从事运维一年半，遇到过各式各样的问题，数据丢失，网站挂马，误删数据库文件，黑客攻击等各类问题，今天想简单整理一下，主要有以下几点： 1.线上操作规范 测试使用 Enter前再三确认 忌多人同时操作 先看再备份后改 2.涉及数据 慎用rm -rf 备份大于一切 稳定大于一切 保密大于一切 3.涉及安全 ssh 防火墙 精细权限控制粒度 入侵检测和日志监控 4.日常监控 系统运行状况 服务运行状况 日志监控（安全） 5.性能调优 深入了解运行机制 调优框架以及先后 每次只调一个参数 基准测试 6.运维心态 控制
最近很多人在咨询日志监控的事情，对于日志这个问题，简单也简单，不简单也不简单，日志最先反映出应用当前的问题，在海量日志里面找到我们异常记录，然后记录下来，并且根据情况报警，大家可以监控系统日志、nginx、Apache、业务日志。想用好用对，不是辣么容易，一直想系统的写下，无奈人比较懒，就把自己的微薄经验跟大家一起互相学习下。zabbix最主要的是监控日志文件中有没有某个字符串的表达式，支持日志文件正则和关键字正则，其是把日志文件中符合关键字的日志过滤出来入库，不包含的日志不采集，且只支持主动模式。
当初学习 Linux 的使用，从基础到服务到集群，都是在虚拟机做的，虽然老师告诉我们跟真机没有什么差别，可是对真实环境的渴望日渐上升，不过虚拟机的各种快照却让我们养成了各种手贱的习惯，以致于拿到服务器操作权限时候，就迫不及待的想去试试。
在这之前，我们相继卷完了：关系型数据库 MySQL 、 NoSQL 数据库 Redis 、 MongoDB 、搜索引擎 ElasticSearch 、大数据 Hadoop框架、PostgreSQL 数据库、消息中间件 Kafka、分布式协调中间件 Zookeeper、消息中间件 RabbitMQ 这些系列的知识体系。今天开始，我们将踏上另一个系列的学习之路：企业级监控平台。
一、线上操作规范 1.测试使用 当初学习Linux的使用，从基础到服务到集群，都是在虚拟机做的，虽然老师告诉我们跟真机没有什么差别，可是对真实环境的渴望日渐上升，不过虚拟机的各种快照却让我们养成了各种手贱的习惯，以致于拿到服务器操作权限时候，就迫不及待的想去试试，记得上班第一天，老大把root密码交给我，由于只能使用putty，我就想使用xshell，于是悄悄登录服务器尝试改为xshell+密钥登录，因为没有测试，也没有留一个ssh连接，所有重启sshd服务器之后，自己就被挡在服务器之外了，幸好当时我备份了
前言 随着Devops、云计算、微服务、容器等理念的逐步落地和大力发展，机器越来越多，应用越来越多，服务越来越微，应用运行基础环境越来多样化，容器、虚拟机、物理机不一而足。 面对动辄几百上千个虚拟机、容器，数十种要监控的对象，现有的监控系统还能否支撑的住？来自于容器、虚拟机、物理机的应用日志、系统服务日志如何采用同一套方案快速、完整的收集和检索？怎样的架构、技术方案才更适合如此庞大繁杂的监控需求呢？本文主要从以下几个方面来分享下笔者在日志监控方面的一些经验。 目录 一、DevOps浪潮下带来的监控挑
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在搭建Web服务器时，需要考虑多个因素以确保服务器的性能、安全性和可扩展性，以下是一些主要考虑因素的详细描述：
前言 随着Devops、云计算、微服务、容器等理念的逐步落地和大力发展，机器越来越多，应用越来越多，服务越来越微，应用运行基础环境越来多样化，容器、虚拟机、物理机不一而足。面对动辄几百上千个虚拟机、容器，数十种要监控的对象，现有的监控系统还能否支撑的住？来自于容器、虚拟机、物理机、网络设备、中间件的指标数据如何采用同一套方案快速、完整的收集和分析告警？怎样的架构、技术方案才更适合如此庞大繁杂的监控需求呢？ 上篇文章《建设DevOps统一运维监控平台，先从日志监控说起》主要从日志监控的方面进行了分享，本篇文章
1. 在Meta新的重返办公室政策生效前几周，该公司的人力资源主管写信给员工，警告一再违反规则的员工将面临严重后果。zoom和亚马逊也都宣布，重返办公室。就是说，远程工作并没那么容易实现。
概要 为什么要做监控 线上发布了服务，怎么知道它一切正常，比如发布5台服务器，如何直观了解是否有请求进来，访问一切正常。 当年有一次将线上的库配置到了Beta，这么低级的错误，排错花了一个通宵，十几个人。 某个核心服务挂了，导致大量报错，如何确定到底是哪里出了问题。 SOA带来的问题，调用XX服务出问题，很慢，是否可以衡量？ 由于业务系统数量大，每天都会产生大量的系统日志和业务日志，单流式业务的一台服务器产生的日志达400M 想直接查看内容打开可能几分钟，而且内容之多根本无法查看，给开发和运维带来诸多不便，
监控是整个运维乃至整个产品生命周期中最重要的一环，事前及时预警发现故障，事后提供详实的数据用于追查定位问题。
监控是整个运维乃至整个产品生命周期中最重要的一环，事前及时预警发现故障，事后提供详实的数据用于追查定位问题。 目前业界有很多不错的开源产品可供选择。选择一款开源的监控系统，是一个省时省力、效率最高的方案。当然，对监控不是很明白的朋友们，看了以下文章可能会对监控整个体系有比较深刻的认识。
如果你是一名系统管理员，或者是一名好奇的软件开发工程师，那么你很有可能在平常挖掘日志信息的时候找到一些很有价值的信息。
监控是整个运维乃至整个产品生命周期中最重要的一环，事前及时预警发现故障，事后提供详实的数据用于追查定位问题。目前业界有很多不错的开源产品可供选择。选择一款开源的监控系统，是一个省时省力、效率最高的方案。当然，对监控不是很明白的朋友们，看了以下文章可能会对监控整个体系有比较深刻的认识。
我们知道监控系统的目标是：为保障业务SLA，帮忙我们更全面、细致的了解业务系统的运行状态，更及时的发现系统风险，同时给技术运营的同学争取更多化解风险的时间和解决问题的方向。
昵称：院长 性别：男 爱好：羽毛球，乒乓球，嗨歌，钻研技术 技能：在下方 职位：落魄技术
本文讲述了如何构建一个全链路日志监控平台，包括数据采集、存储、查询和分析等方面的技术实现。同时，文章还探讨了在构建过程中所遇到的挑战和问题，以及解决方案。
前面介绍了企业级监控概述及发展等相关的知识点，今天我将详细的为大家介绍 如何做好企业监控系统运维相关知识，希望大家能够从中收获多多！如有帮助，请点在看、转发朋友圈支持一波！！！
在实际的性能分析中，一个很常见的现象是，明明发生了性能瓶颈，但当你登录到服务器中想要排查的时候，却发现瓶颈已经消失了。或者说，性能问题总是时不时地发生，但却很难找出发生规律，也很难重现。
随着Web应用规模的不断扩大，日志监控变得越来越重要。对于Nginx这样的Web服务器，实时监控和分析其日志信息可以帮助我们迅速发现问题、进行性能调优。本文将介绍如何使用Loki、Promtail和Grafana搭建一个高效的Nginx日志监控系统。
应用架构是一个系统的高级结构。它是关于系统的一系列决策，包括系统的组成部分、这些部分之间的交互，以及对这些部分的引导性指南。这些决策通常是由企业的IT团队和关键干系人员共同作出的。
在ELK日志监控分析系统的探索与实践(一)中，我们介绍了利用ELK+Filebeat监控Springboot项目的日志，本篇则是重点介绍如何利用ELk+Metricbeat监控服务器系统CPU、内存、磁盘等系统指标。
本文提供视频讲解，详细见地址：https://www.bilibili.com/video/BV1wV411r7YY
上一篇《100行代码，搞定http监控框架》介绍了通用+可扩展的http监控平台的架构： 监控平台层：调度监控项，通过后台管理监控项 信息管理层：通过服务和后台维护集群，告警接收人，告警策略等信息 告警发送层：通过接口发送邮件，短信，微信等消息 创业型公司，如果没有上述完善的基础设施，可以简化为一个通用+可扩展的http监控框架： 调度器：100行的伪代码，简述了调度器的原理 可扩展配置：通过配置文件来维护监控项、集群、告警人信息，同时保持扩展性 不少同学留言问，这个框架日志监控覆盖不了，RPC接口监控覆盖
1、 Apache主要特点： 1） 开放源代码、跨平台应用。 2） 支持多种网页编程语言。 3） 模块化设计、运行非常稳定、良好的安全性。 2、 编译安装httpd服务器 1）准备工作：卸载htttpd及相关依赖包 Rpm -e httpd --nodeps 解压缩软件包并进入源代码目录：tar zxf httpd-* -C /usr/src Cd /usr/src/httpd* (*代表键盘上的tab键) 2）配置：检测系统是否满足安装要求 ./configure --prefix=/u
其他关键设置项：并发用户数、pacing、log（一般设置为关闭）、ThinkTime（一般设置为关闭）、Multithreading（分process和thread方式，一般选择thread，部分脚本不支持thread时选择process）。
上一篇《100行代码，搞定http监控框架》介绍了通用+可扩展的http监控平台的架构：
原文：http://www.infoq.com/cn/news/2016/07/lianjia-architect-plantform
从HP OpenView迁移到Zabbix可能看起来很有挑战性，但由于一长串好处，这是值得的。让我们先讨论一下HP OpenView是什么，了解它的一些历史、主要功能和迁移的原因，以及详细阐述迁移过程的实际迁移案例。
4.3. 机房迁移 总结一下5年前的工作，在不写下来自己都快忘光了，工作关系现在已经不涉及运维这块的工作。 4.3.1. 拓扑确立 首先制定服务器拓扑图，拓扑图应该有两套，一套是物理拓扑图，另一套是基于业务的虚拟拓扑图。 物理拓扑图包含机柜，机位，例如防火墙，核心交换机，机柜交换机，服务器，存储等等他们之间的物理关系。如果是云主机也许标注出来。 接下来分配IP地址以及服务端口号 最后制定虚拟拓扑图，是各种服务间的关系图，由IP地址和端口组成，标住出他们之间的关系。 4.3.2. 存储规划 什么东西放在什么
Kubernetes在容器编排市场中占主导地位，推动企业向微服务演进。微服务的每个实例都会生成大量日志事件，这些事件很快就变得难以管理。但更复杂的是当出现问题时，由于服务之间复杂的交互作用，以及可能的故障模式，导致很难找到根本原因。潜在的问题使得Kubernetes日志管理工具变得十分重要。
上次的初探文章中，只是简单的对Loki做了一个入门介绍，并且很多小伙伴对于我要把ELK换掉的想法有不同的意见
公司业务的不断发展，紧接而来的是业务种类的增加、服务器数量的增长、网络环境的越发复杂以及发布更加频繁，从而不可避免地带来了线上事故的增多，因此需要对服务器到应用的全方位监控，提前预警。
高可用是指系统在面对各种故障和异常情况时，仍能够提供稳定、可靠的服务。对于企业和用户而言，高可用性是确保业务连续运行和用户体验的关键因素。 高可用系统能够降低因故障而导致的损失，提高用户满意度。
前几天在CCTV播出的《新闻联播》——“众志成城保供应 企业在行动”，对腾讯在疫情期间向全国用户免费开放300人不限时的会议功能进行了报道：
节选自 《Netkiller 系列手札》 5.3. 机房迁移 5.3.1. 拓扑确立 5.3.2. 存储规划 5.3.2.1. RAID Disk Group 规划 5.3.2.2. 文件系统规划 5.3.2.3. 目录规划 5.3.3. 设备上架 5.3.4. 操作系统初始化 5.3.5. 服务器及运行环境 5.3.6. 部署应用程序 5.3.7. 监控系统 5.3.8. 日志中心 5.3.9. 测试 5.3. 机房迁移 总结一下5年前的工作，再不写下来自己都快忘光了，工作关系现在已经不涉及运维这
微博平台监控技术负责人，负责微博平台、PC微博大规模监控系统的建设，主要关注实时大数据、运维自动化、智能化方向，2014年加入微博，之前曾在新浪、搜狐等公司从事运维监控方面的工作。
该程序使用场景说明：主要用于Linux服务器监控程序日志，如出现关键字异常则触发相应的动作或告警操作，通知到邮件联系人。
DevOps是一组过程、方法与系统的统称，用于促进开发（应用程序/软件工程）、技术运营和质量保障（QA）部门之间的沟通、协作与整合。在DevOps的整个流程中，使用一些开源工具可以促进开发与运维之间的沟通，有利于项目的管理，甚至可以达到事半功倍的效果。 本文作者Richard Kraaijenhagen是Owlin创始人，全栈工程师，数据科学家。他收集了DevOps开发可能用到的所有工具，并且把它们按照职责进行分类，本文摘取了部分工具分享给大家，这些工具也可以用于日常软件方面的开发，所以，大家直接Mark吧
为了更好的了解到游戏运行时的状态，对相关的功能和数据进行分析是很重要的，设计了本系统。
日志审计是指通过全面收集企业软件系统中常见的安全设备、网络设备、数据库、服务器、应用系统、主机等设备所产生的日志（包括运行、告警、操作、消息、状态等）并进行存储、审计、分析，识别发现潜在安全事件与安全风险。日志审计同样属于数据安全领域的重要组成部分。
今天给大家推荐一款集业务监控点监控、日志监控、数据可视化以及监控告警为一体的国产开源云监控系统，众多云监控插件直接部署即可使用。不多说了，直接上吧。
日志监控，是每个公司必须解决的一个问题。创业型公司，如何用半天的时间，搞定一个可扩展，通用的日志监控框架，是今天要聊的话题。
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：
大名鼎鼎的中国运维社区的狼首赵瞬东相信大家都略有耳闻，江湖人称赵班长，曾在武警某部负责指挥自动化的架构和运维工作，2008年退役后一直从事互联网运维工作。曾带团队负责国内某食品电商的运维工作，同时带领团队创建了自己的运维社区，讲自己多年经验传递给众多学者、运维人员，《saltstack入门与实践》作者之一。
本文整理自董文强在Techo开发者大会「Serverless Summit」专场的演讲，感兴趣的读者可以扫码关注文末ServerlessCloudNative公众号，回复PDF，下载讲师演讲完整PDF。 为什么要采用云函数？ 云函数SCF是腾讯云为企业和开发者们提供的无服务器执行环境，能够在无需购买和管理服务器的情况下运行代码。 最初，公司的需求是在确保性能的前提下，实现又省事、又省钱。采用云函数，用户不需要关注服务器、不用运维，非常省事。同时，云函数采用按需计费，用多少花多少，省钱。开发者只需要管理
node-problem-detector的作用是收集k8s集群管理中节点问题，并将其报告给apiserver。它是在每个节点上运行的守护程序。node-problem-detector可以作为DaemonSet运行，也可以独立运行。当前，GCE集群中默认开启此扩展。 项目地址: https://github.com/kubernetes/node-problem-detector
简单点来讲，就是一个监控脚本运行的工具，不过他可以统一化管理，laravel的队列文档上也有相关使用方式方法，例如
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