大概思路 交换机日志----> 服务器---->服务器rsyslog设置指定存储路径文件--->随后就跟elk 监控本机日志一样了 huawei switch: #指定发送消息基本,表示从0-7都发送 info-center source default channel log level debugging #指定从哪个接口发送 info-center loghost source Vlanif1 #指定远程 ELK 服务器ip info-center loghost 192.168.

日志功能对于操作系统是相当重要的,在使用中,无论是系统还是应用等等,出了任何问题,我们首先想到的便是分析日志,查找问题原因.自 CentOS 7 开始,我们的 CentOS 便开始使用 rsyslog 做为日志收集服务了,相对于之前的 syslog 它能够支持多线程,数据库存储,支持更多了传输协议等等优点.而 LogAnalyzer 则是一款基于 PHP 开发的 syslog 日志和其他网络事件数据的 Web 前端.它提供了对日志的简单浏览.搜索.基本分析和一些图表报告的功能.将他们整合起来,我

Linux系统存储交换机日志     日志记录是为系统设备在运行过程中报告其运行情况而设的, 为了保证系统正常运行, 解决每一天可能遇到的各种各样的问题, 网络管理员必须认真地读取日志记录.目前公司系统路由器共有50 台左右, 均为Cisco 路由器, 使用show log 命令来查看日志, 但将所有的路由器逐个查看是非常费时费力的.由于Cisco 路由器存储日志记录的缓存很小(默认是4 KB) , 一条记录的保存时间一般只有几分钟, 缓存器以先进先出的队列模式处理日志记录, 最早的记录将被刷新

一.首先部署logstash监控UDP514端口,新建一个配置文件cisco.conf 交换机是通过配置rsyslog服务器来将日志发送到日志服务器的,所以需要在logstash上配置rsyslog监听端口既514端口 [root@server- conf.d]# cd /etc/logstash/conf.d/ [root@server- conf.d]# vim cisco.conf input{ syslog{   port => 514 }} output{ stdout{   code

今天我们来聊一下利用docker部署elk日志分析系统,这里解析一下elk是啥东西.elk分别是Elasticsearch,Logstash和Kibana的首字母缩写. Elasticsearch是一个基于JSON的分布式搜索和分析引擎,专为水平可扩展性,最高可靠性和易管理性而设计. Logstash是一个动态数据收集管道,具有可扩展的插件生态系统和强大的Elasticsearch协同作用. Kibana通过UI 提供数据可视化. 架构简述 日志系统首先面临几个问题: 不同厂商设备的不同日志格式

1.使用svg实现组态画面和动态数据展示 通过js的定时器调用webservice方法获取数据后更新节点数据 /// <summary>启动定时刷新</summary> function Start() { InitSvgElement(); this.timer = setInterval("GetTagValues()", 1000); } /// <summary>启动定时刷新</summary> function Stop() {

一.需求 (一)每五分钟查询一次交换机的连接情况: (二)每2.5分钟更新每栋楼的连接情况. 二.功能点 序号 功能点说明 待定 完成 未完成 完成时间 预计用时(min) 实际用时(min) 备注 1 登录口令 加密以及解密       16/4/6 15:50-16:40 60 36  (1)中断14min . (2)实现的细节未做考虑. 2 表的创建和IP 以及口令写入数据库       16/4/9 22:50-23:30 10 40   jdbc的使用.此前忘了. 3 java模拟手动

1.  需要先在Mac OS中安装好R,Rstudio中,这个比较简单,掠过 2. 下载编译好的spark(spark-2.0.0-bin-hadoop2.6.tgz)可以在Spark官网下载到你所需要的版本 解压spark到指定目录 $ tar -zxvf spark-2.0.0-bin-hadoop2.6.tgz -C ~/ 我这里解压后spark的目录为(/Users/hduser/spark-2.0.0-bin-hadoop2.6) 3.  打开Rstudio,安装相关包 > insta

1. shiny server简介 shiny-server是一种可用把R 语言以web形式展示的服务,下面就讲讲如何在自己的服务器上构建Shiny Server.下一篇主要介绍如何集成sparkR后展示在web界面上 环境:ubuntu14.04 下载:shiny-server的地址 2. 安装步骤 2.1  安装libpng,x11相关支持包 由于ubuntu默认是不支持png 以及X11(redhat,centos也会有同样的问题) 所以安装R语言前需要安装libpng,x11相关包,命令

Gate One可以用web来展示Terminal,虽然存在一些小缺陷,基本功能都还可以的,有兴趣的可以折腾一下. 安装环境: 系统:RHEL 6.1 ,系统自带python 2.6.6 下载需要安装用的gateone和tornado包 [root@systemdb app]# wget https://github.com/downloads/liftoff/GateOne/gateone-1.1-1.noarch.rpm ... -- :: (.noarch.rpm” saved [/] [

1.确认zabbix是否开启了中文支持功能(/var/www/html/zabbix/include/locales.inc.php) 2.登录zabbix后,点击可爱的小公主吧 Admin(zabbix administratro) 3.设置语言为中文,然后点击Update 4.可爱的中文展示出来了哈,对于英语不好的来说,真的很不错哦. 5.中文显示正常了,本以为都OK了,没想到问题又出来了,有些页面出现了乱码??? 这个问题是zabbix web端没有中文库导致的,下面我们来解决下吧. 6.

1.Kibana创建区域图 Kibana支持多重图从展示功能,需要日志是json格式的支持. Kibana区域图 打开浏览器,访问:http://10.0.0.54:5601   选择一个日志  添加一个X轴   再次点击Vlsualize即可看见刚才创建的图形  2.Kibana创建数据表 Kibana数据表 点击图中 +号 即可再次画图.  选择Data table 数据表  选择日志 添加行    保存  3.Kibana创建热图 热图举例  Kibana热图

前情提要:意外接了老师说的一个小程序,然后计划7天(实际10天)的小项目就冒出来了. (1)时间与工程量.在和老师开始谈具体需求前,我凭感觉猜了猜完成这个小项目的时间.然后,再和老师确定需求后,再回头看我自己估计的时间.两个字,愚蠢.事实上作为一名理工生,做事应该讲究证据,而并非凭直觉下判断.工程量的确定,不是凭个人感觉就能OK的.正确的做法应该是在不断的实践中,对工程量进行估计,代码量或者每个模块需要的时间,锻炼自己这种估算能力.这点我差的远.从自己这次对这个小项目的时间统计和此前预计的对比,

一.CheckList(核查表) 序号 事件 计划完成时间 实际完成时间 未延迟 未完成 完成 1 登录口令加密以及解密 16/04/06   16/04/06 Y     2 表的创建和IP以及口令写入数据库  16/04/07  16/04/09 N     3 java模拟手动Telnet交换机 16/04/08   16/04/10   N     4 获取目标字符串 16/04/08   16/04/10  N      5 表的创建与当前数据的写入  16/04/08 16/04/1

web socket 接收器:webSocket.py 相关依赖 # pip install bottle gevent gevent-websocket argparse from bottle import request, Bottle, abort from geventwebsocket import WebSocketError from gevent.pywsgi import WSGIServer from flask import request from geventwebs

一,问题:点击svn查看日志时不显示.筛选时间显示为1970 1,猜想可能没有查看日志权限 2,查看linux 下svn版本库 confg 下三个配制文件 authz ,passwd ,svnserve.conf authz(svn权限控制文件) passwd(用户账号及密码配置文件) svnserve.conf(权限开启控制文件) 3,查看svnserve.conf 中启用的权配制(read:只读,none:拒绝,write:可写) anon-access=read(匿名用户权限:只读),默认

一.简介 ELK 由三部分组成elasticsearch.logstash.kibana,elasticsearch是一个近似实时的搜索平台,它让你以前所未有的速度处理大数据成为可能. Elasticsearch所涉及到的每一项技术都不是创新或者革命性的,全文搜索,分析系统以及分布式数据库这些早就已经存在了.它的革命性在于将这些独立且有用的技术整合成一个一体化的.实时的应用.Elasticsearch是面向文档(document oriented)的,这意味着它可以存储整个对象或文档(docum

ELK stack是又Elasticsearch,lostash,kibana 三个开源软件的组合而成,形成一款强大的实时日志收集分析展示系统. Logstash:日志收集工具,可以从本地磁盘,网络服务(自己监听端口,接受用户日志),消息队列中收集各种各样的日志,然后进行过滤分析,并将日志输入到Elasticsearch中. Elasticsearch:日志分布式存储/搜索工具,原生支持集群功能,可以将指定时间的日志生成一个索引,加快日志查询和访问. Kibana:可视化日志web展示工具,对E

ELK Stack 通常情况下: 1,开发人员是不能登录线上服务器查看日志信息 2,各个系统的日志繁多,日志数据分散难以查找 3,日志数据量较大,查询速度慢,数据不够实时性 4,一个调用会涉及到多个系统,难以在这些系统中快速定位数据 elk stack = elastic search + logstash + kibana 这里的redis,松耦合,任何数据写入到redis都可以 elasticsearch配置: 1,首先需要配置好jdk配置好环境变量 [root@nginx-proxy2 l

计算机数据 大量的数据流,不断增长的来源,蕴含着巨大的价值 在 Splunk,我们大量谈及计算机数据.这些数据是指在数据中心.“物联网”和互联设备世界中运行的所有系统产生的数据.其中包括支撑组织的应用程序.服务器.网络设备.安全设备和远程基础结构所产生的全部数据. 计算机数据包含明确的记录,其中涉及您的客户.用户.交易.应用程序.服务器.网络.工厂机器等的所有活动和行为.它不仅仅包含日志,还包括配置数据.API 和消息队列数据.更改事件.诊断命令输出和呼叫详细记录.远程设备传感器数据等等. Sp