EMC的早期中端产品Clariion产品，包含CX系列，VNX1代和VNX2代产品。目前这个产品已经演进到了PowerStor系列，从Unity开始产品底层架构就发生了重大变化，本文讨论的收集完全日志的方法就不再适用。EMC的VNXe产品和Unity产品的日志收集方法我们在其他文章中再详细描述，本文只介绍CX系列和VNX系列日志的收集方法。其实，很多现场工程师应该都有收集日志的经验，但这里我们重点
Empire主要用于后渗透，因此收集信息是比较常用的一个模块，这里通过键入usemodule collection然后按Tab键查看完整的列表 可以成功查看Empire模块的完整列表 下面演示几个常用模块1.屏幕截图进入该模块，查看详细参数（这里不需要修改），然后执行 命令：usemodule collectiojn/screenshot info execute 成功截取2.键盘记录进入该模块，
Loki 是一个由Grafana Labs 开发的开源日志聚合系统，旨在为云原生架构提供高效的日志处理解决方案。Loki 通过使用类似 Prometheus 的标签索引机制来存储和查询日志数据，这使得它能够快速地进行分布式查询和聚合，而不需要将所有数据都从存储中加载到内存中。Loki还使用了压缩和切割日志数据的方法来减少存储空间的占用，从而更好地适应云原生环境下的高速增长的日志数据量。Loki的架
对于互联网行业来说，最有价值的数据往往蕴含在服务的日志之中。从日志中，我们不仅仅可以获取到服务的使用量、服务效果、问题定位信息等，还可以通过监控系统及时地识别出服务的“健康”状态，规避风险，推动服务优化升级。在监控系统中，日志处理就是采集服务运行时生成的原始日志，根据用户配置的解析规则，从中提取可用数据，形成监控指标的过程，这个过程一般由监控系统的日志采集Agent完成。通用的日志采集Agent一
一、日志收集与处理流程云原生平台中对日志提取收集以及分析处理的流程与传统日志处理模式大致是一样的，包括收集、ETL、索引、存储、检索、关联、可视化、分析、报告这9个步骤。具体如下：1、收集：从分散的数据来源中进行日志数据汇总、解析和清理、为缺少的值插入默认值等操作，对不相关的条目进行丢弃处理。2、ETL（Extract、Transform、Load）：数据准备阶段，包括清除不良条目、重新格式化和规
1、ELK平台能够完美的解决我们上述的问题，ELK由ElasticSearch、Logstash和Kibana三个开源工具组成,不过现在还新增了一个Beats，它是一个轻量级的日志收集处理工具(Agent)，Beats占用资源少。1）Elasticsearch是个开源分布式搜索引擎，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2
文章目录1. java agent技术简介2. Agent案例2.1 最简单的Agent案例2.1.1 代码2.1.2 打包方式2.1.3 生成jar包时，需要注意编译的JDK版本。2.2 复杂的Agent案例2.2.1 配置启动项2.2.2 生成jar包3. 推荐阅读 1. java agent技术简介在JDK1.5之后，可以使用agent技术构建一个独立于应用程序的代理程序（即Agent）。
原创
2023-09-10 10:38:50
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最近接手维护一个日志系统，它用于对应用服务器上的日志进行收集然后提供实时分析、处理并最后将日志存储到目标存储引擎。针对这三个环节，业界已经有一套组件来应对各自的需求需求，它们是flume+kafka+hdfs/hbase。我们在实时分析、存储这两个环节，选择跟业界的实践相同，但agent是团队自己写的，出于对多种数据源的扩展需求以及原来收集日志的方式存在的一些不足，于是调研了一下flume的age
前言： 需求是小编需要采集windows 上面的系统日志，所以要搭建个日志采集系统首先说下什么是ELK呢？ELK 是三个开源项目的首字母缩写，这三个项目分别是：Elasticsearch、Logstash 和 Kibana。Elasticsearch 是一个搜索和分析引擎。Logstash 是服务器端数据处理管道，能够同时从多个来源采集数据，转换数据，然后将数据发送到诸如 E
1.flume是分布式的日志收集系统，把收集来的数据传送到目的地去。2.flume里面有个核心概念，叫做agent。agent是一个java进程，运行在日志收集节点。通过agent接收日志，然后暂存起来，再发送到目的地。3.agent里面包含3个核心组件：source、channel、sink。 3.1 source组件是专用于收集日志的，可以处理各种类型各种格式的日志数据,包括avro、thr
说一个，排除了千难万险，最终实现目标后，精简、升华了搭建EFK的经验。（实在是不想分享出来啊，虐我千百遍，我却只能感恩戴德的说谢谢。） EFK部署，初学者更多的听说的是ELK，我最初的尝试就是从ELK开始的，但最后结合自身的生产环境来说，我更倾向于用filebeat去替换logstash。不仅可以跨服务器使用，随建随拆，配置也简单。用docker部署，创建几个目录，然后执行几条命令就OK了先上命令
一：痛点在部署完成后 虽然我们能正常的运行我们的服务了 。 但是我们查看日志却是一个很麻烦的事情 ， 我们只能去容器当中查看已经打印好的日志 。这很明显非常的不友好 ， 而且容器中的日志肯定要定时删除的 。 不利于我们日后去查找对应的日志二：解决方案目前很主流的是elk的解决方案 ， 但是 l 却有很多不同 这里我使用的是 aliyun的 log-pilotlog-pilot 官方文档
IPMITool介绍安装IPMItool用于访问IPMI的功能-智能平台管理接口，该系统接口管理和监视带外计算机系统。它是一个命令提示符，用于控制和配置IPMI支持的设备。IPMItool 是一种可用在 linux系统下的命令行方式的 ipmi 平台管理工具，它支持 ipmi 1.5 规范（最新的规范为 ipmi 2.0）.IPMI是一个开放的标准，监控，记录，回收，库存和硬件实现独立于主CPU，
目的 分布式系统的日志，每个服务器节点web服务都会产生各自的日志文件，如果想要整合或者排查日志，就需要到每个节点下逐一查看日志文件这样会比较麻烦。所以需要一个方案将日志采集放到一个位置进行存储和查询。 这里就可以使用elk+kafka的方式解决。 el
OpenTelemetry 有很多种组合和实现方案，我们分别来了解一下 OpenTelemetry 在三种不同技术架构下的使用方式。1、OpenTelemetry to 开源工具组合作为经典的对各种遥测数据的处理架构，开源工具可将不同类型的数据存储在不同的平台，比如日志存放在 ELK，追踪存放在 Jaeger 这类的 APM 工具，而指标保存在 Prometheus 并通过 Grafana 进行视
在任何程序中，日志记录功能必不可少，它有可以帮助我们追溯程序执行历史提供参考依据。今天要实现的日志记录功能，使用到了Python的内置模块logging，它包含四个日志等级，从严重程度上划分为：CRITICAL、ERROR、WARNING、INFO、DEBUG。除此之外，我们需要知logging默认收集WARNING以上等级的日志，默认收集对象为root。 那logging如何使用呢？首
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2023-07-25 22:35:39
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从官网下载elasticsearch传送门：Download Elasticsearch | Elasticfilebeat传送门：Download Filebeat • Lightweight Log Analysis | Elasticfilebeat传送门：Download Kibana Free | Get Started Now | Elasticlogstash传送门：Download
Java logstash 日志收集 logstash收集tomcat日志
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2023-05-17 21:36:07
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一、软件版本 1.jdk-8u211-linux-x64.rpm 2.elasticsearch-6.8.1.rpm 3.logstash-6.8.1.rpm 4.kibana-6.8.1-x86_64.rpm 5.winlogbeat-6.8.4-windows-x86_64 在windows服务器安装配置 说明：elast
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2023-07-25 09:44:25
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