Sentry 是一个开源的实时错误追踪系统，可以帮助开发者实时监控并修复异常问题。它主要专注于持续集成、提高效率并且提升用户体验。Sentry 分为服务端和客户端 SDK，前者可以直接使用它家提供的在线服务，也可以本地自行搭建；后者提供了对多种主流语言和框架的支持，包括 React、Angular、Node、Django、RoR、PHP、Laravel、Android、.NET、JAVA 等。同时
一、前言最近经理说要把公司项目结合sentry用起来，然后组长不想做，老员工也不想做，分配任务就这么分配给我了，很荣幸接锅，摸索了几天，了解了一些基本配置，深一点的玩法可能还得实践一段时间，这里对于基本配置以及sentry的一些基本概念做个记录下，希望能帮助到有缘人。二、使用前你需要了解的一些基本概念1.什么是sentry?对于每一个项目，我们都没办法保证代码零BUG，零报错，即便是经历过测试，在
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2024-08-20 14:01:34
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filebeat-getting-startedELK和beatsFilebeat的架构分析、配置解释与示例简介beats在看filebeat之前我们先来看下Beats。beats是一组轻量级采集程序的统称，这些采集程序包括并不限于：filebeat: 进行文件和目录采集，主要用于收集日志数据。metricbeat: 进行指标采集，指标可以是系统的，也可以是众多中间件产品的，主要用于监控系统和软件
整理下怎么通过JDK提供的视图化工具来监视java应用。1.配置文件远程机器上，建立jstatd 的 security policy 文件，比如建立在$JAVA_HOME/bin目录下:文件jstatd.all.policy:grant codebase "file:${java.home}/../lib/tools.jar" {
permission java.security.AllPe
前言........... 工作原理Filebeat由两个主要组件组成， prospectors和harvesters，他们一起协作tail文件并将事件发送给声明的输出。harvester的职责是以行为单位读取文件，发送给输出，每个文件由不同的harvester读取。prospector的职责是管理harvester并找到要读取的文件。Filebeat当前支持log和stdi
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2024-07-24 18:41:13
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k8s中日志的收集方式。一般有两种方式：一：sidecar模式，就是一个pod中部署两个容器，一个跑应用，一个采集日志，用emptdir的共享目录形式。 缺点：一个应用一个收集日志的容器，后期的话资源消耗是个问题。二：节点模式，一个节点跑一个agent来采集标准输出和标准错误输出的日志，然后发送给后端。（标准日志：容器内输出到/dev/std...，或tai
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2024-02-29 23:31:38
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文章目录前言一、Filebeat简介1.Filebeat是什么2.工作流程二、使用步骤1.logback配置2.Filebeat配置总结 前言相关敏感配置信息以自己实际信息为准，下面案例可供参考一、Filebeat简介1.Filebeat是什么 Filebeat是用于转发和集中日志数据的轻量级传送工具。Filebeat监视您指定的日志文件或位置，收集日志事件，并将它们转发到Elasticsea
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2024-03-18 10:14:18
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## 解决 "error: unpacking of archive failed on file /usr/share/filebeat/bin/filebeat" 的步骤
在解决 "error: unpacking of archive failed on file /usr/share/filebeat/bin/filebeat" 的问题之前，我们首先需要了解整个流程。以下是解决问题的步骤
原创
2023-08-17 17:50:08
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一.先描述一下使用这种框架搭建平台的工作流程。二.对上面的工作流程进行简单描述。（1）将filebeat部署到需要采集日志的服务器上，filebeat将采集到的日志数据传输到kafka中。（2）kafka将获取到的日志信息存储起来，并且作为输入(input)传输给logstash。（3）logstash将kafka中的数据作为输入，并且把kafka中的数据进行过滤等其他操作，然后把操作后得到的数据
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2024-04-18 12:22:22
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一、背景 当项目的各项服务越来越多的时候，监控服务就要开始承担起越来越多的职责，这时候我们需要收集起各个业务模块的指标或者是机器的参数，来实时地反馈情况以供我们发现问题或者是做一些调优，比如我们常用的Windows的任务管理器就是这样类似的道理。 那么说起监控这些指标的话肯定要用一些变量或者一些公共的类去收集起来，然后通过一些自定义的方式保留接口供别
urlooker最近搞了一个url监控项目，分享一下，监控web服务可用性及访问质量，三个组件都支持水平扩展，一台普通机器可以监控 5000+个 url网址，下面是一些介绍。urlooker监控web服务可用性及访问质量，采用go语言编写，易于安装和二次开发。它能提供返回状态码检测，页面访问时间检测，agent多机房部署（这个最为安逸，其效果可以类似监控宝、D盾和360云监控的多节点监控url），
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2024-05-23 09:44:30
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背景16年的时候，公司还没有海量数据的存储使用经验，但是公司作为一个金融公司，ORACLE的运维经验非常丰富，当时就想着先解决能使用的问题，因此尝试使用ORACLE来存储。监控系统主要存储两种数据：1、统计数据： a.分钟表、小时表：来自实时计算引擎计算的结果，数据实时更新，每天几百万条，但每天更新次数7-8千万次，保存7天数据，表总量4000万+，每天定时清理7天前的数据。 b.天表、月表：每天
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2024-07-05 05:36:24
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一、FileBeat原理日志采集器有很多，比如Logstash,功能虽然强大，但是它依赖java、在数据量大的时候，Logstash进程会消耗过多的系统资源，这将严重影响业务系统的性能，而filebeat就是一个完美的替代者，它基于Go语言没有任何依赖，配置文件简单，格式明了，同时，filebeat比logstash更加轻量级，所以占用系统资源极少，非常适合安装在生产机器上。这就是推荐使用file
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2023-11-11 06:43:01
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ELFK日志分析系统之Filebeat一、Filebeat简介Filebeat有两个主要组成部分组成：prospector（探勘者）和harvesters（矿车）。这些组件一起来工作来读取文件并将时间数据发送到指定的output。prospector：负责找到所有需要进行读取的数据源。harvesters：负责读取单个文件的内容，并将内容发送到output中，负责文件的打开和关闭。二、Filebe
接着上篇博客的内容，vm1，2，3是es集群，vm4时logstash，本文讲解kibana1 .kibana简介Kibana 核心产品搭载了一批经典功能：柱状图、线状图、饼图、旭日图，等等。 将地理数据融入任何地图 精选的时序性 UI，对您Elasticsearch 中的数据执行高级时间序列分析。 利用 Graph 功能分析数据间的关系 Kibana 开发工具为开发人员提供了多种强大方法来帮助其
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2024-10-28 10:35:35
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ASP.NET Core 中间件目录：什么是中间件 ？IApplicationBuilder使用 IApplicationBuilder 创建中间件Run、Map 与 Use 方法实战中间件参考原文 我们知道在 ASP.NET 中，有一个面向切面的请求管道，由22个主要的事件构成，能够让我们在往预定的执行顺序里面添加自己的处理逻辑。一般采取两种方式：一种是直接在 Global
我们都知道elk是十分的强大，但beats组件的加入，不但降低了elk扩展功能的部署门槛，也大大提高了部署效率。今天我们就来介绍beats组件中的metricbeat。那么metricbeat是什么东西呢？我想在电脑面前正在百度或谷歌面前的你是有所了解。没错metricbeat是一个轻量型指标采集器。他用于收集从系统和服务的指标，他能以一种轻量型的方式，输送各种系统和服务的统计数据，从CPU到内存
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2024-05-05 21:42:18
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ELK 日志分析 1. 为什么用到 ELK 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
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2019-12-02 12:32:00
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EFK日志系统安装文档1. 概述11.1. 配置规划 11.2. 各软件版本 11.3. 日志处理流程 11.4. 各服务启动顺序 21.5. 架构 21.6. JDK准备 21.7. 新建EFK文件夹 21.8. 下载
使用inotify相关参数：/proc/sys/fs/inotify/max_queued_events #请求events数的最大值/proc/sys/fs/inotify/max_user_instances #每个user可创建的instances数量上限/proc/sys/fs/inotify/max_user_watches #可监控的目录最大数inotifywait是一个监控等待事件，
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2024-10-29 19:56:47
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