fluent-bit是一种在Linux，OSX和BSD系列操作系统运行，兼具快速、轻量级日志处理器和转发器。它非常注重性能，通过简单的途径从不同来源收集日志事件。
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！
Docker的日志分为两类，一类是 Docker引擎日志；另一类是容器日志。引擎日志一般都交给了系统日志，不同的操作系统会放在不同的位置。本文主要介绍容器日志，容器日志可以理解是运行在容器内部的应用输出的日志，默认情况下，docker logs 显示当前运行的容器的日志信息，内容包含 STOUT(标准输出) 和 STDERR(标准错误输出)。日志都会以 json-file 的格式存储于/var/lib/docker/containers/<容器id>/<容器id>-json.log，不过这种方式并不适合放到生产环境中。
10g告警日志默认所在路径:ORACLE_BASE/admin/ORACLE_SID/bdump/alert*.log
对此不太熟悉的同学，可以先看这篇文章。可以看到，他是grafana家族的，界面支持上自然有保证。有了它，就不用在grafana和kibana之间来回切换了。
且听笔者一句劝，无论是Windows还是Linux抑或是Unix都是大部分理论是相同的，与其与人争吵对比这几个平台之类的差异，不如好好研究下底层的各个子系统。
在上一篇文章《系统调用分析(2)》中介绍和分析了32位和64位的快速系统调用指令——sysenter/sysexit和syscall/sysret，以及内核对快速系统调用部分的相关代码，并追踪了一个用户态下的系统调用程序运行过程。
ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）是一个流行的日志管理解决方案，可以在Kubernetes中进行日志管理。下面是在Kubernetes中使用ELK组件进行日志管理的步骤：
在我们线上的生产环境中要备份的东西很多，各种服务日志、数据库数据、用户上传数据、代码等等。用 JuiceFS 来备份可以节省你大量时间，我们会围绕这个主题写一系列的教程，整理出一套最佳实践，方便大家。
1. 前 言 本文在书写过程中，咨询了红帽技术专家郭跃军、李春霖、张亚光，并借鉴了他们提供的技术文档，在此表示感谢！ 此外，在书写过程中，笔者也借鉴了红帽官方技术文档以及互联网上的一些信
1、日志的查看 日志可以记录下系统所产生的所有行为，并按照某种规范表达出来。我们可以使用日志系统所记录的信息为系统进行排错，优化系统的性能，或者根据这些信息调整系统的行为。 收集你想要的数据，分析出有价值的信息，可以提高系统、产品的安全性，可以帮助开发完善代码，优化产品。 日志会成为在事故发生后查明“发生了什么”的一个很好的“取证”信息来源。日志可以为审计进行审计跟踪。系统用久了偶尔也会出现一些错误，我们需要日志来给系统排错，在一些网络应用服务不能正常工作的时候，我们需要用日志来做问题定位。 日志在linux中存放在/var/log/中，我们查看一下其中有哪些日志
在容器化应用的管理中，实时监控和故障排查是非常重要的环节。本文将重点阐述和分析 Docker 容器监控和日志收集的方法和工具。通过从社区角度、市场角度、领域、层面和技术领域应用等多个角度的分析，帮助读者全面了解容器监控与日志收集的重要性和最佳实践，以提高容器化应用的稳定性和可靠性。
企业无论是已经使用了开源日志收集工具，还是准备选择一款或多款工具，都有必要了解日志收集工具的关键要求。这些要求包括：高数据吞吐量、可靠性、可扩展性、灵活性、安全性以及资源（CPU和内存）消耗等。本文讨论了市面上流行的几款日志收集工具（包括 Logstash、Fluentd、Fluent Bit 和 Vector）及其主要特点。
fluentd 作为开源的数据收集框架。C/Ruby开发，支持使用JSON文件来统一日志数据。可插拔架构，支持各种不同种类和格式的数据源和数据输出。最后它也同时提供了高可靠和很好的扩展性，fluentd 的性能已在许多大型服务中得到检验。实际上，一个普通的 PC 机一次可以处理18,000 条消息/秒。
当我们的系统发生故障时，我们需要登录到各个服务器上，使用 grep / sed / awk 等 Linux 脚本工具去日志里查找故障原因。
kubernetes日志收集方案有几种方案，都适用于什么场景？本文对k8s常用日志采集方案做了详细介绍。
如果深究其日志位置，每个容器的日志默认都会以 json-file 的格式存储于 /var/lib/docker/containers/<容器id>/<容器id>-json.log 下，不过并不建议去这里直接读取内容，因为 Docker 提供了更完善地日志收集方式 - Docker 日志收集驱动。
Docker的日志分为两类，一类是 Docker引擎日志；另一类是容器日志。引擎日志一般都交给了系统日志，不同的操作系统会放在不同的位置。本文主要介绍容器日志，容器日志可以理解是运行在容器内部的应用输出的日志，默认情况下，docker logs 显示当前运行的容器的日志信息，内容包含 STOUT(标准输出) 和 STDERR(标准错误输出)。日志都会以 json-file 的格式存储于 /var/lib/docker/containers/<容器id>/<容器id>-json.log ，不过这种方式并不适合放到生产环境中。
由于公司项目较多，所部署服务产生的日志也较多，以往查看服务器日志只能通过xshell、putty等SSH工具分别连接每台服务器，然后进入到各个服务器，执行Linux命令查看日志，这样可能会带来以下问题：
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
当我们在对系统日志进行处理的时候，我们需要结合成本考虑方案，前期如果使用 Logstash 进行日志收集的话会耗费较多的机器性能，我们这里选择优化一下日志的采集。简单介绍一下即将出场的家伙： filebeat 首先 filebeat 是 Beats 中的一员。 Beats 在是一个轻量级日志采集器，其实 Beats 家族有6个成员，早期的 ELK 架构中使用 Logstash 收集、解析日志，但是 Logstash 对 内存 、 cpu 、 io 等资源消耗比较高。相比 Logstash ， Beats 所占系统的 CPU 和内存几乎可以忽略不计。
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。
在Kubernetes中，每个容器都有自己的标准输出和标准错误输出，我们可以使用容器运行时提供的工具来采集这些输出，并将其重定向到日志文件中。例如，我们可以使用Docker提供的“docker logs”命令来查看容器的日志输出：
作者 | 分布式实验室 来源 | zhuanlan.zhihu.com/p/70662744 正文 准备 关于容器日志 Docker的日志分为两类，一类是Docker引擎日志；另一类是容器日志。引擎日志一般都交给了系统日志，不同的操作系统会放在不同的位置。本文主要介绍容器日志，容器日志可以理解是运行在容器内部的应用输出的日志，默认情况下，docker logs显示当前运行的容器的日志信息，内容包含 STOUT（标准输出）和STDERR（标准错误输出）。日志都会以json-file的格式存储于 /var/l
安全圈的大事刚刚结束，安全圈的小伙伴也从加班的阴影中走了出来，这期间，学习写文章投稿的人很少，估计还是忙吧，大考结束之后，大家可以放松一下，然后继续学习新知识，打基础，为了迎接下一次的挑战而做准备。做安全防御，入侵检测是必不可少的，而入侵检测通常分为网络层面和主机层面，今天就来看一个带有主机入侵检测功能的安全平台，他不止包含主机入侵检测的功能，还包含其他的一些功能，比如：基线漏洞监控、合规性扫描，能力强的还可以根据检测的结果自动响应。
在微服务架构中，日志是一个不得不面临与需要解决的点。因为微服务架构中，服务是分散在不同的节点或虚拟机上运行，这意味着服务产生的日志也是分散的，所以收集分散的日志就成为了微服务中的一个痛点。否则有需要时查询起日志来就非常麻烦与不方便。
Winlogbeat 和 Filebeat 都是 Elastic Stack 中常用的日志收集工具，但它们的使用场景和功能略有不同。
一般我们需要进行日志分析场景：直接在日志文件中 grep、awk 就可以获得自己想要的信息。但在规模较大也就是日志量多而复杂的场景中，此方法效率低下，面临问题包括日志量太大如何归档、文本搜索太慢怎么办、如何多维度查询。需要集中化的日志管理，所有服务器上的日志收集汇总。常见解决思路是建立集中式日志收集系统，将所有节点上的日志统一收集，管理，访问。
回顾上篇，解释了场景“2”中的四个标签，也介绍了对应着Windows Server中的四个功能在日常运维中究竟起到什么作用以及如何去驾驭他们。
在早期的项目中，如果想要在生产环境中通过日志定位业务服务的Bug 或者性能问题，则需要运维人员使用命令挨个服务实例去查询日志文件，这样导致的结果就是排查问题的效率非常低。
mall项目采用现阶主流技术实现，这些主流技术基本都升级了目前最新稳定版，具体升级内容大家可以参考下表。
微服务架构将一个应用程序拆分成多个独立的服务，每个服务可以独立开发、部署和扩展。Nacos提供了注册中心和配置中心的功能，可以帮助开发人员实现服务的注册和发现，同时也提供了动态配置管理的能力，使得微服务架构更加灵活和可管理。
Logstash 是一个 Java 程序，当作为收集日志的 Agent 时，显得太臃肿了。这时需要一个轻量级的日志收集 Agent，其实可以先看看官方是否提供相关的 Agent，现在的需求是收集特定的日志文件， 官方提供了这样的工具：Filebeat，官方给 Filebeat 的定义就是轻量级的日志收集工具。
日志管理的第一件事，就是日志的收集。日志收集是开发者必备的技巧，不管是哪个开发语言，哪个开发平台，日志收集的插件都是有很多选择的。例如：
本篇文章是一个系列，介绍如何用binary的方式手动安装k8s集群，目的是来更好的理解学习k8s。以学习和理解为目的，所以这里的每个组件都是一步一步手动来安装，以便有实践和理解。对于生产环境，如果host在自己的data center里，那么请专业的infrastructure架构师和devops团队来搭建生产级别的集群。如果是在公有云(AWS/GCP/Azure/阿里云/腾讯云)上搭建生产环境，请仔细阅读相关文档，不清楚的问题及时提交工单。
Loki是由Grafana Labs开源的一个水平可扩展、高可用性，多租户的日志聚合系统的日志聚合系统。它的设计初衷是为了解决在大规模分布式系统中，处理海量日志的问题。Loki采用了分布式的架构，并且与Prometheus、Grafana密切集成，可以快速地处理大规模的日志数据。该项目受 Prometheus 启发，官方的介绍是：Like Prometheus,But For Logs.。
现在各个公司都有自己的SOC安全日志中心，有的是自己搭建的，有的是买厂商的，更多的情况是，各种复合类的的组织结构。这些日志来自不同的服务器，不同的部门五花八门。如果是买的设备，设备可能是一整套的方案，有自己的流理量监听与安全日志中心，但因为成本的原因，不能所有地方都都部署商业产品，必然会有自己的SOC系统，商业系统也不可能去监听分析，太边界的日志，处理起来也力不从心，首先本地化的数据不通用，商用产品也没法构建安全策略。开源和自己构建的系统可以高度的定制化，但与商业产品不能有机的结合，就没办法发挥最大效用。
说起日志，大家都是耳熟能详的，一大堆日志插件映入眼帘，日志收集的方式也历历在目，但是，今天我们的重点不仅仅是收集日志了，今天我们主要说说怎么管理日志 收集日志 日志管理的第一件事，就是日志的收集。日志收集是开发者必备的技巧，不管是哪个开发语言，哪个开发平台，日志收集的插件都是有很多选择的。例如： .net 平台大家钟爱的log4net,支持多种存储方式（文件、数据库），多种格式，多种日志拆分方式。 java 平台主流的log4j、slf4j、logback，多种选择。 日志收集的组件这里就不一一说明了，使用
Microsoft Operations Management Suite是微软一套基于云端集日志分析、自动化、备份恢复、安全合规为一体的IT管理解决方案。除了支持微软Azure和windows以外，还对linux、aws、vmware、openstack提供支持。
继上一篇，上一篇重点介绍了腾讯云Windows Server日志收集工具的“场景”功能，那么场景功能究竟是以什么标准来分级的呢？
ELK平台介绍 在搜索ELK资料的时候，发现这篇文章比较好，于是摘抄一小段： 以下内容来自：http://baidu.blog.51cto.com/71938/1676798 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
背景 先说说当前背景，本人从一线红队（拿过大HVV第一）转为一个人的安全部也有两年的时间了，公司属于金融科技行业。金融科技类的公司并不直接受到银监会的监管，但是会遵守银行的安全要求，算间接受到监管。 10月18日，银保监会公布监管责任单位名单，包括4604家银行业金融机构法人、232家保险机构法人、2621家保险专业中介机构法人、115家外国及港澳台银行分行、7家外国再保险公司分公司。 为什么要先说明这个？这主要是由于金融行业的特殊性质和其关键的信息系统安全需求所决定的，对应金融行业的业务流程/风控都
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。
楼主在使用腾讯云IaaS时，经常遇到一些疑似平台问题的Windows疑难杂症，通常会向腾讯云工单提交OS工单，让其专业工程师来排查，毕竟我买IaaS的CVM要来上线业务的，无暇来解决系统层面的问题。
由于mall项目涵盖了现阶段主流技术，如果你是个Java初学者的话，最好先看下面的资料打个基础，资料具体介绍可以参考mall学习所需知识点。
DT时代，数以亿万计的服务器、移动终端、网络设备每天产生海量的日志。中心化的日志处理方案有效地解决了在完整生命周期内对日志的消费需求，而日志从设备采集上云是第一步。
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