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。
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。
Beats是一个开放源代码的数据发送器。我们可以把Beats作为一种代理安装在我们的服务器上,这样就可以比较方便地将数据发送到Elasticsearch或者Logstash中。Elastic Stack提供了多种类型的Beats组件。
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。
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。
日志分析在入侵检测中的应用越来越广泛,合适的使用日志,使日志产生巨大的价值,本文旨在探讨如何让日志的价值在安全领域发挥作用。
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。
ELK是一种流行的开源日志收集、存储、搜索和分析解决方案,它由Elasticsearch、Logstash和Kibana三个组件组成。在Docker环境中,使用ELK可以收集和分析容器日志,以便更好地了解应用程序的状态和运行情况。
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!
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。
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。
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。
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。
syslog服务器可以用作一个网络中的日志监控中心,所有能够通过网络来发送日志的设施(包含了Linux或Windows服务器,路由器,交换机以及其他主机)都可以把日志发送给它。 通过设置一个syslog服务器,可以将不同设施/主机发送的日志,过滤和合并到一个独立的位置,这样使得你更容易地查看和获取重要的日志消息。
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
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。
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。
说起查看日志排查 bug 的方式,早些年的时候我都是直接登陆 linux 服务器直接查看,或者下载下来查看。
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。
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
前面我们安装的Elasticsearch版本是7.10.2,所以Logstash和接下来要安装的Kibana都要安装7.10.2这个版本。
为了方便即将到来的HVV行动,为大家提供更好的掌握渗透攻击技能,特意收集了一些关于HVV常见的面试题给大家参考。
Splunk支持多种多样的数据源,比如它可以直接上传文件,可以监控本地的任何目录或文件,也可以配置通用转发器等方式来完成数据接入。Splunk所有的设置都可以通过Web页面、使用Splunk CLI命令,甚至是直接修改配置文件,以此来完成设置。
ES负责存储、分析数据,但是这一切前提是需要有数据,ES本身是不能够收集数据的,数据的收集如何来做呢?我们可以通过两个软件来实现数据的收集,那就是:
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
一、简 介 Loki是受Prometheus启发由Grafana Labs团队开源的水平可扩展,高度可用的多租户日志聚合系统。 开发语言: Google Go。它的设计具有很高的成本效益,并且易于操作。使用标签来作为索引,而不是对全文进行检索,也就是说,你通过这些标签既可以查询日志的内容也可以查询到监控的数据签,极大地降低了日志索引的存储。系统架构十分简单,由以下3个部分组成 :
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。
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。
生产环境中使用StarRocks一般都是多节点,3个fe3个be已经是很小的规模了,出现问题需要查日志的话,6个节点上找日志是比较费劲的,我们希望能够将日志都收集到es,查找方便而且支持搜索,提升排查问题的效率。
EFK 不是一个软件,而是一套解决方案。EFK 是三个开源软件的缩写,Elasticsearch,FileBeat,Kibana。其中 ELasticsearch 负责日志分析和存储,FileBeat 负责日志收集,Kibana 负责界面展示。它们之间互相配合使用,完美衔接,高效的满足了很多场合的应用,是目前主流的一种日志分析系统解决方案。 EFK 和 ELK 只有一个区别, 收集日志的组件由 Logstash 替换成了 FileBeat,因为 Filebeat 相对于 Logstash 来说有2个好处:
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:
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。
简介 ELK并不是一款软件,是一整套解决方案,是由ElasticSearch,Logstash和Kibana三个开源工具组成:通常是配合使用,而且先后归于Elastic.co公司名下,简称ELK协议栈. 日志的收集和处理 在日常运维工作中,对于系统和业务日志的处理尤为重要。日志主要包括系统日志,应用日志,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
搭建了ELK日志收集系统之后,我们如果要查看SpringBoot应用的日志信息,就不需要查看日志文件了,直接在Kibana中查看即可。
Linux 系统也会在使用很长一段时间后出现硬盘空间开始不够的情况,而这并不一定是正常使用的文件占用,而是像 Windows 系统一样,在系统的运行和使用中会出现垃圾日志,就像 CentOS 系统中有两个日志服务,分别是传统的 rsyslog 和 systemd-journal 就会自动生成一些系统日志,久而久之就造成了服务器存储空间的浪费。
Loki开源日志解决方案已经开源有一段时间了,对标EFK/ELK,由于其轻量的设计,备受欢迎
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?
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。
ELK(Elasticsearch+Logstash+Kibana)中我们使用过Elasticsearch和Kibana,就剩下最后一个LogStash了。
上次分享了Linux的信息收集脚本,有小伙伴说实际环境中还有不少Windows的机器,今天给大家分享个Windows服务器信息收集脚本以及使用方法,详见下面具体信息。
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。
但是目前来讲,容器更适合运行无状态的服务,因为这样可以更方便地进行水平扩展,而存储一类属于典型的有状态应用,所以处理起来要有更多注意
截止昨天,我们研究监控模块,基本监控就是转外链或者内嵌三方成熟工具的页面,今天就来研究下日志这块。日志也有很多成熟的工具,自己暂时在日志这块还没有造轮子的能力,只会收集顶多使用脚本处理一下。
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