系统日志记录操作系统组件产生的事件，主要包括驱动程序、系统组件和应用软件的崩溃以及数据丢失错误等。系统日志中记录的时间类型由Windows NT/2000操作系统预先定义。 默认位置： %SystemRoot%\System32\Winevt\Logs\System.evtx
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。
堡塔日志服务系统 功能描述：堡塔日志服务系统是一款功能强大的日志管理和分析工具、多主机多网站日志收集、汇总、存储、统计与分析等多项功能一体的日志分析系统
rsyslog是一个快速处理收集系统日志的开源程序，提供了高性能、安全功能和模块化设计。rsyslog 是syslog 的升级版，它将多种来源输入输出转换结果到目的地， rsyslog被广泛用于Linux系统以通过TCP/UDP协议转发或接收日志消息。
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。
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！
排查分布式系统问题用的最多的手段就是查看系统日志，但是目前分布式系统都是部署在多台机器上且多数调用链路比较长，因此日常工作过程中经常出现研发人员同时登录多台机器切换各个终端查询日志的场景。我们希望搭建一个日志收集及查询系统，方便定位问题。
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。
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。
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。
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
运维是一个融合多学科(网络、系统、开发、安全、应用架构、存储等)的综合性技术岗位，从最初的网络管理（网管）发展到现在的系统运维工程师、网络运维工程师、安全运维工程师、运维开发工程师等，可以看出，运维的分工一直在细化，并且对综合技能要求越来越高，可以看出，未来运维的发展趋势是高、精、尖，高表示高度，精表示精通，尖表示尖端，也就是运维职场一定要站在一定的技术高度，在多个技术领域中，要精通某项技能，同时对尖端前沿技术一定要能掌控趋势。
什么是 ELK ？ 通俗来讲， ELK 是由 Elasticsearch 、 Logstash 、 Kibana 三个开源软件组成的一个组合体，这三个软件当中，每个软件用于完成不同的功能，他们组成了一套完整的日志系统的解决方案。
1、七牛Logkit：(Windows&Linux&Mac等) https://github.com/qiniu/logkit/ 支持的数据源（各类日志，各个系统，各个应用等） File: 读取文件中的日志数据，包括csv格式的文件，kafka-rest日志文件，nginx日志文件等,并支持以grok的方式解析日志。
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
为什么用到ELK： 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。 一般大型系统是一个分布式部署的架构，不同的服务模块部署在不同的服务器上，问题出现时，大部分情况需要根据问题暴露的关键信息，定位到具体的服务器和服务模块，构建一套集中式日志系统，可以提高定位问题的效率。 一个完整的集中式日志系统，需要包含以下几个主要特点： • 收集－能够采集多种来源的日志数据 • 传输－能够稳定的把日志数据传输到中央系统 • 存储－如何存储日志数据 • 分析－可以支持 UI 分析 • 警告－能够提供错误报告，监控机制 ELK提供了一整套解决方案，并且都是开源软件，之间互相配合使用，完美衔接，高效的满足了很多场合的应用。目前主流的一种日志系统。 ELK简介： ELK是三个开源软件的缩写，分别表示：Elasticsearch , Logstash, Kibana , 它们都是开源软件。新增了一个FileBeat，它是一个轻量级的日志收集处理工具(Agent)，Filebeat占用资源少，适合于在各个服务器上搜集日志后传输给Logstash，官方也推荐此工具。 Elasticsearch是个开源分布式搜索引擎，提供搜集、分析、存储数据三大功能。它的特点有：分布式，零配置，自动发现，索引自动分片，索引副本机制，restful风格接口，多数据源，自动搜索负载等。 Logstash 主要是用来日志的搜集、分析、过滤日志的工具，支持大量的数据获取方式。一般工作方式为c/s架构，client端安装在需要收集日志的主机上，server端负责将收到的各节点日志进行过滤、修改等操作在一并发往elasticsearch上去。 Kibana 也是一个开源和免费的工具，Kibana可以为 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日志分析友好的 Web 界面，可以帮助汇总、分析和搜索重要数据日志。 Filebeat隶属于Beats。目前Beats包含四种工具：
日志功能对于操作系统是相当重要的，在日常运维工作中，无论是系统还是应用等出了任何问题，我们首先想到的便是分析日志，查找问题原因。自从CentOS 6系统开始，CentOS便开始使用rsyslog做为日志收集服务了，相对于之前的syslog它能够支持多线程，数据库存储，支持更多了传输协议等等优点。之前介绍了Linux下rsyslog日志收集服务环境部署记录，下面再结合LogAnalyzer进行部署说明。 LogAnalyzer则是一款基于 PHP 开发的 syslog 日志和其他网络事件数据的 Web 前端。
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：
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
在上一篇《通过rsyslog搭建集中日志服务器》，我们分享了如何通过rsyslog搭建集中日志服务器，收集系统日志，在本篇，我们会利用这些系统日志进行安全分析。
Elasticsearch是一个实时的分布式搜索和分析引擎，它可以用于全文搜索，结构化搜索以及分析，采用Java语言编写。目前，官网最新的版本是Elasticsearch 7.6.0.那么同时，Elasticsearch 是一个分布式的 RESTful 风格的搜索和数据分析引擎，能够解决越来越多的用例。它作为 Elastic Stack 的核心，它集中存储您的数据，帮助您发现意料之中以及意料之外的情况。要想获取最新的软件版本和文档支持。我们可以通过访问如下链接获取相关帮助。https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch
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。
目前最火的大数据，很多人想往大数据方向发展，想问该学哪些技术，学习路线是什么样的，觉得大数据很火，就业很好，薪资很高。如果你自己感到迷茫，或者是为了以上这些原因想往大数据方向发展...... 那么我就
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。
这次我们举个接近实际生产的例子，来说明开源SOC系统如何采集数据，如果之前介绍系统是抽象的，现在就是实例具象的。平时我们利用日志系统收集了大量的各类的日志数据，如：Openresty访问日志、防护墙日志、VPN日志、邮件服务器相关日志、用户权限审计日志、路由器操作日志、甚至包括办公区AP的日志，DHCP日志。
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。
10g告警日志默认所在路径:ORACLE_BASE/admin/ORACLE_SID/bdump/alert*.log
在一个完整的项目中，不仅仅是要完成正常的业务开发。同时为了提高一些开发效率、系统异常的追踪、系统功能的扩展等等因素，往往会用到系统在开发、运行过程中所产生的日志。这就需要我们有一个完善的日志系统来存储这些数据。本文将分享如何设计一个高可用、可扩展的分布式日志系统。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
日志记录是软件开发中的一个重要主题，特别是如果您需要分析生产环境中的错误和其他意外事件。实现日志记录通常很容易。但正如您可能经历过的那样，日志记录远比看起来复杂得多。这就是为什么你可以在博客上找到很多关于它的文章。
微服务早已是一个过时的热词，同时，容器 和 k8s 的出现让它更一步成为了一种时尚。同样会带来很多附赠的问题，日志收集就是其中一个比较重要的问题。当应用容器化之后，需要查看日志，如果还需要登录服务器，找到对应目录，然后 tail 查看，成本太高了，极大的影响效率。当前其实日志收集方案很多，在实践了多个方案之后，我终于能在今天写出我个人认为我最喜欢的一个方案了 loki
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。
代码资源是组织的核心资源，对于敏感的代码是不希望流传到外部的，但由于各种原因还是有资源泄露出去， 对于泄露的原因先不论，因为相对比较难避免，但我们可以通过一定的技术手段对关键的数据进行审计监控，把资源泄露缩小到一定的范围内，现在普遍流行的方式是对Github进行监控，在Github查找敏感词，比较常见。本文在此之外提出了一种对内监控的方案，以SVN监控为例。从相关人员从内部系统下载时就行一定成度的监控审计，对下载者的下载量和行为进行分析，这个出发点建立一个监控系统。
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
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
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。
ELK 已经成为目前最流行的集中式日志解决方案，它主要是由Beats、Logstash、Elasticsearch、Kibana等组件组成，来共同完成实时日志的收集，存储，展示等一站式的解决方案。本文将会介绍ELK常见的架构以及相关问题解决。
1、 小红书开源一款播放器。REDPlayer是一款由小红书自主研发的跨平台(支持Android、iOS、HarmonyOS等平台)播放器。不同于行业其他播放器，REDPlayer 具有结构简单、耦合度低、功能边界清晰等特点，提供了多种接入方式，技术人员可根据需要灵活选择，既可快速集成SDK使用，也可基于源码进行定制开发。 --gitee
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
日志记录是软件开发中的一个重要主题，特别是当您需要分析生产环境中的bug和其他意外事件时。实现日志记录通常很简单。但正如你可能经历过的，日志要比看起来复杂得多。这就是为什么你可以在博客上找到很多关于它的文章。
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
Elasticsearch是当前主流的分布式大数据存储和搜索引擎，可以为用户提供强大的全文本检索能力，广泛应用于日志检索，全站搜索等领域。Logstash作为Elasicsearch常用的实时数据采集引擎，可以采集来自不同数据源的数据，并对数据进行处理后输出到多种输出源，是Elastic Stack 的重要组成部分。本文从Logstash的工作原理，使用示例，部署方式及性能调优等方面入手，为大家提供一个快速入门Logstash的方式。文章最后也给出了一些深入了解Logstash的的链接，以方便大家根据需要详细了解。
最近一个朋友老是和我抱怨：公司系统日志打得实在是太烂了，有用的信息很少，没用的一大堆。就连那有用的信息，在那么多节点日志之间进行追查，也是痛苦的一笔。
1、运维自动化发展 运维学习和发展的一个线路： 1.搭建服务（部署并运行起来） 2.用好服务（监控、管理、优化） 3.自动化（服务直接的关联和协同工作） 4.产品设计（如何设计一个运维系统） -----当下云计算的核心竞争力是运维！ 系统架构师（偏管理）：网络 系统 数据库 开发 云计算 自动化 运维管理 服务管理 项目管理 测试 业务 -----专注于某一领域 2、运维自动化发展 运维工作内容分类： 监控运维（7x24运维值班、故障处理） 应用运维（业务熟悉、服务部署、
笔记内容：搭建ELK日志分析平台（上）—— ELK介绍及搭建 Elasticsearch 分布式集群 笔记日期：2018-03-02
前言 自动生成日志的打点服务器完成了，日志便可以顺利生成了。接下来就要使用flume对日志进行收集，即将日志产生的节点收集到一个日志主控节点上去，这样的目的是便于在主控节点上为不同的日志打上不同的标签，从而推送到kafka上，供不同的消费者来使用。下面为大家介绍一下如何使用flume搭建自己的日志收集系统。 环境 操作系统： CentOS7 * 2 Flume版本：flume-ng-1.6.0-cdh5.7.0 JDK版本：1.8 步骤 1. 分别安装jdk1.8和flume 上传到服务器后解压，配置环境变
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。
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