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腾讯云 Elasticsearch 运维篇(十六)Elasticsearch 集群告警预警

上一章节,我们讲了Elasticsearch集群的监控,除了腾讯云自己平台提供了丰富的监控参数外,Kibana Monitor也提供了丰富的监控特性。作为信息管理人员我们有必要去结合两者的监控去管理我们的集群服务。那么,我们知道,监控其实是一种被动式的管理,而且需要维护者时时去管理调试。那么能不能在监控到系统有问题的时候提前告警通知呢??答案是肯定的。腾讯云 ES 提供一些关键指标的配置告警功能,配置告警可帮助您及时发现集群问题并进行处理。可以毫不夸张的说集群告警在信息管理中是非常重要的一部分,那么,本文为您介绍通过控制台配置告警的操作。

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基于标记数据学习降低误报率的算法优化

无论是基于规则匹配的策略,还是基于复杂的安全分析模型,安全设备产生的告警都存在大量误报,这是一个相当普遍的问题。其中一个重要的原因是每个客户的应用场景和数据都多多少少有不同的差异,基于固定判断规则对有统计涨落的数据进行僵化的判断,很容易出现误判。 在没有持续人工干预和手动优化的情况下,策略和模型的误报率不会随着数据的积累而有所改进。也就是说安全分析人员通过对告警打标签的方式,可以将专业经验传授给智能算法,自动得反馈到策略和模型当中,使之对安全事件做出更精准的判断。本文介绍利用专家经验持续优化机器学习的方法,

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【安全告警数据分析之道:一】数据透视篇

日前,在企业安全运营当中,SIEM的热潮已经逐渐淡去,很多企业已经逐渐成立了安全运营中心(SOC),收集到了海量安全数据。但是如何利用这些数据,如何进行分析等问题并没有很好地解决。数据往往只是做简单存储,数据价值未得到体现。其实在网络安全领域最重要的还是“数据”,做攻击离不开各种资产数据、漏洞数据,做防御离不开资产数据、设备告警数据,对各种攻击活动的分析更是离不开DNS、样本、用户行为等数据,《安全告警数据分析之道》为系列文章,旨在对企业网络侧安全告警数据进行深入分析,挖掘数据的潜在价值,助力企业日常安全运营。

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实战 Prometheus 搭建监控系统

Prometheus 是一款基于时序数据库的开源监控告警系统,说起 Prometheus 则不得不提 SoundCloud,这是一个在线音乐分享的平台,类似于做视频分享的 YouTube,由于他们在微服务架构的道路上越走越远,出现了成百上千的服务,使用传统的监控系统 StatsD 和 Graphite 存在大量的局限性,于是他们在 2012 年开始着手开发一套全新的监控系统。Prometheus 的原作者是 Matt T. Proud,他也是在 2012 年加入 SoundCloud 的,实际上,在加入 SoundCloud 之前,Matt 一直就职于 Google,他从 Google 的集群管理器 Borg 和它的监控系统 Borgmon 中获取灵感,开发了开源的监控系统 Prometheus,和 Google 的很多项目一样,使用的编程语言是 Go。

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