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：
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：
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。
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。
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。
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
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：
fmt = "%(asctime)s %(name)s %(levelname)s %(filename)s-%(lineno)d:%(message)s"
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
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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。
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。
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。
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.。
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。
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。
本文来聊聊 Docker 双栈日志，看看这个方案解决了我们实际应用中的哪些痛点，以及如何落地使用。
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。
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。
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
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
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。
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。
日志收集系统应该说是到达一定规模的公司的标配了，一个能满足业务需求、运维成本低、稳定的日志收集系统对于运维的同学和日志使用方的同学都是非常nice的。然而这时理想中的日志收集系统，现实往往不是这样的...本篇的主要内容是：首先吐槽一下公司以前的日志收集和上传；介绍新的实时日志收集系统架构；用go语言实现。澄清一下，并不是用go语言实现全部，比如用到卡夫卡肯定不能重写一个kafka吧...
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。
"本文主要讲解了fluentd的为什么选用fluentd作为核心组件，它的优势是什么"
Kubernetes已经成为编排领域事实上的标准，同时Prometheus也成为基于Kubernetes平台之上、监控领域的标配。Prometheus能够收集业务metrics数据，Grafana界面展示，AlertManager告警，一站式的监控框架就此诞生。通过这一套框架可以在线监控服务运行状态，如果不正常，能够通过各种途径通知给相关人员；相关人员通过查看告警信息，通过日志分析出现问题具体原因。
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
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