qing2005原文地址 C#实现自动化Log日志 在开发项目的时候,我们不免要使用Log记录日志,使用最多的是Log4Net和EntLib Log,在需要记录日志的代码处加入log.Write(日志信息),假设我需要跟踪业务方法,记录方法的传递参数,执行时间,返回数据等:或者我需要查 看方法的调用关系,希望进入方法的时候自动记录参数信息,出方法时记录结果和执行时间信息.这时就是一个典型的AOP运用,Java在AOP方面是很容易 实现的,因为java有类加载器.但是.Net在AOP方面就不怎么容

0x00.前言: 如何知道自己所在的公司或单位是否被入侵了?是没人来“黑”,还是因自身感知能力不足,暂时还没发现?入侵检测是每个安全运维人员都要面临的严峻挑战.安全无小事,一旦入侵成功,后果不堪设想. 随着高危端口的加固,很多黑客直接可利用的漏洞攻击手法都会失效.但是web服务,不是所有的企业或单位都可以关掉的.于是,基于PHP.Java.ASP等动态的web服务漏洞就变成黑客入侵的主要入口. 比如,利用上传功能,直接上传一个WebShell,利用SQL注入直接将管理员的密码解析出来,利用暴力破

网站日志分析项目案例(一)项目介绍:http://www.cnblogs.com/edisonchou/p/4449082.html 网站日志分析项目案例(二)数据清洗:http://www.cnblogs.com/edisonchou/p/4458219.html 网站日志分析项目案例(三)统计分析:当前页面 一.借助Hive进行统计 1.1 准备工作:建立分区表 为了能够借助Hive进行统计分析,首先我们需要将清洗后的数据存入Hive中,那么我们需要先建立一张表.这里我们选择分区表,以日期作

转自 http://www.cppblog.com/koson/archive/2010/07/19/120773.html           hive 简介         hive 是一个基于 hadoop 的开源数据仓库工具,用于存储和处理海量结构化数据.    它把海量数据存储于 hadoop 文件系统,而不是数据库,但提供了一套类数据库的数据存储和处理机制,并采用 HQL (类 SQL )语言对这些数据进行自动化管理和处理.我们可以把 hive 中海量结构化数据看成一个个的表,而实际

定时执行 自动化处理 直接入库 再去读取这个file入库: root@VM---ubuntu:/var/log/apache2# awk '{print $1 "\t" $7}' access.log | grep -v '113.' | grep -v '101.226.' | awk '{print "INSERT INTO TAB1 ('\''" $1 "'\'', '\''" $2 "'\'');"}' | head

1.1 项目来源 本次要实践的数据日志来源于国内某技术学习论坛,该论坛由某培训机构主办,汇聚了众多技术学习者,每天都有人发帖.回帖,如图1所示. 图1 项目来源网站-技术学习论坛 本次实践的目的就在于通过对该技术论坛的apache common日志进行分析,计算该论坛的一些关键指标,供运营者进行决策时参考. PS:开发该系统的目的是为了获取一些业务相关的指标,这些指标在第三方工具中无法获得的: 1.2 数据情况 该论坛数据有两部分: (1)历史数据约56GB,统计到2012-05-29.这也说明

0x00 前言 现实中可能会经常出现web日志当中出现一些被攻击的迹象,比如针对你的一个站点的URL进行SQL注入测试等等,这时候需要你从日志当中分析到底是个什么情况,如果非常严重的话,可能需要调查取证谁来做的这个事情,攻击流程是什么样子的. 除此之外,还有其他场景. 作为一名管理员,理解如何从安全的角度来分析日志真的很重要. 这篇文章内容包括了日志分析的一些基础知识,可以解决上述需求. 0x01 准备 出于演示目的,我进行以下设置. Apache 服务器 预安装在Kali Linux 可以用以

0x00 前言 现实中可能会经常出现web日志当中出现一些被攻击的迹象,比如针对你的一个站点的URL进行SQL注入测试等等,这时候需要你从日志当中分析到底是个什么情况,如果非常严重的话,可能需要调查取证谁来做的这个事情,攻击流程是什么样子的. 除此之外,还有其他场景. 作为一名管理员,理解如何从安全的角度来分析日志真的很重要. 这篇文章内容包括了日志分析的一些基础知识,可以解决上述需求. 0x01 准备 出于演示目的,我进行以下设置. Apache 服务器 预安装在Kali Linux 可以用以

目录 WatchAD介绍 安装环境 WatchAD安装(日志分析端服务) 基础环境配置 安装WatchAD 运行WatchAD WatchAD-web安装(Web监控端服务) 下载WatchAD-Web源码 修改配置 进行编译 安装 WatchAD介绍 WatchAD收集所有域控上的事件日志和kerberos流量,通过特征匹配.Kerberos协议分析.历史行为.敏感操作和蜜罐账户等方式来检测各种已知与未知威胁,功能覆盖了大部分目前的常见内网域渗透手法.该项目在360内部上线运行半年有余,发现多

目录 一.简介 二.脚本 一.简介 运维工作是一个比较复杂的工作,有时候面对上万条的日志,如何作分析?难道一条条的分析? 这估计看两眼就要打哈欠了吧?聪明的人会选择脚本,这就是为什么现在提倡自动化运维的原因吧,废话不多说,直接上脚本. 实现功能: 1.分析访问排名前N的ip地址 2.分析访问排名前N的url 3.分析访问排名前N的目标url 4.分析访问排名前N的终端类型 5.自动匹配排名前N的ip的归属地 注意:日志文件和分析脚本放在一个目录即可:日志文件输入绝对路径. 二.脚本 log_an

目录 一.构建虚拟web主机 1.1 概述 1.2 支持的虚拟主机类型 1.3 部署虚拟主机步骤 1.3.1 基于域名的虚拟主机 (1)为虚拟主机提供域名解析 (2)为虚拟主机准备网页文档 (3)添加虚拟主机配置 (4)设置访问控制 (5)加载独立的配置文件 (6)在客户机中访问虚拟web主机 1.3.2 基于IP地址的虚拟主机 (1)配置第二张网卡 (2)修改虚拟主机配置 (3)添加监听地址 (4)IP地址访问虚拟web主机 1.3.3 基于端口的虚拟主机 (1)修改监听端口 (2)修改监听端

性能测试排查定位问题,分析调优过程中,会遇到要分析gc日志,人肉分析gc日志有时比较困难,相关图形化或命令行工具可以有效地帮助辅助分析. Gc日志参数 通过在tomcat启动脚本中添加相关参数生成gc日志 -verbose.gc开关可显示GC的操作内容.打开它,可以显示最忙和最空闲收集行为发生的时间.收集前后的内存大小.收集需要的时间等. 打开-xx:+ printGCdetails开关,可以详细了解GC中的变化. 打开-XX: + PrintGCTimeStamps开关,可以了解这些垃圾收集发

下图为唯品会在qcon上面公开的日志处理平台架构图.听后觉得有些意思,好像也可以很容易的copy一个,就动手尝试了一下. 目前只对flume===>kafka===>elacsticSearch===>kibnana(logstash)这条线路做一个简单的demo,以后有时间尝试整个架构的学习. 以下为日志处理平台的展现图. 当然logstash还能做很多事情,demo中并未接入实际的数据,图形并不是很美观. 下面将简单介绍这一平台搭建过程: 现在我们来搭建这样flume===>k

ELK+Kafka集群分析系统部署 因为是自己本地写好的word文档复制进来的.格式有些出入还望体谅.如有错误请回复.谢谢! 一. 系统介绍 2 二. 版本说明 3 三. 服务部署 3 1) JDK部署 3 2) Elasticsearch集群部署及优化 3 3) Elasticsearch健康插件安装 13 4) Shield之elasticsearch安全插件 15 5)Zookeeper集群搭建 15 6)Kafka集群搭建 17 7)测试Kafka和Zookeeper集群连通性 19 8

网站日志分析项目案例(一)项目介绍:当前页面 网站日志分析项目案例(二)数据清洗:http://www.cnblogs.com/edisonchou/p/4458219.html 网站日志分析项目案例(三)统计分析:http://www.cnblogs.com/edisonchou/p/4464349.html 一.项目背景与数据情况 1.1 项目来源 本次要实践的数据日志来源于国内某技术学习论坛,该论坛由某培训机构主办,汇聚了众多技术学习者,每天都有人发帖.回帖,如图1所示. 图1 项目来源网

网站日志分析项目案例(一)项目介绍:http://www.cnblogs.com/edisonchou/p/4449082.html 网站日志分析项目案例(二)数据清洗:当前页面 网站日志分析项目案例(三)统计分析:http://www.cnblogs.com/edisonchou/p/4464349.html 一.数据情况分析 1.1 数据情况回顾 该论坛数据有两部分: (1)历史数据约56GB,统计到2012-05-29.这也说明,在2012-05-29之前,日志文件都在一个文件里边,采用了

MyCAT日志对于了解MyCAT的运行信息不可获取,譬如MyCAT是否采用读写分离,对于一个查询语句,MyCAT是怎样执行的,每个分片会分发到哪个节点上等等. 默认是info级别,通过log4j.xml可将其设置debug级别,这样就可获得更多有关MyCAT运行的内部信息. 下面通过对MyCAT的启动以及执行一个查询语句来分析MyCAT的运行流程. Here We Go! Mycat的启动日志输入如下: processors指的是CPU的核数,aio thread pool size指的是AIO

ELK+redis搭建nginx日志分析平台发表于 2015-08-19   |   分类于 Linux/Unix   |  ELK简介ELKStack即Elasticsearch + Logstash + Kibana.日志监控和分析在保障业务稳定运行时,起到了很重要的作用.比如对nginx日志的监控分析,nginx是有日志文件的,它的每个请求的状态等都有日志文件进行记录,所以可以通过读取日志文件来分析:redis的list结构正好可以作为队列使用,用来存储logstash传输的日志数据.然后

 Mysql慢查询和慢查询日志分析   众所周知,大访问量的情况下,可添加节点或改变架构可有效的缓解数据库压力,不过一切的原点,都是从单台mysql开始的.下面总结一些使用过或者研究过的经验,从配置以及调节索引的方面入手,对mysql进行一些优化. 第一步应该做的就是排查问题,找出瓶颈,所以,先从日志入手 开启慢查询日志 mysql>show variables like "%slow%"; 查看慢查询配置,没有则在my.cnf中添加,如下   log-slow-queries 

本文介绍通过grep来进行日志分析,主要介绍grep -C和配合awk实际对catalina.out使用案例 grep可以对日志文件进行筛选,统计,查询,快速定位bug. 首先,你的日志需要比较规范,格式统一 格式如         时间 日志级别 请求url 用户id 输入 输出 如果你的日志是上面的格式,用grep会舒服很多,否则需要进行过滤 常用命令 grep '2016-12-01' catalina.out       会逐行匹配,如果发现有 2016-12-01 则会输出 grep

前一阵子,搭建了ELK日志分析平台,用着挺爽的,再也不用给开发拉各种日志,节省了很多时间. 这篇博文是介绍用python代码实现日志分析的,用MRJob实现hadoop上的mapreduce,可以直接放到hadoop集群上运行. mrjob可以让我们使用Python编写MapReduce运算,并在多个不同平台运行,你可以: 使用纯python编写multi-step MapReduce 本机测试 在hadoop集群上运行 安装mrjob pip install mrjob nginx访问日志格式