1.传统日志分析系统:  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            
                
         
            
            
            
            Grafana Loki 是一个日志聚合工具,它是功能齐全的日志堆栈的核心。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2021-12-13 14:26:05
                            
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            ELK是什么ELK Stack 是Elasticsearch、Logstash、Kiban三个开源软件的组合。在实时数据检索和分析场合,三者通常是配合共用,而且又都先后归于 Elastic.co 公司名下,故有此简称。ELK Stack成为机器数据分析,或者说实时日志处理领域,开源界的第一选择。和传统的日志处理方案相比,ELK Stack 具有如下几个优点:处理方式灵活。Elasticsearch            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-03-27 14:36:06
                            
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            最近,在对公司容器云的日志方案进行设计的时候,发现主流的ELK或者EFK比较重,再加上现阶段对于ES复杂的搜索功能很多都用不上最终选择了Grafana开源的Loki日志系统,下面介绍下Loki的背景。背景和动机当我们的容器云运行的应用或者某个节点出现问题了,解决思路应该如下:我们的监控使用的是基于Prometheus体系进行改造的,Prometheus中比较重要的是Metric和Alert,Met            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            点击上方蓝色“程序猿DD”,选择“设为星标”回复“资源”获取独家整理的学习资料!作者 |linkt1234来源 |https://blog.csdn.net/Linkthaha/ar...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            linkt1234 运维 2020-08-27来自:CSDN,,作者:linkt1234 链接:https://blog.csdn.net/Linkthaha/article/details/100575278最近,在对公司容器云的日志方案进行设计的时候,发现主流的ELK或者EFK比较重,再加上现阶段对于ES复杂的搜索功能很多都用不上最终选择了Grafana开源的Loki日志系统,下面介绍下Lok            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Graylog 是一个开源的日志聚合、分析、审计、展现和预警工具。在功能上来说,和 ELK 类似,但又比 ELK 要简单很多。依靠着更加简洁,高效,部署使用简单的优势很快受到许多人的青睐。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            Loki 的第一目的就是最小化度量和日志的切换成本,有助于减少异常事件的响应时间和提高用户的体验。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications(MobileNets paper)是CVPR-2017一篇paper,作者均来之Google,其提出一种“新”的卷积方式来设计网络,主要针对移动端设备所设计,因此,得名MobileNets 注:MobileNets不是模型压缩技术!!            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            !图片(https://s4.51cto.com/images/blog/202110/08/c8b9ff72f59b478014a6f618a7ce7f10.png?xossprocess=image/watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZ            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1. 为什么需要集中的日志系统?在分布式系统中,众多服务分散部署在数十台甚至是上百台不同的服务器上,要想快速方便的实现查找、分析和归档等功能,使用Linux命令等传统的方式查询到想要的日志就费时费力,更不要说对日志进行分析与归纳。 如果有一个集中的日志系统,便可以将各个不同的服务器上面的日志收集在一起,不仅能方便快速查找到相应的日志,还有可能在众多日志数据中挖掘到一些意想不到的关联关系。作为Dev            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-04-19 11:53:13
                            
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            # ELK日志搜集平台解决方案---------1. 硬件设备2. 系统环境3. elasticsearch 集群部署4. kibana 部署5. logstash 部署6. filebeat 部署7. 平台边界8. 资料搜集## 硬件设备
```
1. cpu: Intel(R) Pentium(R) CPU G3220 @ 3.00GHz 双核
2. memory: 8G
```
## 系统环            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-10-28 11:37:54
                            
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            一,压缩原理 
 
         1.计算机系统是使用bytes单位计量的,实际上最小的计量单位时bits,1byte=8bits,在存放一些数据时,例如存放数字1,会多出7bits多余空间为存放数据,压 缩技术就是就是将没有使用到的空间丢出来,让文件的占用空间变小,方便文件传输。 
 解压缩技术就是将压缩完的数据还原成未压缩时的状态 
 压缩比就            
                
         
            
            
            
            ELK快速入门一-基本部署ELK简介什么是ELK?通俗来讲,ELK是由Elasticsearch、Logstash、Kibana 三个开源软件组成的一个组合体,这三个软件当中,每个软件用于完成不同的功能,ELK又称ELKstack,官网 https://www.elastic.co/ , ELK主要优点有如下几个: 1、处理方式灵活:elasticsearc            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-04-30 13:35:18
                            
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            前言背景:随着大数据时代的来临,数据量不断增长,传统小机上跑数据库的模式扩容困难且成本高昂,难以支撑业务发展。应对之法:很多用户开始转向分布式计算路线,用多台廉价的PC服务器组成集群来完成大数据计算任务。重要技术:Hadoop/Spark就是其中重要的软件技术,由于开源免费而广受欢迎。经过多年的应用和发展,Hadoop已经被广泛接受,不仅直接应用于数据计算,还发展出很多基于它的新数据库,比如Hiv            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Java相比Netty的轻量NIO框架探讨
近年来,随着网络应用的发展和对高性能、高并发的需求增加,Java社区逐渐涌现出一些轻量级的NIO框架。这些框架以其较低的开销和高效的性能受到关注,尤其是在某些特定场景下,可能表现得比Netty更加出色。本文将系统阐述这个“Java比Netty轻量的NIO框架”的探讨过程,涉及背景定位、核心维度、特性拆解、实战对比、深度原理和选型指南等方面。
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