10g告警日志默认所在路径:ORACLE_BASE/admin/ORACLE_SID/bdump/alert*.log
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
到目前为止，参照我们系统( 某上市互联网保险中介 )应用，就日志而言，我们经历了以下几个时间段的变化，也经历很多方面的尝试。就目前我们的应用日志系统经历了以下的变化:
LPG日志收集方案内存占用很少，经济且高效！它不像ELK日志系统那样为日志建立索引，而是为每个日志流设置一组标签。下面分别介绍下它的核心组件：
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
如果你的数据中心全是 Linux 服务器，而你就是系统管理员。那么你的其中一项工作内容就是查看服务器的日志文件。但是，如果你在大量的机器上去查看日志文件，那么意味着你需要挨个去登入到机器中来阅读日志文件。如果你管理的机器很多，仅这项工作就可以花费你一天的时间。
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.。
为确保网络安全，减少攻击者入侵的可能性，组织机构中部署的安全信息和事件管理系统（SIEM）需要对进出网络的行为执行实时的日志收集、分析和预警处理，SIEM系统中会涉及到大量的日志收集设备。但也存在另外一种可能，攻击者可以对SIEM系统中的日志收集设备形成虚假日志，实现干扰SIEM的安全行为监测目的。本文就来探讨身处内网的攻击者如何对日志收集设备发起虚假日志攻击，文章仅为思路分享，不代表实战观点。 理论思路 要对SIEM系统日志收集设备形成虚假日志，主要有两步： 1、发现目标日志收集设备的日志格式 2、按格式
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。
之前一直使用的是SpringBoot 2.1.7版本，这个版本是2019年8月发布的，距离现在已经一年多了，也到了更新版本的时候了。SpringBoot 2.3.0 是今年5月发布的，还是比较新的版本，想了解这个版本新特性的朋友可以看下《SpringBoot 2.3.0 新特性一览，快来跟我实践一波！》。
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。
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。
问题导读： 1.Flume-NG与Scribe对比，Flume-NG的优势在什么地方？ 2.架构设计考虑需要考虑什么问题？ 3.Agent死机该如何解决？ 4.Collector死机是否会有影响？ 5.Flume-NG可靠性(reliability)方面做了哪些措施？ 美团的日志收集系统负责美团的所有业务日志的收集，并分别给Hadoop平台提供离线数据和Storm平台提供实时数据流。美团的日志收集系统基于Flume设计和搭建而成。 《基于Flume的美团日志收集系统》将分两部分给读者呈现美团日志收集系统
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
如果你的数据中心全是Linux服务器，而你就是系统管理员。那么你的其中一项工作内容就是查看服务器的日志文件。但是，如果你在大量的机器上去查看日志文件，那么意味着你需要挨个去登入到机器中来阅读日志文件。如果你管理的机器很多，仅这项工作就可以花费你一天的时间。
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。
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。
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
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。
在大规模集群部署的场景下，容器实例会部署到多个节点上，节点以及节点上的应用产生的日志会随之分散在各个容器的主机上，传统的集群应用大多在本地持久化，这给整个应用系统的日志监控和故障排除带来了很大的挑战，而在Kubernetes大规模集群环境下，需要考虑把分散在各个节点上的日志统一采集，统一管理，统一展示。
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
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。
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。
综合日志审计平台，通过集中采集信息系统中的系统安全事件、用户访问记录、系统运行日志、系统运行状态等各类信息，经过规范化、过滤、归并和告警分析等处理后，以统一格式的日志形式进行集中存储和管理，结合丰富的日志统计汇总及关联分析功能，实现对信息系统日志的全面审计。
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。
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。
随着分布式系统规模的日益扩大，集群中的机器规模也随之变大，那如何更好地进行集群管理也显得越来越重要了。所谓集群管理，包括集群监控与集群控制两大块，前者侧重对集群运行时状态的收集，后者则是对集群进行操作与控制。
本文介绍了k8s官方提供的日志收集方法，并介绍了Fluentd日志收集器并与其他产品做了比较。最后介绍了好雨云帮如何对k8s进行改造并使用ZeroMQ以消息的形式将日志传输到统一的日志处理中心。 容器日志存在形式 目前容器日志有两种输出形式： stdout,stderr标准输出 这种形式的日志输出我们可以直接使用docker logs查看日志，k8s集群中同样集群可以使用kubectl logs类似的形式查看日志。 日志文件记录 这种日志输出我们无法从以上方法查看日志内容，只能tail日志文件查看。 在k
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：
Filebeat是一款轻量级日志采集器，可用于转发和汇总日志与文件。Filebeat内置有多种模块（Nginx、MySQL、Redis、Elasticsearch、Logstash等），可针对常见格式的日志大大简化收集、解析和可视化过程，只需一条命令即可。
日志收集系统的原理是这样的，首先应用集成了Logstash插件，通过TCP向Logstash传输日志。Logstash接收到日志后根据日志类型将日志存储到Elasticsearch的不同索引上去，Kibana从Elasticsearch中读取日志，然后我们就可以在Kibana中进行可视化日志分析了，具体流程图如下。
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。
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
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：
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