喊道：“快看，用户支持群里炸锅了 …”
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。
《Hadoop大数据技术体系：原理、内幕与项目实践》课程体系 课程特色： 本课程以 “互联网日志分析系统”这一大数据应用案例为主线，依次介绍相关的大数据技术，涉及数据收集，存储，数据分析以及数据可视化，最终会形成一个完整的大数据项目。 本课程以目前主流的，最新Hadoop稳定版2.7.x为基础，同时兼介绍3.0版本新增特性及使用，深入浅出地介绍Hadoop大数据技术体系的原理、内幕及案例实践， 内容包括大数据收集、存储、分布式资源管理以及各类主要计算引擎， 具体包括数据收集组件Flume、分布式文件
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
本文介绍了日志审计在网络安全中的重要性，详细阐述了日志审计在网络安全等级保护中的作用和意义，并提出了相应的解决方案。同时，本文还介绍了日志易产品，通过系统用户登录行为分析、用户操作行为分析、文件访问行为分析、用户登录域控日志分析、DNS&DHCP日志分析等全方位的内容用户行为分析，帮助用户实现安全行为审计，及时发现内网网络隐患，有效补充内网安全防御薄弱环节，从内到外构建立体化安全防护堡垒。
忽如一夜春风来，千树万树梨花开，恍惚之间，ELK亦是遍地开花，甚至提供类似ELK解决方案的专业公司数量已然可观。
关于这个主题有人已经写了诸多篇很好的文章，我们已经将其汇聚在本博客底的链接中供您阅读。所以相比于再写一篇凑热闹的文章而言，我仅想分享我和Search Technologies的其他工程师使用日志分析工具——Splunk、Elasticsearch、Logstash和Elastic栈中Kibana（ELK）的经验。正如每篇文章所述，你必须决定什么最适合你。
随着互联网的快速发展，网络安全和上网行为管理变得越来越重要了。不少企业和组织为了维护网络的安全、稳定性，还有员工的工作效率，都开始使用上网行为管理软件。这些软件的作用就是监控、分析和控制员工的上网行为，帮助组织管理网络资源，以免潜在的网络威胁和数据泄漏。其中，事件日志分析算法发挥了关键作用，它们有各种各样的优点和用途，真的非常实用。接下来，就让我们来看看，事件日志分析算法在这方面有哪些厉害的地方以及怎么用吧！
日志分析与数据挖掘常常被我们所忽视，其实不管是大型网站还是中小网站，都是一件很有意义的工作。只是大型网站的日志分析和数据挖掘工作难度要更高一些，因为数据量实在太大，所以我们要具备足够的耐心来做该项工作，并且要有的放矢。
“ 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。”
对于一个基于 Spring Boot 框架的 Java 应用，监控的关键方面包括指标、日志和链路追踪。使用 OpenTelemetry 采集这些数据后，可以通过不同的方法进行查询和分析。下面分别从这三个角度提供关注点和示例代码。
前提：开启审核策略，若日后系统出现故障、安全事故则可以查看系统的日志文件，排除故障，追查入侵者的信息等。
这个开源项目是：Logan ，它是美团点评集团推出的大前端日志系统。名称是 Log 和 An 的组合，代表个体日志服务，同时也是金刚狼大叔的大名。
早期在系统规模较小的时候，系统的运维主要靠运维人员手工完成。随着业务的急剧膨胀、微服务化，运维面临巨大的挑战，日志数据管理也面临各种问题：
有小伙伴问：Windows系统日志分析大多都只是对恶意登录事件进行分析的案例，可以通过系统日志找到其他入侵痕迹吗？
默认情况下todesk日志文件保存在安装目录同级目录Logs下，在4.7以前的版本中，目录下有以service为首的文件以及以client为首的文件。其中service文件表示是被别人远控的日志。client文件表示是远控别人的日志。在4.7后的版本含4.7中，目录下不再存在以client为首的文件。
——本文来自阿雷头
Web访问日志记录了Web服务器接收处理请求及运行时错误等各种原始信息。通过对WEB日志进行的安全分析，不仅可以帮助我们定位攻击者，还可以帮助我们还原攻击路径，找到网站存在的安全漏洞并进行修复。
在前面的众多章节中，我们从开源架构ELK讲到腾讯云Elasticsearch Service .最近的六篇中我们讲了腾讯云ES集群的选择、安装、运维监控告警系列。那么围绕这些知识点我们讲了这么多，我们要搞清楚ELK到底能做什么，到底在那些场景下做哪些事？只有搞清楚了它的用途我们才能更有目的的去学习并使用它。<本节提到的Logstash插件后面再详讲>
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。
Windows 系统日志是记录系统中硬件、软件和系统问题的信息，同时还可以监视系统中发生的事件。用户可以通过它来检查错误发生的原因，或者寻找受到攻击时攻击者留下的痕迹。
昨天在一个QQ交流群里看到有一个新手发问，如何去简单的分析网站日志，清楚知道网站的一个数据抓取情况，哪些目录抓取较好，有哪些IP段蜘蛛抓取等。 一个网站要发展的更快，走的更远，它离不开日常的一个数据分析，就如携程旅行网页搜索营销部孙波在《首届百度站长交流会》上所言，其利用数据模型对频道改版后，网页索引量从原来的十几万，上升到今年的500多万的索引量。由此可见，数据分析的重要性。 说到每日的网站日志分析，在这里强调下，我需要用到两个工具：Excel和光年日志分析工具。可能也
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