1. Kafka的作用 在大数据系统中，常常会碰到一个问题，整个大数据是由各个子系统组成，数据需要在各个子系统中高性能，低延迟的不停流转。有没有一个系统可以同时搞定在线应用（消息）和离线应用（数据文件，日志）？这就需要kafka。Kafka可以起到两个作用： 1、降低系统组网复杂度。 2、降低编程复杂度，各个子系统不在是相互协商接口，各个子系统类似插口插在插座上，Kafka承担高速数据总线的作用。 2. Kafka产生背景 Kafka是Linkedin于2010年12月份开源的消息系统，它主要用于处理活跃的
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
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
一些嵌入式设备，一般都会留有调试串口，经由RS232/485标准与PC的COM口相连，将打印输出在PC上显示，并可以接收PC端的输入，如下图所示：
Linux运维工程师的首要职责就是保证业务7 x 24小时稳定的运行，监控Web服务器对于查看网站上发生的情况至关重要。关注最多的便是日志变动，查看实时日志文件变动大家第一反应应该是'tail -f /path/to/log'命令吧，但是如果每个网站的访问日志都是使用这种方式查看也是相当崩溃的，今天小编就跟大家分享一个强大的Nginx日志监控工具。
Kafka是分布式发布-订阅消息系统。它最初由LinkedIn公司开发，之后成为Apache项目的一部分。Kafka是一个分布式的，可划分的，冗余备份的持久性的日志服务。它主要用于处理活跃的流式数据。 在大数据系统中，常常会碰到一个问题，整个大数据是由各个子系统组成，数据需要在各个子系统中高性能，低延迟的不停流转。传统的企业消息系统并不是非常适合大规模的数据处理。为了已在同时搞定在线应用（消息）和离线应用（数据文件，日志）Kafka就出现了。Kafka可以起到两个作用： 1.降低系统组网复杂度。 2.降低编
Kafka是分布式发布-订阅消息系统。它最初由LinkedIn公司开发，之后成为Apache项目的一部分。Kafka是一个分布式的，可划分的，冗余备份的持久性的日志服务。它主要用于处理活跃的流式数据。
在企业大数据体系建设过程中，数据采集是其中的首要环节。然而，当前行业内的相关开源数据采集组件，并无法满足企业大规模数据采集的需求与有效的数据采集治理，所以大部分企业都采用自研开发采集组件的方式。本文通过在vivo的日志采集服务的设计实践经验，为大家提供日志采集Agent在设计开发过程中的关键设计思路。
当我们谈论服务器管理时，自动化脚本就像是一位无声的英雄，它默默在幕后保持着我们的服务器运行顺畅，确保数据安全，同时还能有效防范网络攻击。
rsyslog 是标准Linux系统的一部分，能够实时的写日志，并且还可以将日志选择性的发送到远程日志服务器。
使用Linux的rename机制保证文件写入要么成功，要么失败，绝对不能出现写了一半的情况。
无论是Unix、Linux、FreeBSD、Ubuntu，还是路由器、交换机，都会产生大量的日志，而这些，一般会以syslog的形式存在。在RFC 3164中定义了syslog是一种日志协议，syslog数据包的大小为1024字节，包含Facility, Severity, Hostname, Timestamp和Message信息。syslog服务器默认使用UDP 514号端口。简单的说，syslog可以告诉管理员:谁（Facility)，什么时间(Timestamp)，什么地方(Hostname)做了什
身为程序员，避免不了的要跟BUG打交道。一般在出现BUG的时候，要么登陆Linux查日志、要么通过ELK查关键字。但是这两种都存在一些缺点。
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
本文章来自我的微信个人技术公众号---网络技术修炼，公众号中总结普及网络基础知识，包括基础原理、网络方案、开发经验和问题定位案例等，欢迎关注。
消息发送流程 因为Kafka内在就是分布式的，一个Kafka集群通常包括多个代理。为了均衡负载，将话题分成多个分区，每个代理存储一或多个分区。多个生产者和消费者能够同时生产和获取消息。 过程： 1.Producer根据指定的partition方法（round-robin、hash等），将消息发布到指定topic的partition里面 2.kafka集群接收到Producer发过来的消息后，将其持久化到硬盘，并保留消息指定时长（可配置），而不关注消息是否被消费。 3.Consumer从kafka集群pu
这是最简单的一种ELK架构方式。优点是搭建简单，易于上手。缺点是Logstash耗资源较大，运行占用CPU和内存高。另外没有消息队列缓存，存在数据丢失隐患。建议供学习者和小规模集群使用。
Gartner的定义：安全信息和事件管理（ Security Information Event Management）技术通过对来自各种事件和上下文数据源的安全事件的实时收集和历史分析来支持威胁检测和安全事件响应。它还通过分析来自这些来源的历史数据来支持合规报告和事件调查。SIEM技术的核心功能是广泛的事件收集，以及跨不同来源关联和分析事件的能力。
tail命令是用于查看文本文件末尾的核心Linux实用程序。您还可以使用跟随模式查看实时添加到文件中的新行。tail类似于，用于查看文件的开头
对任何规模的业务来说，网络监控工具都是一个重要的功能。网络监控的目标可能千差万别。比如，监控活动的目标可以是保证长期的网络服务、安全保护、对性能进行排查、网络使用统计等。由于它的目标不同，网络监控器使用很多不同的方式来完成任务。比如对包层面的嗅探，对数据流层面的统计数据，向网络中注入探测的流量，分析服务器日志等。
Linux 服务器的监控是确保其运行正常和高效的关键。在这篇文章中，我们将介绍 30 个有趣的工具和服务，帮助您更好地监控和管理您的 Linux 服务器。这些工具和服务涵盖了各种不同的方面，包括系统性能监控、日志分析、网络流量分析和安全性等。下面就让我们来一一了解它们吧！
记得之前写过一篇：《阿里巴巴 Java开发手册》读后感，之前自学时由于没怎么接触过打“日志”，所以《手册》中的“日志规约”我就先放一边去了。
ELK 是 Logstash(收集)、Elasticsearch(存储 + 搜索)、Kibana(展示)，这三者的简称，以前称为 ELK Stack，现在称为 Elastic Stack，后来还加入了 Beats 来优化 Logstash。我们之前介绍了 Elasticsearch 和 Kibana 的简单使用，现在重点介绍一下 Logstash。 Logstash 是一个开源数据收集引擎，具有实时管道功能。Logstash 可以动态地将来自不同数据源的数据统一起来，并将数据标准化到你所选择的目的地。Logstash 使用 JRuby 开发，Ruby 语法兼容良好，非常简洁强大，经常与 ElasticSearch，Kibana 配置，组成著名的 ELK 技术栈，非常适合用来做日志数据的分析。当然 Logstash 也可以单独出现，作为日志收集软件，可以收集日志到多种存储系统或临时中转系统，如 MySQL，redis，kakfa，HDFS, lucene，solr 等，并不一定是 ElasticSearch。
当Linux等操作系统运行时，会发生许多事件和在后台运行的进程，以实现系统资源的高效可靠的使用。这些事件可能发生在系统软件中，例如 init 或 systemd 进程或用户应用程序，例如 Apache、MySQL、FTP 等。
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，
在Linux系统中，Hive是一个基于Hadoop的数据仓库解决方案，用于查询和分析大规模数据集。在运行Hive时，有时我们需要查看Hive相关的进程信息，以便监控和管理。本篇文章将介绍如何在Linux系统中查看Hive进程的方法。
上一篇（http://qindongliang.iteye.com/blog/2354381 ）写了收集sparkstreaming的日志进入kafka便于后续收集到es中快速统计分析，今天就再写一篇如何在普通应用程序实时收集日志，上一篇写的毕竟是分布式环境下的操作，有一定的特殊性，如MapReduce，Spark运行的日志和普通项目的日志是不太一样的。 所谓的普通程序就是web项目的或者非web项目的的程序，大部分都是单机版本的。 大多数时候，我们的log都会输出到本地的磁盘上，排查问题也是使用Linux
ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana三大开源框架首字母大写简称（但是后期出现的Filebeat（beats中的一种）可以用来替代Logstash的数据收集功能，比较轻量级）。市面上也被成为Elastic Stack。
Exceptionless 是一个开源的实时的日志收集框架，它将日志收集变得简单易用并且不需要了解太多的相关技术细节及配置。本篇基于我的上一篇《基于Exceptionless实现分布式日志》，最近在公司内部搭建日志平台，且部署到了基于阿里云的生产环境，因此做个记录，也希望能帮助到希望基于Exceptionless来做日志平台的朋友们。
今天终于又能抽出一点时间来写文章了，接着前一篇继续写。前一篇文章有博友就评论说写了很多废话，其实本身就是一些工作中的点点滴滴，自己想到什么就写什么，没有太多的构思文章的内容和结构，就算自己回顾自己工作的这五年吧。 上篇博客提到自己主要支持各个团队使用scribe归集日志，这也包括归集日志到hadoop系统里面。所以这时的自己开始接触hadoop生态系统了，刚开始也是从网上找各种安装使用教程，遇到各种问题也基本上都是通过google解决。通过安装和使用hadoop，对hadoop大部
本文介绍如何使用 inotify 工具来监控 Linux 文件系统事件，并结合 rsync 工具实现文件系统事件的实时同步。首先介绍了 inotify 的基本概念，然后通过一个简单的示例展示了如何在服务器上使用 inotify，并实时监控文件系统事件。当文件系统事件发生时，可以使用 rsync 工具将文件系统事件同步到另一个服务器，从而实现文件系统的实时同步。
项目背景 每个系统都有日志，当系统出现问题时，需要通过日志解决问题 当系统机器比较少时，登陆到服务器上查看即可满足 当系统机器规模巨大，登陆到机器上查看几乎不现实 当然即使是机器规模不大，一个系统通常
业务每天会产生大量日志，日志规模庞大，因为业务日志量大，滚动频繁，不可能永久保存，只能定时收集日志，将业务日志归集到一个中心，再做计算。对于实时收集的日志需要一个缓存队列来存储。
创造一个分布式的实时流处理平台，也正是因为这个原因，Kafka选择了将日志分区和消费者群组模型。
日志从最初面向人类演变到现在的面向机器发生了巨大的变化。最初的日志主要的消费者是软件工程师，他们通过读取日志来排查问题，如今，大量机器日夜处理日志数据以生成可读性的报告以此来帮助人类做出决策。在这个转变的过程中，日志采集Agent在其中扮演着重要的角色。
就像一套系统需要有端口监控、服务监控一样的道理，我们需要在服务器上派驻自己的“哨兵”，实时了解服务器安全风险状态。它不同于其他的运维监控agent，而是“专岗专用”，专门做安全监控，在性能消耗、功能、实现方式上都会有传统的运维监控agent不同。那么，安全审计能给我们带来什么？为什么“非它不可”？
我们可以使用 MQTT 客户端来测试 MQTT 的通讯功能，这里介绍常用的两款工具 MQTTBox 和 MQTT.fx 。
本文实例讲述了Linux环境使用crontab命令设置定时周期性执行任务。分享给大家供大家参考，具体如下：
最近公司正在往云原生进行转型，想拥有一套适合当前项目的监控系统，基于这个出发点，我们团队考虑使用 Prometheus 和 Grafana 组件。本篇将会以图解的方式剖析 Prometheus 的原理。
ELK Stack 日志收集和检索平台想必大家应该比较熟悉，Elasticsearch + Filebeat + Logstash + Kibana。
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
ShellScript，Shell脚本与Windows/Dos下的批处理类似，也便是用各类指令预先放入到一个文件中，便利一次性执行的一个程序文件，主要是便利办理员进行设置或许办理用的。可是它比Windows下的批处理更强大，比用其他编程程序修改的程序功率更高，它使用了Linux/Unix下的指令。
系统管理员（sysadmins）负责日常维护生产系统和服务。其中一个关键任务就是保证功能性服务能24小时工作。为了这个，他们得很小心地计划备份方式，灾难管理策略，定时维护，安全审查，等等。和任意其他管理一样，系统管理员也有他们的必备工具。在正确的时间正确的情况下使用合适的工具，可以帮助维护操作系统的健壮，达到最小的服务中断时间和最大的运行时间。 这篇文章会介绍一些系统管理员日常活动中最常用和有效的命令行工具。如果你想推荐其他没在这里列出来的好用的工具，别忘了在评论区里分享一下。 网络工具 ping：通过IC
系统管理员（sysadmins）负责日常维护生产系统和服务。其中一个关键任务就是保证功能性服务能24小时工作。为了这个，他们得很小心地计划备份方式，灾难管理策略，定时维护，安全审查，等等。和任意其他管理一样，系统管理员也有他们的必备工具。在正确的时间正确的情况下使用合适的工具，可以帮助维护操作系统的健壮，达到最小的服务中断时间和最大的运行时间。
Beats 是 Elastic Stack 的一部分，它是一系列轻量级的数据采集器。Beats 可以在你的服务器上采集各种类型的数据，并将这些数据发送到 Elasticsearch 或者 Logstash 进行后续处理。
之前在某乎上看见一篇关于《为什么很多程序员都建议使用 Linux》的文章，结合我自身关于Linux的使用经验。心血来潮得写了一段关于我在Linux系统部署爬虫程序的心得，希望结识更多的爬虫技术大佬，一起游弋在代码世界中。
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