超越传统模型：从零开始构建高效的日志分析平台——基于Elasticsearch的实战指南
随着互联网应用和微服务架构的普及，系统产生的日志数据量日益增长。有效地收集、存储、检索和分析这些日志对于监控系统健康状态、快速定位问题以及优化性能至关重要。Elasticsearch 作为一种分布式的搜索和分析引擎，以其强大的全文检索能力和实时数据分析能力成为日志处理的理想选择。 本文将指导读者从零开始构建一个基于Elasticsearch的日志分析平台，...
使用函数计算（FC）通过Syslog协议投递日志
Syslog是一个常见的日志通道，几乎所有的SIEM（例如IBM Qradar, HP Arcsight）都支持通过Syslog渠道接收日志。本文主要介绍如何使用函数计算通过Syslog协议投递日志服务（SLS）中的日志到SIEM平台。
常见问题JavaGC日志分析报错_应用问题诊断分析平台(ATP)
1. ATP自动失败探测在使用Java GC日志分析过程中，偶尔您可能会遇到分析失败的情况，如下图所示：ATP会尝试尽可能探测分析错误，并给出失败原因和潜在解决方案，您可以点击分析细节查看：或者您也可以参考本文剩余部分尝试解决。2. 常见分析失败情况Can not recognize file fo...
Flink: 快速构建统一的实时日志平台
本文围绕一个中型电商/互联网公司涉及到日志的复杂系统运维、业务运营问题，使用Flink+Kafka+HBase+ES四套系统，告诉读者如何在一家中型互联网公司里面快速构建一套实时日志平台。 背景 最近在维护一个日志的项目，这个项目是负责收集、处理、存储、查询商家相关操作的日志，我们这里就叫它“商家日志”。在日常的开发过程中，可能我们对日志这个词并不陌生，例如我们常接触到的log4j、sl...
使用python构建基于hadoop的mapreduce日志分析平台
出处：http://rfyiamcool.blog.51cto.com/1030776/1340057 流量比较大的日志要是直接写入Hadoop对Namenode负载过大，所以入库前合并，可以把各个节点的日志凑并成一个文件写入HDFS。 根据情况定期合成，写入到hdfs里面。 咱们看看日志的大小，200G的dns日志...
使用python构建基于hadoop的mapreduce日志分析平台
原创rfyiamcool2013-12-12 23:51:47评论(11)4411人阅读 流量比较大的日志要是直接写入Hadoop对Namenode负载过大，所以入库前合并，可以把各个节点的日志凑并成一个文件写入HDFS。 根据情况定期合成，写入到hdfs里面。 咱们看看日志的大小，200G的dns日志文件，我压缩到了18G，要是用awk perl当然也可以，但是处理速度肯定...
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日志服务SLS
日志服务 （Simple Log Service，简称 SLS） 是云原生观测分析平台，为 Log/Metric/Trace 等数据提供大规模、低成本、实时平台化服务。一站式提供数据采集、加工、分析、告警可视化与投递功能，全面提升研发、运维、运营和安全等场景数字化能力。
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