ELK 是elastic公司提供的一套完整的日志收集以及展示的解决方案,这是我在ELK学习和实践过程写下的笔记,整理成了一个ELK入门到实践的系列文章,分享出来与大家共勉。本文为该系列文章的第一篇,通过rsyslog搭建集中日志服务器,收集linux和window系统日志。
1、3台主机:1台管理机、2台主机、1台日志服务器 管理机上ansible、配置文件、仓库、监控 2台主机安装keepalived 3台主机打通网络 1台日志服务器,原来用splunk+rsyncd收集,后改成elk。 日志服务器备份DB数据 keepalived,redis,java,tomcat,nginx,mysql zabbix,elk
为满足《网络安全法》和《网络安全等级保护》针对安全日志审计的要求,遂作者在对比可多款( syslog、syslog-ng和rsyslog )的日志记录服务器工具后,最终选择了 rsyslog 日志工具来完成企业内部日志收集,并采用 Loki & Promtail 进行日志采集,最后使用Grafana 通过 LogQL 语法进行采集数据查询以及展示,此文深入浅出讲解了从rsyslog初识到实践配置使用,可以让各位运维的同道中人可以快速为企业搭建收集各类网络日志服务器,以满足合规要求!
在上一篇《通过rsyslog搭建集中日志服务器》,我们分享了如何通过rsyslog搭建集中日志服务器,收集系统日志,在本篇,我们会利用这些系统日志进行安全分析。
这是ELK入门到实践系列的第三篇文章,分享如何使用ELK分析Windows事件日志。
如果你负责管理数台的 Linux,你得登录每一台Linux 后,才能阅读其中的信息! 这样是不是很麻烦?? 那有没有什么更好的方案呢?
Alibaba作为一家拥有多业务的互联网公司,进行用户数据的大数据分析,已成为推动数据化运营的必然选择。大数据分析,第一步必然是取得需要的数据,今天我们来看看淘宝的用户行为数据采集的细节。任何一个小话题,细看都大有文章。
一、简 介 Loki是受Prometheus启发由Grafana Labs团队开源的水平可扩展,高度可用的多租户日志聚合系统。 开发语言: Google Go。它的设计具有很高的成本效益,并且易于操作。使用标签来作为索引,而不是对全文进行检索,也就是说,你通过这些标签既可以查询日志的内容也可以查询到监控的数据签,极大地降低了日志索引的存储。系统架构十分简单,由以下3个部分组成 :
日志服务器是企业中重要的一环,它可以从各种设备和应用程序中收集日志,并将它们归档、过滤和分析。可以帮助管理员快速诊断和解决问题,同时也可以帮助企业满足安全合规性要求(一般要求日志保存180天)。之前介绍的Kiwi Syslog Server 和今天介绍的Syslog Watcher都是其中的佼佼者。
摘要总结:本文详细图解了如何使用Flume进行日志收集,并介绍了如何配置Flume以及部署多台服务器上的Flume。Flume是一种分布式、可靠的、高可用的日志收集系统,支持多种数据源,如文件、数据库、消息队列等。通过使用Flume,可以方便地将各个服务器中的数据收集汇总到指定的地方进行分析和处理。
报如下错误:说明不能以root账户启动,需要创建一个普通用户,用普通用户启动才可以。
随着机房内的服务器和网络设备增加,日志管理和查询就成了让系统管理员头疼的事。系统管理员通常面临问题如下:
系统日志记录操作系统组件产生的事件,主要包括驱动程序、系统组件和应用软件的崩溃以及数据丢失错误等。系统日志中记录的时间类型由Windows NT/2000操作系统预先定义。 默认位置: %SystemRoot%\System32\Winevt\Logs\System.evtx
1. Murena Fairphone 5 发布:搭载去谷歌化的 /e/OS 系统,murena是一家在欧洲的智能手机和云服务供应商,凭借其去谷歌化的产品,受到了越来越多的关注。他们和智能手机制造商合作,提供开箱即用的隐私关注体验 --Linux 中国
当系统或应用很分散时,日志就会很分散,给日志分析带来一定不便,awk,sed,grep 等工具的局限性愈发明显,ELK 可以很好解决这个问题,感兴趣可以参考之前的 ELK 搭建 ,ELK 可以高效且有针对性地解决这类问题,同时也有其复杂度和相应的基础开销,有时对于一套相对较小的系统用起来会有点重,这时使用系统自带的 rsyslog 结合 LogAnalyzer 就可以很方便的满足需求
采集页面被浏览器加载展现的记录,这是最原始的互联网日志采集需求,也是一切互联网数据分析得以展开的基 础和前提。
我们可以通过集中式日志服务器将多台机器的日志收集在一个日志服务器,然后通过脚本或者其他方式去分析,但是真正做过运维的小伙伴明白,日子收集在硬盘上,硬盘的空间有限且大文件分析起来IO压力超级大,分析日志需要高超的技术,一般运维人员分析起来会很困难,更无法实时的去查看某个机器的日志。这样的话我们的日志收集就变成了真正意义上的收集了,收集起来如何利用就变成了一个难题,总结一下主要的问题就是以下几点:
一、实验要求 搭建日志服务器,rsyslog同mariadb数据库结合,实现将日志条目存储于数据库,(收集两台以上服务器日志,包括message,secure,boot日志) 二、实验
基于上述原因,在当前的网络环境中搭建一台用于日志集中管理的Rsyslog日志服务器就显得十分有必要了。
对于软件开发的阶段和正式运行阶段,我们都需要查看日志来诊断出现的问题。不过,在查看日志时需要登录服务器,找到特定的日志文件,再查看其中的内容,这显然不是很方便。
这个软件其实我身边不少小白都在用,其实主要就是拿来批量测试某个地址段的IP地址开机情况,并用不同颜色表示该IP是否正在使用。
目录 1、 利用rsyslog服务建立日志服务器 1 构建LAMP 1 配置日志服务器数据库 1 配置rsyslogd日志服务器主配置文件 1 配置防火墙 1 客户端安装rsy
与中国人“愿意”用隐私交换便利性的心态完全不同,欧美国家在个人隐私保护方面明显走得更早也更远一些。在2018年5月GDPR发布前后的一段时间里,保护个人隐私相关的需求被迅速提高了优先级,而像我这样一个开发国际化产品的普通程序员,日常工作也因此受到影响,我们放下手中的业务需求卡(Story),转而去做GDPR相关的安全需求。
EVE-NG(全称Emulated Virtual Environment - NextGeneration),继Unetlab 1.0后的Unetlab的2.0新版本,改了名字,原名是UnifiedNetworking Lab统一网络实验室。我觉得名字改的非常合理,这款模拟器已经不仅可以模拟网络设备,也可以运行一切虚拟机。理论上,只要能将虚拟机的虚拟磁盘格式转换为qcow2都可以在EVE-NG上运行。所以,EVE-NG可以算得上是仿真虚拟环境。
中央日志服务器和Tomcat节点均向同一个时钟源(例如:pool.ntp.org)进行对时即可。说明:本小节下面命令均以root用户执行,并且在中央日志服务器和Tomcat节点均要执行。
【引子】周末阅读时光,一篇好的论文(https://cacm.acm.org/magazines/2023/6/273229-foundationdb-a-distributed-key-value-store/fulltext),开阔了眼界,支持事务语义的NoSQL应该放到软件系统架构备选方案之中。
rsyslog服务提供对分布式日志的集中化管理,将各分布主机上的日志收集到集中式日志服务器上。
设备调试离不开它,全网被高频提及的一个软件。Secure CRT是一款用于连接运行包括Windows、UNIX和VMS的远程系统的理想工具,也是远程登陆交换机的必备软件的一种。
使用以前自己改的一个domain.bat批处理脚本或K8哥哥的Ladon得到192.168.3.x段存活主机如下,Ladon项目地址:https://github.com/k8gege/Ladon。
环境:CentOS 5.3 x32 日志服务器环境:nginx php mysql rsyslog rsyslog-mysql loganalyzer 日志客户端环境:rsyslog 日志服务器 192.168.0.100 日志客户端服务器 192.168.0.101
把日志放到node节点的主机目录上,在到主机目录上配置rsyslog收集到专门的日志服务器。 从这个日志服务器启一个logstash或者filebeat写入es。 不建议直接从每个节点直接写入es。因为日志量大的时候可能es就会被弄死,另外这么多的filebeat也是要占用不少资源的。 如果觉得麻烦,就每个node写个文件监控。自动添加rsyslog的配置然后重启rsyslog。 这样可以保证日志不丢,还能有序插入es不会因为业务高峰把es弄死,还可以利用logstash再进行一些日志格式化的需求。 目前用这个方案,把istio的所有envoy访问日志、traefik、应用程序日志收集到es上稳定的很。现在每15分钟大概150万条记录。
如果要进行日志采集的动作,需要在服务器响应并返回所请求的内容之后,对应页面的onload事件。 一般需要采集当前页面参数、浏览行为的上下文信息(如读取用户访问当前页面时的上一个页面)以及一些运行环境信息(如当前浏览器和分辨率等)。
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。
前段时间写了一篇日志收集方案,Kubernetes日志收集解决方案有部分读者反馈说,都是中小企业,哪有那么多资源上ELK或者EFK,大数据这一套平台比我自身服务本身耗费资源还要多,再说了,现阶段我的业务不需要格式转换,不需要数据分析,我的日志顶多就是当线上出现问题时,把我的多个节点日志收集起来排查错误。但是在Kubernetes平台上,pod可能被调度到不可预知的机器上,如果把日志存储在当前计算节点上,难免会出现排查问题效率低下,当然我们也可以选用一些共享文件服务器,比如GFS、NFS直接把日志输出到特定日志服务器,这种情况对于单副本服务没有任何问题,但是对于多副本服务,可能会出现日志数据散乱分布问题(因为多个pod中日志输出路径和名称都是一样的),下面我介绍通过CNCF社区推荐的fluentd进行日志收集。
对于敏捷团队,安全卡应该提到比业务卡更高的优先级,同样需要放在backlog里面进行track,需要kick off、deskcheck,需要一个正经的流程或者仪式感强化成员的意识:安全卡和业务卡、Bug卡都是项目交付中的一等公民。
本文主要介绍的是关于Linux配置日志服务器的相关内容,分享出来供大家参考学习,下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧
Kubernetes中的DaemonSet是一种资源对象,它允许我们在Kubernetes集群中运行一个Pod的副本,确保每个节点上都有一个Pod在运行。DaemonSet通常用于运行需要在每个节点上运行的系统级别服务,如日志收集器、监视代理和网络代理等。
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。
简介 ELK并不是一款软件,是一整套解决方案,是由ElasticSearch,Logstash和Kibana三个开源工具组成:通常是配合使用,而且先后归于Elastic.co公司名下,简称ELK协议栈. 日志的收集和处理 在日常运维工作中,对于系统和业务日志的处理尤为重要。日志主要包括系统日志,应用日志,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
最近经常在与客户不断交流,每次碰撞总会感觉到火花,例如:某国企信息化用了近20款公有云服务、近20款业务系统的数据库用了同一个物理库、公有云的产品稳定性得到了进一步认可、客户对信息化建设的务实。细细地品味、仔细地思考,今天我们来看一下越来越流行的日志服务在数据中的作用。
rsyslog是一个开源工具,被广泛用于Linux系统以通过TCP/UDP协议转发或接收日志消息。rsyslog守护进程可以被配置成两种环境,一种是配置成日志收集服务器,rsyslog进程可以从网络中收集其它主机上的日志数据,这些主机会将日志配置为发送到另外的远程服务器。rsyslog的另外一个用法,就是可以配置为客户端,用来过滤和发送内部日志消息到一台可以路由到的远程syslog服务器上
继上次日志日志服务到审计溯源 第一篇,此文是第二篇,Tone菜鸡继续讲解,包含的领域知识点比较多,但是都是比较基础的,大佬们勿喷,如果自己的网站遭受入侵如何抓住凶手的作案过程以及溯源。
ASA作为状态化防火墙,它也可以进行管理上网行为,我们可以利用ASA防火墙iOS的特性实施URL过滤可以对访问的网站域名进行控制,从而达到某种管理目的。 实施URL过滤一般分成以下三个步骤: 1、创建class-map(类映射),识别传输流量。 2、创建policy-map(策略映射),关联class-map。 3、应用policy-map到接口上。 (个人感觉这玩意用到的地方很少,大部分都是使用第三方软件,一键管理) 配置步骤如下: (1)、创建class-map,识别传输流量: asa(config)# access-list tcp_filter1 permit tcp 192.168.1.0 255.255.255.0 any eq www asa(config)# class-map tcp_filter_class1 asa(config-cmap)# match access-list tcp_filter1 在class-map中定义允许的流量。 asa(config-cmap)# exit asa(config)# regex url1 ".kkgame.com" 定义名称为urll的正则表达式, 表示URL扩展名是“.kkgame.com” asa(config)# class-map type regex match-any url_class1 创建名称为 url_class1的clas-map,类型为regex。关键字match-any表示匹配任何一个。 asa(config-cmap)# match regex url1 asa(config)# class-map type inspect http http_url_class1 创建 名为http-url-class1的class-map,类型为inspect http(检查http流量) asa(config-cmap)# match request header host regex class url_class1 匹配http请求 报文头中的host域中的URL扩展名“.kkgame.com”,url_class1表示调用名称为url_class1的class-map。 asa(config-cmap)# exit (2)、创建policy-map,关联class-map。 asa(config)# policy-map type inspect http http_url_policy1 创建名称为 http_url_policy1的policy-map,类型为inspect http(检查http流量) asa(config-pmap)# class http_url_class1 调用之前创建的class-map asa(config-pmap-c)# drop-connection log drop数据包并关闭连接,并发送系统日志。 asa(config-pmap-c)# exit asa(config-pmap)# exit asa(config)# policy-map inside_http_url_policy 创建名称为 inside_http_url_policy 的policy-map, 它将被应用到接口上。 asa(config-pmap)# class tcp_filter_class1 调用之前创建的class-map asa(config-pmap-c)# inspect http http_url_policy1 检查http流量 asa(config-pmap-c)# exit asa(config-pmap)# exit (3)、应用policy-map到接口上: asa(config)# service-policy inside_http_url_policy interface inside 需要注意的是,一个接口只能应用一个policy-map。 日志管理: 对于任何防火墙产品来说,最重要的功能之一就是对时间进行日志记录,ASA使用同步日志来记录在防火墙上发生的所有时间。
基于Standalone或者Yarn模式提交Flink任务后,当任务执行失败、取消或者完成后,可以在WebUI中查看对应任务的统计信息,这些统计信息在生产环境中对我们来说非常重要,可以知道一个任务异常挂掉前发生了什么,便于定位问题。
这段时间,随着ChatGPT的火爆,各行各业都感受到了人工智能AI的强大,ChatGPT和以往聊天机器人最大的区别就在于,它具备了一定的创作能力,也有一些基础的分析能力。
1. mfs集群由元数据服务器、日志服务器区、chunkserver(存储服务器)区组成;
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