以上就是python自定义日志的实现，希望对大家有所帮助。更多Python学习指路：python基础教程
以下是我在公司内部分享的关于分布式日志收集系统的PPT内容，现在与大家分享，希望对于需要使用的人能够起到基本的入门作用或是了解！ 1.分布式日志收集系统:背景介绍 许多公司的平台每天会产生大量的日志（一般为流式数据，如，搜索引擎的pv，查询等），处理这些日志需要特定的日志系统，一般而言，这些系统需要具有以下特征： （1） 构建应用系统和分析系统的桥梁，并将它们之间的关联解耦； （2） 支持近实时的在线分析系统和类似于Hadoop之类的离线分析系统； （3） 具有高可扩展性。
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APT-Hunter是Windows事件日志的威胁猎杀工具，它由紫色的团队思想提供检测隐藏在海量的Windows事件日志中的APT运动，以减少发现可疑活动的时间，而不需要有复杂的解决方案来解析和检测Windows事件日志中的攻击，如SIEM解决方案和日志收集器。
A系统与B系统之间有很多接口交互，但是有一段时间接口经常报错，作为开发如果不能第一时间知道问题且及时解决的话就会收到业务投诉，当月绩效凉凉。
https://docs.python.org/zh-cn/3.7/library/logging.html#formatter-objects
APT-Hunter是用于Windows事件日志的威胁搜寻工具，该工具能够检测隐藏在Windows事件日志中的APT运动，如果您是弄威胁情报的人，那么我保证您会喜欢使用此工具的，为什么？我将在本文中讨论原因，请注意，此工具仍为测试版，并且可能包含错误。
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
在当今数字化转型的时代，高效的软件监控和数据分析对于保障应用的性能和稳定性至关重要。OpenTelemetry作为一个开源项目，为开发者和运维人员提供了一个强大的工具，用于实现应用程序的链路追踪、错误检测和日志收集。在本文中，我们将深入探讨OpenTelemetry的核心特性、架构以及它对软件开发和运维的重要价值。
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：
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
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。
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。
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。
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
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
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。
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。
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。
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。
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：
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。
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。
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。
10g告警日志默认所在路径:ORACLE_BASE/admin/ORACLE_SID/bdump/alert*.log
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
DaemonSet是Kubernetes中一种非常有用的控制器，它允许在每个节点上运行一个Pod副本。它的用途非常广泛，包括在集群中运行全局服务、收集日志、监控系统和应用程序指标、执行安全审计等。
随着 Kubernetes 使用越来越广泛，日志集中收集、展示、告警等都需要考虑的事情。Kubernetes 日志收集方案一般有下面几种：
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。
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在以前我们的应用日志一般由log4j输入到不同的文件中，比如info.log warn.log error.log。 然后当我们需要查看日志的时候，就需要登录服务器使用命令tail -fn 500 error.log进行查看。
植入式攻击入侵检测解决方案 ---- 目录 1. 什么是植入式攻击？ 2. 为什么骇客会在你的系统里面植入木马？ 3. 什么时候被挂马？ 4. 在那里挂马的？ 5. 谁会在你的系统里挂马？ 6. 怎样监控植入式攻击 6.1. 程序与数据分离 6.2. 监控文件变化 6.3. 安装日志收集程序 7. 延伸阅读 1. 什么是植入式攻击？ 什么是植入式攻击，通俗的说就是挂马，通过各种手段将木马上传到你的系统，修改原有程序，或者伪装程序是你很难发现，常住系统等等。 2. 为什么骇客会在你的系统里面植入木马？ 通常挂
对于日志来说，最常见的需求就是收集、存储、查询、展示，开源社区正好有相对应的开源项目：logstash（收集）、elasticsearch（存储+搜索）、kibana（展示），我们将这三个组合起来的技术称之为ELKStack，所以说ELKStack指的是Elasticsearch、Logstash、Kibana技术栈的结合。
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。
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：
随着互联网架构的扩张，分布式系统变得日趋复杂，越来越多的组件开始走向分布式化，如微服务、消息收发、分布式数据库、分布式缓存、分布式对象存储、跨域调用，这些组件共同构成了繁杂的分布式网络，那现在
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
监控缓存中间件,如 Redis 是关键的，因为它直接影响到应用性能和可靠性。以下是监控 Redis 时应考虑的主要指标：
日志收集推荐使用Elastic Stack协议栈，可以满足收集海量日志需求，而且便于后续分析、报表、报警操作
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：
日志收集系统还是有很多种可供选择，但是loki是一个开源项目，有水平扩展、高可用性、多租户日志收集聚合系统，特别适合k8s中pod日志的收集。据说灵感来源于prometheus，可以认为是日志版的prometheus，今天就来研究一番。
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。
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。
Redis作为缓存数据库，因为其出色的性能而适合做对响应速度有要求的系统。除了我们存放一些我们经常使用的数据之外。还有哪些用处？书中介绍了redis做日志收集、系统信息的统计、常用数据的缓存以及服务注册配置中心等。
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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。
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