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。
上篇说到ELK日志整合系统的搭建:如何使用ELK Stack分析Oracle DB日志,这篇接着说说分析系统的设计和开发,还是举个例子吧。
随着数据库规模的增长和复杂性的增加,管理和维护Oracle数据库变得越来越具有挑战性。
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。
为了保证业务数据的稳定安全,像金融、医疗等有特殊需求的行业,往往花费重金采购品牌数据库产品,然而,海量繁杂的数据也让企业的IT运维压力大大增加,需要投入具有高端专业资质的运维人员。这一现状为运维供应商带来机遇与挑战,供应商在熟稔市场上主流数据库产品的同时,还需要在技术上、知识储备上具备非常专业的运维服务资质。
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。
分析Oracle数据库日志文件(1) 一、如何分析即LogMiner解释 从目前来看,分析Oracle日志的唯一方法就是使用Oracle公司提供的LogMiner来进行, Oracle数据库的所有更改都记录在日志中,但是原始的日志信息我们根本无法看懂,而LogMiner就是让我们看懂日志信息的工具。从这一点上看,它和tkprof差不多,一个是用来分析日志信息,一个则是格式化跟踪文件。通过对日志的分析我们可以实现下面的目的: 1、查明数据库的逻辑更改; 2、侦察并更正用户的误操作; 3、执行事后审计;
1. 某网站出现weblogic多次服务停止事件,时间分别为:(2018年1月2日:9点、14点、15点。1月3日:9点、14点,具体时间无)。
Oracle LogMiner 是 Oracle 公司从产品 8i 以后提供的一个实际非常有用的分析工具,使用该工具可以轻松获得 Oracle 在线/归档日志文件中的具体内容,特别是该工具可以分析出所有对于数据库操作的 DML 和 DDL 语句。该工具特别适用于调试、审计或者回退某个特定的事务。LogMiner 分析工具实际上是由一组 PL/SQL 包和一些动态视图( Oracle8i 内置包的一部分)组成,它作为 Oracle 数据库的一部分来发布是 8i 产品提供的一个完全免费的工具。但该工具和其他 Oracle 内建工具相比使用起来显得有些复杂,主要原因是该工具没有提供任何的图形用户界面( GUI)。
网上,关于入侵痕迹分析的文章很多,在此将个人工作中常用的一些方法技巧(班门弄斧了),以及爬过的坑总结如下(当然,其中有些方法也是从各位前辈的经验中学习的)。入侵痕迹分析,不外乎正向推理,和逆向推理。当已经掌握部分线索时,可通过逆向推理,快速确定事发时间、影响范围、事发原因等;当没有明确的线索,可以入侵者的视角,通过正向思维进行推理,从而发现入侵行为;两种方法都可以以敏感文件、敏感命令、敏感IP、攻击特征关键字为线索,推理出事发时间、事发原因。
针对HotSpot VM的实现,它里面的GC按照回收区域又分为两大种类型:一种是部分收集(Partial GC),一种是整堆收集(Full GC)
一款新的GC日志分析仪器,业界首个基于人工智能机器学习指导的垃圾收集日志分析工具。 GCeasy具有内置的智能功能,可以自动检测JVM和Android GC日志中的问题并为之推荐解决方案。其具有以下特征:
2019年度 ACOUG活动启动啦!为了感恩和回馈一直支持社区工作的技术爱好者、会员、嘉宾和合作伙伴,2019年度,我们汇集了行业大咖最新的精彩主题跟大家分享,更有惊喜好礼等你拿,点击“我要报名”,立即参与!2019年,我们将探索更多可能。
在做一些技术规划的时候,会发现有一些事情需要前置,比如说MySQL里面的工具,如果等到实际碰到了各色的问题再来统一,就比较难了。有沟通成本,人力成本,技术沉淀和持续交付等等的成本,这些最好提前和团队有一个基本的沟通,达成一个共识。内部统一了以后,和开发同学规范统一就有了一个基线。 大体来说,我考虑了以下几个方面,内容适当做了删减。 运维管理工具 数据备份恢复工具 数据库优化工具 客户端工具 性能测试工具 数据库版本管理工具 数据库审计工具 我来逐个说一下,有更好的工具也欢迎各位拍砖。 运维管
情况是这样的,有一套测试数据库所在的主机在最近几个月,每个月都会重启一至两次,由于数据库配置了开机自启动,且每次重启时间都比较短暂,便没有得到重视。最近由于测试人员的反馈,每当主机重启后呢会导致大片的测试应用由于断连导致无法使用,每次都需要重启应用才会好。那么我们就需要介入认真排查一下问题所在了,恰巧最近一次的重启时间为 11 月 10 日 18:29 左右,需要针对此问题分析 os 重启原因。
日志主要包括系统日志、应用程序日志和安全日志。系统运维和开发人员可以通过日志了解服务器软硬件信息、检查配置过程中的错误及错误发生的原因。经常分析日志可以了解服务器的负荷,性能安全性,从而及时采取措施纠正错误。 通常,日志被分散的储存不同的设备上。如果你管理数十上百台服务器,你还在使用依次登录每台机器的传统方法查阅日志。这样是不是感觉很繁琐和效率低下。当务之急我们使用集中化的日志管理,例如:开源的syslog,将所有服务器上的日志收集汇总。 集中化管理日志后,日志的统计和检索又成为一件比较麻烦的事情,一般我们
近日公司软件应用客户端连接数据库时不时出现ORA-12560错误,通过PL/SQL工具、NetManager工具测试连接数据服务器都正常,上网查找ORA-12560方法解决尝试以后都没有成功,自己以前从来不会写记录,但是希望遇到类似问题的朋友不要像我一样很茫然。
2015年9月10日,教师节,ACOUG的活动第一次来到了古都西安,在连绵的秋雨中,活动如期举行,参加活动朋友们的热情远远超出了我的预期,大家克服了天气与交通的恶劣状态,赶赴会场,和我们一起度过了一个学习的下午,这尤其让我感动。 我想西安以后将会是ACOUG固定的传道之地。 西安软件园发展中心的李坚先生,当得知我们将要举办这样一场活动,欣然为我们提供了场地支持,在软件园的会议室中,ACOUG的西安第一站成功落地。 感谢西安软件园发展中心为ACOUG提供的支持。我们也希望在未来能够和更多的软件园区达成合作,A
SSH 是目前较可靠,专为远程登录会话和其他网络服务提供安全性的协议,主要用于给远程登录会话数据进行加密,保证数据传输的安全。SSH口令长度太短或者复杂度不够,如仅包含数字,或仅包含字母等,容易被攻击者破解,一旦被攻击者获取,可用来直接登录系统,控制服务器所有权限。
execute dbbms_workload_repository.create_snapshot();
编辑说明:《Oracle性能优化与诊断案例精选》出版以来,收到很多读者的来信和评论,我们会通过连载的形式将书中内容公布出来,希望书中内容能够帮助到更多的读者朋友们。 在2015年1月13日凌晨3:4
产品研发有自己的生命周期: 设计阶段---开发阶段---测试阶段---部署阶段---线上运行阶段---下线或者回滚阶段。
简单说一下,我们为什么会推出关于HW防守的文章,目前关于该行动,会发现越来越多的厂商需求该行动的人员具备分析溯源的能力了。
📌 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!
long_query_time 默认为 10s。生产环境下,如果 SQL 的执行时间超过 1s,我们可以认为这条 SQL是比较慢,我们将long_query_time的值改为 2s
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。
墨墨导读:本文记录SYS.SCHEDULER$_INSTANCE_PK冲突异常分析及处理过程,希望对大家有帮助。
前面提到了一个使用jstack的shell脚本,通过命令可以很快地定位到指定线程对应的堆栈信息。
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:
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
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。
可视化可以借助kibana实现。这里就体现出elkstack的优势,logstash完成基础数据同步,es完成数据存储和检索,kibana完成数据可视化。
根据IDC的相关数据统计,2018年全球的数据复制存储市场规模就已经超过了500亿美金,而其中而作为数据复制技术重要应用场景的数据备份和恢复软件市场的规模也同样蔚为可观。今天,我们就来聊聊5种常见的数据复制技术。
刘伟,云和恩墨软件开发部研究院研究员;前微博DBA,主要研究方向为开源数据库,分布式数据库,擅长自动化运维以及数据库内核研究。
编辑说明:《Oracle性能优化与诊断案例精选》出版以来,收到很多读者的来信和评论,我们会通过连载的形式将书中内容公布出来,希望书中内容能够帮助到更多的读者朋友们。 前不久某运营商客户反映某套业务系统在2016年8月4日凌晨出现过无法访问数据库的情况。当接到客户请求之后我才通过V**登录进行日志分析。 首先我分析数据库告警日志发现,8月4日凌晨54分开始出现unable to spawn jobq slave process相关错误,如下所示。 📷 从上述告警日志来看,没有明显的OR
该数据仓库用例与规模有关。用户是中国联通,全球最大的电信服务提供商之一。使用 Apache Doris 在数十台机器上部署多个 PB 级集群,以支持 30 多个业务线每日添加的 150 亿条日志。如此庞大的日志分析系统是网络安全管理的一部分。出于实时监控、威胁追踪和警报的需求,用户需要一个能够自动收集、存储、分析和可视化日志和事件记录的日志分析系统。
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
《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
在Oracle中,LogMiner是什么?其有哪些用途?请简述LogMiner的使用过程。
Java 虚拟机(JVM)生成3个关键文件,这些文件对于JVM优化性能和解决生产问题非常有用。这些文件是:
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。
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。
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。
今天谈下大数据平台构建中的数据采集和集成。在最早谈BI或MDM系统的时候,也涉及到数据集成交换的事情,但是一般通过ETL工具或技术就能够完全解决。而在大数据平台构建中,对于数据采集的实时性要求出现变化,对于数据采集集成的类型也出现多样性,这是整个大数据平台采集和集成出现变化的重要原因。
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!
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。
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