2018年分布式系统日志-范文word版 (18页)
hadoop分布式实验总结
hadoop分布式实验总结Hadoop分布式实验总结一、实验目标本次实验的目标是深入理解Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算模型，通过实际操作和案例分析，掌握Hadoop的基本原理和应用。
二、实验内容在本次实验中，我们主要完成了以下几个部分的内容：1. HDFS的基本操作：包括在HDFS中创建文件夹、上传和下载文件等。
2. MapReduce编程：编写Map和Reduce函数，实现对数据的处理和分析。
3. Hadoop集群搭建：配置Hadoop集群，了解节点间的通信和数据传输机制。
4. 性能优化：通过调整参数和优化配置，提高Hadoop集群的性能。
三、实验过程1. HDFS操作：首先，我们在本地机器上安装了Hadoop，并启动了HDFS。
然后，我们通过Hadoop命令行工具对HDFS进行了基本的操作，包括创建文件夹、上传和下载文件等。
在操作过程中，我们遇到了权限问题，通过修改配置文件解决了问题。
2. MapReduce编程：我们选择了一个经典的问题——单词计数作为案例，编写了Map和Reduce函数。
在编写过程中，我们了解了MapReduce的基本原理和编程模型，以及如何处理数据的分片和shuffle过程。
3. Hadoop集群搭建：我们在实验室的局域网内搭建了一个Hadoop集群，配置了各个节点之间的通信和数据传输。
在配置过程中，我们注意到了防火墙和网络通信的问题，通过调整防火墙规则和配置网络参数，解决了问题。
4. 性能优化：我们对Hadoop集群进行了性能优化，通过调整参数和优化配置，提高了集群的性能。
我们了解到了一些常用的优化方法，如调整数据块大小、优化网络参数等。
四、实验总结通过本次实验，我们深入了解了Hadoop分布式文件系统和MapReduce计算模型的基本原理和应用。
在实验过程中，我们遇到了一些问题，但通过查阅资料和互相讨论，最终解决了问题。
通过本次实验，我们不仅掌握了Hadoop的基本操作和编程技能，还提高了解决实际问题的能力。
系统管理员周系统运行日志
系统管理员周系统运行日志日期：2022年9月1日午间工作日志：9:00 AM：开始工作，首先检查所有服务器和网络设备的运行状态，确保系统正常运行。
检查了主服务器、数据库服务器以及网络交换机，均未发现异常。
9:30 AM：接到用户报告，称某个特定应用程序在访问时出现了问题。
迅速跟进该问题，尝试重新启动该应用程序，并监测其运行状态。
确认应用程序正常启动，并没有出现异常错误。
10:00 AM：继续跟进前期的故障报告，发现是由于某个子系统的故障导致的。
通过系统日志分析，发现该子系统出现了内存泄漏的问题，进一步调查原因并解决问题。
11:00 AM：处理用户反馈的登录问题，多个用户无法正常登录系统。
担忧这可能是一个安全漏洞，立即对系统进行全面的安全检查。
通过检查系统日志和网络访问记录，发现有多次登录失败和异常的访问行为。
立即采取应对措施，增强系统的安全性，更新防火墙规则并要求用户重置密码。
12:00 PM：继续监控系统运行状况，并对服务器进行性能优化。
检查了系统的CPU和内存使用率，确保没有超过预期的限制。
对磁盘空间进行监测，及时清理无用文件和日志，释放磁盘空间，避免磁盘占用过大影响系统性能。
下午工作日志：1:00 PM：收到新的升级通知，某个核心系统将在晚上进行重大版本升级。
根据升级通知，我制定了详细的升级计划，并与开发团队和其他管理员进行了沟通。
准备了备份文件和恢复计划，确保升级过程中的数据安全性。
2:00 PM：为用户提供技术支持，解决了一些常见的问题，例如网络连接中断、电脑系统崩溃等。
通过远程协助和现场指导，及时解决了用户的困扰，确保系统的可用性和稳定性。
3:00 PM：协助开发团队测试新版本的功能和性能。
与开发人员一起，对升级后的系统进行测试，并记录和报告了发现的问题。
与开发团队讨论了解决问题的方案，并提供了一些建议和改进措施。
4:30 PM：结束了一天的工作，进行了系统日志的总结和归档工作。
对今天的操作和事件进行了详细记录和分析，为未来的系统维护和故障排查提供了依据。
系统管理员周系统运行日志
系统管理员周系统运行日志2022年3月1日早上8点：开始工作。
首先，检查服务器的运行状况。
登录系统，并查看各个服务器的运行状态。
确认所有服务器都正常运行，并检查网络连接是否稳定。
检查日志，没有发现任何异常情况。
上午10点：收到用户报告，称某个应用程序在访问数据库时遇到问题。
立即定位该应用程序所在的服务器，并检查相应的日志文件。
发现数据库连接出现故障，无法与应用程序成功建立连接。
尝试重新启动数据库服务，问题得到解决。
中午12点：午饭休息时间。
下午2点：接收到报警通知，提示某台服务器上的硬盘空间不足。
立即登录该服务器，并使用命令行工具查看磁盘使用情况。
发现某个日志文件不断增长，占用了大量磁盘空间。
通过清理过期的日志文件，释放了足够的磁盘空间。
下午4点：进行系统安全检查。
检查系统的安全设置，确保防火墙和入侵检测系统正常运行。
扫描服务器，查找潜在的安全漏洞并修复。
更新服务器上的安全补丁。
下午6点：安排定期数据备份任务的执行。
确保所有重要数据都得到及时备份，并验证备份文件的完整性和可还原性。
晚上8点：整理运行日志文档，记录当天的所有操作和故障处理过程。
详细描述每个故障的原因和解决方法。
晚上10点：工作结束，关闭服务器，下班回家。
2022年3月2日早上8点：开始工作。
检查昨天的运行日志，确认是否有未解决的问题。
发现有一个用户报告了无法登录系统的问题。
立即与该用户联系，并进行远程支持。
通过重置用户密码，问题得到解决。
上午10点：参加网络安全培训课程。
学习最新的网络安全威胁和防护措施，提高自身的技术水平。
中午12点：午饭休息时间。
下午2点：对服务器进行性能优化。
检查服务器的负载情况，查找可能导致性能下降的原因。
优化数据库查询语句和服务器配置，提升系统响应速度。
下午4点：处理用户提交的故障工单。
根据工单的描述，远程登录用户的计算机，并进行故障排除。
通过与用户的沟通，确定问题是由于网络连接不稳定导致的，建议用户与网络服务提供商联系。
分布式系统性能测试实验报告
分布式系统性能测试实验报告一、引言分布式系统是由多台独立的计算机节点组成的系统，通过网络通信和协调合作来完成任务。
在实际应用中，分布式系统的性能测试至关重要，它可以评估系统的可靠性和效率。
本报告旨在介绍一次分布式系统性能测试的实验过程和结果。
二、实验环境1. 硬件配置：在本次实验中，我们使用了5台独立的计算机作为分布式系统的节点，每台计算机配置如下：CPU为Intel Core i7，内存为8GB，硬盘容量为1TB，网络带宽为1Gbps。
2. 软件配置：我们采用了开源软件Apache Hadoop作为分布式系统的基础框架，并在每台计算机上安装了相应版本的Hadoop。
实验中使用的Hadoop 版本为2.7.3。
三、实验设计1. 测试目标：本次实验旨在评估分布式系统的性能表现，包括系统的吞吐量和响应时间。
2. 测试内容：我们设计了三个不同的测试场景，分别是并行计算、数据分析和分布式存储。
对于每个场景，我们都设计了相应的数据集和任务。
3. 测试步骤：（1）并行计算：我们使用了一组大规模的计算任务，通过在分布式系统上同时执行这组任务来测试系统的计算能力和并行处理能力。
（2）数据分析：我们使用了一组真实的数据集，包括用户行为数据、销售数据等。
通过在分布式系统上进行复杂的数据分析和挖掘任务，来测试系统在大规模数据处理方面的性能。
（3）分布式存储：我们模拟了多台计算机同时读写数据的场景，测试系统在分布式存储方面的性能表现，包括数据传输速度和读写延迟。
四、实验结果与分析1. 并行计算场景：在并行计算场景下，我们观察到系统的吞吐量随着任务数量的增加而线性增长，表明系统具有良好的可扩展性和并行处理能力。
同时，随着计算任务规模的增大，系统的响应时间也略有增加，但整体表现仍然稳定。
2. 数据分析场景：在数据分析场景中，我们发现系统在处理大规模数据集时表现出色。
无论是复杂的数据挖掘任务还是统计分析，系统均能在短时间内完成，并且具有良好的稳定性。
分布式系统性能实验报告
分布式系统性能实验报告一、实验目的分布式系统是由多个独立的计算机节点组成的系统，每个节点通过通信协议进行交互，共同完成任务。
本实验旨在通过对分布式系统的性能进行测试和评估，以提供有关系统可靠性、扩展性和效率等方面的数据和结论。
二、实验环境本次实验使用了一个由5台计算机组成的分布式系统，这些计算机分别命名为节点A、节点B、节点C、节点D和节点E。
每个节点都装有相同的硬件和软件配置，包括操作系统、分布式系统运行环境等。
三、实验过程1. 引言在实验开始前，首先介绍了分布式系统的定义、特点和优势，以及本次实验的目标和意义。
2. 实验设计为了综合评估分布式系统的性能，我们进行了以下几个方面的测试：- 负载均衡测试：通过向各个节点发送任务并观察任务的分配情况，评估系统的负载均衡能力。
- 吞吐量测试：通过向系统发送大量请求，并测量系统在处理请求时的吞吐量，评估系统的处理能力。
- 响应时间测试：通过向系统发送请求，并测量系统在响应请求时的时间，评估系统的响应速度。
3. 实验步骤与结果分析首先，我们进行了负载均衡测试。
通过向各个节点发送不同数量的任务，我们观察到系统能够合理地将任务分配给各个节点，从而实现负载均衡。
同时，我们计算了每个节点的平均负载，并绘制了负载均衡的图表。
接下来，我们进行了吞吐量测试。
通过向系统发送大量请求并测量处理完成的请求数量，我们评估了系统在单位时间内能够处理的请求数量，即吞吐量。
我们根据不同的负载情况进行了多次测试，并对吞吐量进行了分析和比较。
最后，我们进行了响应时间测试。
通过向系统发送请求，并测量系统在响应请求时所花费的时间，我们得到了系统的响应时间数据。
我们分析了不同负载情况下的响应时间，并对系统的性能进行了评估。
4. 实验结论通过上述实验，我们得出了以下结论：- 分布式系统能够实现负载均衡，有效地将任务分配给各个节点。
- 分布式系统具备较高的处理能力，能够在单位时间内处理大量的请求。
crond 日志格式
CRON日志的格式通常包括以下字段：
日期和时间：表示任务执行的具体时间，包括年、月、日、小时、分钟和秒。
用户：表示执行任务的用户的用户名。
命令：表示要执行的命令或脚本。
返回状态：表示命令的执行结果。
通常，返回状态为0表示成功，非0表示失败。
这些字段通常按照特定的格式进行排列，例如：
* * * * * 表示每周的每一天、每小时都执行。
0 * * * * 表示每小时的第0分钟执行。
0 0 * * * 表示每天的午夜12点执行。
0 15 10 * * 表示每天上午10点15分执行。
这些格式中的数字表示分钟、小时、天、月和星期几，星号（*）表示任意值。
例如，在* * * * *中，第一个和第二个星号表示任意分钟和小时，第三个星号表示任意天，第四个星号表示任意月，第五个星号表示任意星期几。
【最新2018】监控员日志-word范文模板 (5页)
本文部分内容来自网络整理，本司不为其真实性负责，如有异议或侵权请及时联系，本司将立即删除！== 本文为word格式，下载后可方便编辑和修改！ ==监控员日志篇一：监控室工作日志监控室工作日志篇二：监控员操作规范监控员操作规范1、严格执行各项管理规章制度，熟练掌握监控、录象、通讯设备的操作。
2、负责监控、录像、通讯设备的保养及简单维修，确保设备正常运行。
3、登记好录象带录制日期、时间，负责对录象带的审核。
4、负责监控收费过程及收费广场、收费车道情况；负责对收费员执行劳动纪律情况和行为规范的监督、检查、纠正。
5、传递工作信息、审核并记录对非正常收费车辆的处理情况。
6、认真记录相关信息资料，做好突法事件录象资料的采集，并负责信息资料的上报和管理工作。
7、设备运行出现故障，应迅速向值班站领导报告，及时通知系统管理员进行维护，并对故障情况、维护过程进行详细记录。
监控室设备管理规定1、收费站监控设备24小时处于开启状态，设备完好、工作正常。
2、未经允许，禁止移动监控室设备，禁止改变监控室内任何线路，禁止在监控室内私设各种电源插座、开关、使用与工作无关的其他用电设备。
3、监控室内禁止吸烟，禁止使用易腐蚀液体清洁地面和设备，禁止携带易燃、易爆、强磁体等物品进入监控室。
4、监控人员要严格操作规程，不准超越权限操作，不准在网内计算机中做任何与工作无关的事情，一经发现，按有关规定处理。
5、监控室内UPS为专用设备，严禁增加任何电器设备，如需增加应逐级上报省公司运营中心审批。
6、严禁在监控室监控器上放像。
7、监控室需对所有设备建立设备台帐，对丢失、损坏及运行异常的设备应及时上报。
8、监控员对设备运行异常等情况，应立即通知技术人员及时处理，并对故障做好详细记录。
监控室设备安全管理规定一、监控人员必须严格执行监控工作制度。
(一) 监控员必须严格履行岗位职责，保证监控工作的正常进行。
(二) 监控实行24小时工作制。
(三) 认真做好各项记录，确实记录的真实性。
毕业论文---Zabbix企业级分布式系统
集成企业Zabbix监控系统设计与实现系学2017年10月30 日目录摘要 (1)关键词 (1)1 绪论 (2)2 监控系统的开源软件及原理探究 (2)2.1 监控系统的开源软件 (2)2.1.1 流量监控 (2)2.1.2 性能告警 (3)2.2 Zabbix的原理探究 (3)3 Zabbix特点及运行流程 (3)3.1 Zabbix的特点 (3)3.2 ZabbIx的运行流程 (4)4 总体设计 (4)4.1 设计思路 (4)4.2 环境参数 (5)5 Zabbix安装环境及前期准备 (5)5.1 Zabbix安装环境 (5)5.2 Zabbix服务器安装前期准备 (5)6 安装Zabbix服务器 (6)6.1 搭建LAMP平台、安装Zabbix依赖包 (6)6.2 整合LAMP架构 (7)6.3 部署Zabbix (7)6.4 创建Zabbix_agentd服务 (8)6.5 建立监控数据库 (8)6.6 部署PHP页面 (9)6.7 锁定安装界面并启动Zabbix服务 (11)7 被监控端配置 (12)7.1 前期准备 (12)7.2 安装Zabbix_agentd代理程序 (12)7.3 启动Zabbix_agented服务 (13)8 使用Zabbix管理平台 (13)8.1 创建主机分组 (13)8.2 测试监控性能 (14)9 总结 (16)参考文献 (17)致谢 (18)集成企业Zabbix监控系统设计与实现摘要“运筹帷幄之中，决胜千里之外。
”在IT运维中，监控占据着重要的地位，按比例来算，说30%一点儿也不为过。
对IT运维工程师来说，构建一个真正可用的监控告警系统是一项艰巨的任务，能够真正解决自己业务问题的监控系统软件却凤毛麟角。
运维离不开监控，就像鱼离不开水，一款功能强大的监控系统可以有力地保证业务性能的稳定。
近几年，Zabbix最为监控系统的新兴贵族迅速崛起，Zabbix灵活的设计为用户提供了易用的二次开发接口，让用户既可以使用Zabbix本身提供的功能，又可以自定义更多的接口功能，从硬件监控，到操作系统，再到服务进程，以及网络设备，它无所不能的监控功能令人叹为观止。
分布式计算机实验报告
一、实验目的1. 了解分布式系统的基本概念和原理；2. 掌握分布式系统的架构和关键技术；3. 通过实验加深对分布式系统理论知识的理解；4. 提高编程能力和系统设计能力。
二、实验环境1. 操作系统：Linux；2. 编程语言：Java；3. 实验工具：Eclipse、JGroups、NetBeans等。
三、实验内容1. 分布式系统的基本概念和原理2. 分布式系统的架构和关键技术3. 分布式文件系统的实现4. 分布式计算任务的调度与执行5. 分布式锁的机制与实现四、实验步骤1. 分布式系统的基本概念和原理（1）了解分布式系统的定义、特点和应用场景；（2）掌握分布式系统的基本原理，如一致性、可用性、分区容错性等；（3）学习分布式系统的基本模型，如客户端-服务器模型、对等模型等。
2. 分布式系统的架构和关键技术（1）了解分布式系统的架构，如层次结构、总线结构等；（2）掌握分布式系统的关键技术，如通信、同步、数据一致性等；（3）学习分布式系统的设计原则，如模块化、分布式算法等。
3. 分布式文件系统的实现（1）使用Java实现一个简单的分布式文件系统；（2）实现文件系统的基本操作，如创建、删除、读取、写入等；（3）实现分布式文件系统的数据一致性、容错性等特性。
4. 分布式计算任务的调度与执行（1）使用Java实现一个简单的分布式计算任务调度系统；（2）实现任务的分配、调度、执行和监控等功能；（3）学习分布式计算任务的负载均衡、容错性等策略。
5. 分布式锁的机制与实现（1）了解分布式锁的概念、作用和实现方式；（2）使用Java实现一个简单的分布式锁机制；（3）实现分布式锁的同步、释放、失效等特性。
五、实验结果与分析1. 分布式系统的基本概念和原理实验结果：通过学习分布式系统的基本概念和原理，对分布式系统的特点、应用场景和基本模型有了深入的了解。
2. 分布式系统的架构和关键技术实验结果：通过学习分布式系统的架构和关键技术，掌握了分布式系统的设计原则和实现方法。
【最新2018】spss实验日志-word范文模板 (10页)
本文部分内容来自网络整理，本司不为其真实性负责，如有异议或侵权请及时联系，本司将立即删除！== 本文为word格式，下载后可方便编辑和修改！ ==spss实验日志篇一：spss软件应用、统计学实验指导书关于统计学的实验课SPSS软件的运用，过程很详细的哦。
实验一数据文件的建立与编辑一、实验目的与实验要求1.熟悉SPSS的工作界面2.掌握数据的录入、数据文件的编辑和操作二、SPSS的基本工作界面及基本操作介绍SPSS的全称是：Statistical Program for Social Sciences，即社会科学统计程序。
该软件是公认的最优秀的统计分析软件包之一。
下面以SPSS 14为例，介绍基本的SPSS界面，并详细讲解数据录入，数据文件的编辑和操作这方面的基础知识。
1.SPSS中的主要窗口SPSS软件最基本的窗口是Data Editor和Output两个窗口。
另外还有一个Syntax窗口。
在SPSS中，操作界面实际上起的就是“操作界面”的作用。
当你用对话框选定某项操作，单击“OK”后，SPSS就将你的选择在Syntax窗口中翻译成程序语句，然后提交系统执行。
如果单击“Paste”按钮，SPSS就不将生成的程序语句提交执行，而是传送到程序编辑窗中供你折腾。
“Paste”按钮在几乎所有的SPSS对话框中都存在，它是专门为编程准备的，作用是把过程语句粘贴到Syntax窗口上。
不光SPSS，SAS等其它软件也是这么做的。
（1）数据编辑窗口数据编辑窗口最上方标有“SPSS Data Editor”。
在SPSS for Windows 启动后屏幕显示在主画面上的激活窗口即是该数据编辑窗。
在数据编辑器的二维表格中每行都是数据文件的一个记录，在统计学中称作“一个概率事件”。
在SPSS的菜单或帮助信息中用“Cases”这个单词表示。
每个Cases是由变量的一定的值组成的，是一个事件，或者说是对一个被观察对象的各种特征的实测值组成的。
zookeeper 日志格式解析
zookeeper 日志格式解析在分布式系统中，Zookeeper 是一种常用的协调服务框架，它可用于实现分布式锁、配置管理、命名服务等功能。
作为一种关键的基础设施组件，Zookeeper 的运行状态和行为日志对于系统的故障排查和性能优化至关重要。
本文将介绍Zookeeper 的日志格式以及如何解析这些日志。
一、Zookeeper 日志概述Zookeeper 的日志分为几个级别：FATAL、ERROR、WARN、INFO、DEBUG 和 TRACE。
这些级别按严重程度逐渐增加，而在日志中显示的级别可以通过配置文件进行调整。
日志主要包含了时间戳、线程ID、日志级别、类名和具体的日志内容。
二、日志格式示例下面是一个Zookeeper 日志的例子，展示了它的常见格式：2022-01-01 10:00:00,123 [main] INFOorg.apache.zookeeper.server.ZooKeeperServerMain - Starting ZooKeeperServerMain2022-01-01 10:00:00,234 [main] INFOorg.apache.zookeeper.server.ZooKeeperServerMain - Server started, listening on 0.0.0.0:2181在每条日志中，我们可以找到以下信息：1. 时间戳：标识日志生成的具体时间，以 yyyy-MM-ddHH:mm:ss,SSS 的格式展示。
2. 线程ID：表明生成该日志的线程ID，用于区分不同线程的操作。
3. 日志级别：指示日志的级别，包括INFO、DEBUG、WARN、ERROR等。
4. 类名：标识生成日志的类名，用于追踪问题和定位具体代码位置。
5. 具体日志内容：记录了该条日志的详细信息，可以根据实际情况进行解读和分析。
三、解析日志正确解析Zookeeper 日志是故障分析和性能调优的重要环节。
dlt日志解析
dlt日志解析摘要：1.日志解析简介2.DLT 日志解析的重要性3.DLT 日志解析方法4.常用的DLT 日志解析工具5.总结正文：1.日志解析简介日志解析是指对计算机系统、应用程序或网络设备等生成的日志文件进行分析，以了解其运行状态、排查问题和优化性能的过程。
在分布式系统中，日志解析尤为重要，因为它可以帮助管理员及时发现和解决问题。
2.DLT 日志解析的重要性DLT（Distributed Logging Technology）是一种分布式日志技术，广泛应用于金融、电信等行业。
DLT 日志解析在分布式系统中具有重要意义，因为它能够实现对系统运行状态的实时监控，及时发现故障，提高系统稳定性。
同时，通过对DLT 日志的分析，可以挖掘潜在的问题，为系统优化提供依据。
3.DLT 日志解析方法DLT 日志解析方法主要包括以下几个步骤：(1) 日志收集：收集分布式系统中各个节点产生的日志信息。
(2) 日志预处理：对收集到的日志信息进行清洗、格式化等预处理操作，以便于后续分析。
(3) 日志存储：将预处理后的日志信息存储到数据库或文件系统中，方便后续检索和分析。
(4) 日志分析：利用日志分析工具对存储的日志信息进行检索、统计和分析，找出潜在问题和异常行为。
(5) 日志可视化：将分析结果以图表、报告等形式展示，方便管理员快速了解系统运行状况。
4.常用的DLT 日志解析工具市场上有很多成熟的DLT 日志解析工具，例如：ELK、Splunk 等。
这些工具可以帮助管理员快速高效地完成DLT 日志解析任务。
5.总结DLT 日志解析作为分布式系统管理的重要环节，对于保障系统稳定运行、及时发现和解决问题具有重要意义。
分布式工作总结范文(3篇)
第1篇一、前言2023年，我国在“新基建”和“互联网+”的背景下，分布式工作模式得到了广泛的推广和应用。
作为一家积极拥抱新技术、新模式的创新型企业，本年度我们全面推广了分布式工作模式，旨在提高工作效率、降低运营成本、增强团队凝聚力。
现将2023年度分布式工作总结如下：二、工作背景与目标1. 工作背景随着信息技术的飞速发展，远程办公、移动办公等新型工作模式逐渐成为主流。
为适应这一趋势，公司决定在2023年全面推广分布式工作模式，让员工在保持高效工作状态的同时，享受更加灵活的工作方式。
2. 工作目标（1）提高工作效率：通过优化工作流程、提升远程协作能力，实现工作效率的提升。
（2）降低运营成本：减少办公场地租赁、水电等成本，提高资源利用率。
（3）增强团队凝聚力：加强远程团队建设，提高员工归属感。
三、工作措施与成效1. 技术支持（1）搭建远程办公平台：采用先进的云计算技术，搭建稳定的远程办公平台，确保员工远程办公的流畅性。
（2）加强网络安全防护：加强网络安全防护，确保公司数据安全。
2. 管理体系（1）制定远程办公管理制度：明确远程办公的考勤、请假、绩效考核等管理制度，确保远程办公的规范性和纪律性。
（2）加强团队协作：通过线上会议、即时通讯工具等，加强团队间的沟通与协作。
3. 培训与辅导（1）开展远程办公培训：针对新入职员工和远程办公需求，开展远程办公培训，提高员工远程办公能力。
（2）提供技术支持：设立远程办公技术支持团队，及时解决员工在使用过程中遇到的技术问题。
4. 成效（1）工作效率提升：通过优化工作流程、提升远程协作能力，员工工作效率提高了约20%。
（2）运营成本降低：减少办公场地租赁、水电等成本，全年节省约10%的运营成本。
（3）团队凝聚力增强：通过加强远程团队建设，员工归属感明显提升，团队凝聚力增强。
四、问题与改进1. 问题（1）远程协作效果仍有待提高：部分员工对远程协作工具的使用不够熟练，导致协作效果不理想。
serilog实现分布式日志实验心得与总结
serilog实现分布式日志实验心得与总结Serilog是一个功能强大的日志框架，它提供了统一的日志记录方式和分布式日志追踪功能。
在进行了对Serilog的实验后，我对它的特性和使用经验有了更深入的了解，并有以下几点心得体会。
首先，Serilog在日志记录方面具有很高的灵活性和可配置性。
通过使用配置文件，我们可以轻松地进行日志筛选和格式化。
例如，我可以配置Serilog只记录特定的日志级别，从而减少了日志文件的大小和处理时间。
此外，Serilog还支持格式化输出，允许我们对日志信息进行自定义格式化，以便更好地满足应用程序的需求。
其次，Serilog的集成能力很强。
它可以与现有的日志系统和工具无缝集成，如Seq、Elasticsearch、Splunk等。
在我的实验中，我成功地将Serilog与Seq集成，在Seq的界面上轻松地对日志进行搜索、分析和监控。
这种集成性使得Serilog成为一个非常实用的日志框架，可以方便地与现有的日志平台进行对接，而不需要重写和修改现有的日志代码。
另外，Serilog还具有分布式日志追踪的能力，可以帮助我们更好地理解和分析应用程序中的不同组件间的关系和交互。
通过使用Serilog的上下文属性，在不同的组件中添加相同的属性，我们可以将它们关联起来，并在日志记录中体现出来。
这样一来，我们可以追踪处理特定请求或特定操作的整个调用链，从而更好地进行故障排查和性能优化。
在实践中，我也遇到了一些挑战。
首先是Serilog的学习曲线相对较陡。
Serilog虽然功能强大，但是需要花费一些时间来学习和掌握各种配置和用法。
尤其是对于初学者来说，可能需要一些实践和尝试才能熟练地使用Serilog。
其次是Serilog的上下文属性对性能的影响。
在我的实验中，我发现添加过多的上下文属性会导致日志记录性能的下降，尤其是在高并发和大数据量的情况下。
因此，在使用Serilog时，需要注意选择合适的上下文属性，并在性能和日志内容完整性之间进行权衡。
【最新2018】iis7.5日志-范文模板 (14页)
本文部分内容来自网络整理，本司不为其真实性负责，如有异议或侵权请及时联系，本司将立即删除！== 本文为word格式，下载后可方便编辑和修改！ ==iis7.5日志篇一：IIS7.5精细控制web访问权限IIS7.5 精细控制web访问权限 IIS 程序池错误日志位置C:\WINDOWS\system32\LogFiles\HTTPERRIIS7.5中访问用户来宾帐号设置IIS7.5中(仅win7,win201X SP2,win201X R2支持)，应用程序池的运行帐号，除了指定为LocalService,LocalSystem,NetWorkService这三种基本类型外，还新增了一种ApplicationPoolIdentifywin7的官方帮助上是这么说的:ApplicationPoolIdentity –默认情况下，选择“应用程序池标识”帐户。
启动应用程序池时动态创建“应用程序池标识”帐户，因此，此帐户对于您的应用程序来说是最安全的。
也就是说"ApplicationPoolIdentity"帐号是系统动态创建的“虚拟”帐号(说它是虚拟的，是因为在用户管理里看不到该用户或用户组，在命令行下输入net user也无法显示，但该帐号又是确实存在的)如何验证该帐号确实是存在的的？打开任务管理器，观察一下:w3wp.exe即iis进程，上图中高亮部分表明该iis进程正在以帐号luckty运行(注意这里的luckty即为上图中的应用程序池名称)好了，搞清楚这个有什么用?先来做一个测试，比如我们在iis里新建一个站点，主目录设置为c:\2\，应用程序池就指定刚才图中的luckty假如我们在该站点的default.aspx.cs里写入这样一行代码 :File.AppendAllText("C:\\TestDir\\1.txt",DateTime.Now.ToString()); 前提是c盘必须先建一个目录TestDir，同时除Administrator,System保留完全控制权外，其它帐号的权限都删除掉运行后，会提示异常：对路径“C:\TestDir\1.txt”的访问被拒绝。
分布式系统：一种判断用户登录状态的解决方案（重复登录用户退出关闭网页窗口关闭浏览器网络错误）
分布式系统：⼀种判断⽤户登录状态的解决⽅案（重复登录⽤户退出关闭⽹页窗⼝关闭浏览器⽹络错误）这个问题对我这个菜鸡来说有点棘⼿。
先说下需求：1.禁⽌重复登录⼩王使⽤admin账号登录系统以后，⼩明再使⽤admin账号登录系统，系统拒绝⼩明的登录并提⽰：此账号已在别的设备登录！（此处的重复登录以浏览器的会话为根据，也就是说，⼩王使⽤admin账号在chrome上登录系统，稍候⼩王新开⼀个标签页，再次使⽤admin登录系统，此时系统允许登录;但是如果⼩王使⽤admin账号在IE登录系统，此时遭到系统的拒绝。
）判断的依据的session的id。
2.判断⽤户在线/离线2.1 ⽤户登录系统，默认⼀直保持在线状态;2.2 ⽤户关闭当前标签页，此时，如果仍然有系统的其他⼦页⾯被打开，则在线;如果系统所有的页⾯都被关闭，则离线;2.3 ⽤户关闭浏览器，离线；2.4 ⽤户⽹络错误请求超时，离线。
2.5 ⽤户点击退出系统，离线。
如果不是分布式系统，这个问题还是⾮常好处理的。
session有⼀个getLastAccessedTime()的⽅法，⽤以获取最后⼀次发送ajax请求的时间。
只要在前端页⾯不停地发ajax请求，session.getLastAccessedTime()就会⼀直更新。
只需要⽤当前时间-session.getLastAccessedTime()>允许超时的时间,就可以判断在线离线了。
具体操作步骤：1.创建⼀个静态map，登录账号作为key，当前session作为value；2.每次登录鉴权的时候，判断当前登录的账号在不在map的key⾥⾯，在的话判断sessionID是否⼀致,⼀致允许登录；不⼀致拒绝登录；3.每次登录鉴权成功，就把当前的账号和session存进map⾥;4.创建⼀个定时器：获取当前时间，遍历map的session，获取session.getLastAccessedTime()，判断两者之间的时间差，当时间差⼤于某个值时，判断⽤户离线，使⽤seesion.invalidate()⽅法销毁这个session,以及从map⾥移除session;5.上⾯的步骤可以解决关闭标签页/关闭浏览器/⽹络错误,⽤户点击退出系统的话，直接写在退出系统的那个service⾥⾯吧。
运维日报
运维工作日报
2018年05月xx日/第x周
一.今日工作记录
1.编写linux安全检查自动化脚本。
2.检查服务器运行状态和安全状况。
3.对linux自动化运维脚本进行修改排错。
二.明天工作安排
1.查看服务器的资源使用状况
2.前往IDC对故障服务器PC01进行检查。
3.继续编写自动化检车配置脚本。
三.工作总结
今天在虚拟机上编写自动化安全配置检查脚本，并进行测试，出了一些问题，晚点继续整改。
在下午对Nginx+tomcat反向代理进行搭建和配置。
并解决产生的错误，由于不太熟悉，所以在平时需要再多一些练习和配置。
XXXX科技有限公司—张三。
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分布式系统日志
篇一：互联网开源日志系统介绍和对比
开源日志系统比较
1. 背景介绍
许多公司的平台每天会产生大量的日志（一般为流式数据，如，搜索引擎的pv，查询等），处理这些日志需要特定的日志系统，一般而言，这些系统需要具有
以下特征：
（1）构建应用系统和分析系统的桥梁，并将它们之间的关联解耦；
（2）支持近实时的在线分析系统和类似于Hadoop之类的离线分析系统；
（3）具有高可扩展性。
即：当数据量增加时，可以通过增加节点进行水平扩展。
本文从设计架构，负载均衡，可扩展性和容错性等方面对比了当今开源的日志
系统，包括facebook的scribe，apache的chukwa，linkedin的kafka和cloudera的flume等。
2. FaceBook的Scribe
Scribe是facebook开源的日志收集系统，在facebook内部已经得到大量的应用。
它能够从各种日志源上收集日志，存储到一个中央存储系统（可以是NFS，分布式文件系统等）上，以便于进行集中统计分析处理。
它为日志的“分布式收集，统一处理”提供了一个可扩展的，高容错的方案。
它最重要的特点是容错性好。
当后端的存储系统crash时，scribe会将数据写
到本地磁盘上，当存储系统恢复正常后，scribe将日志重新加载到存储系统中。
架构：
scribe的架构比较简单，主要包括三部分，分别为scribe agent， scribe和
存储系统。
(1) scribe agent
scribe agent实际上是一个thrift client。
向scribe发送数据的唯一方法是使用thrift client， scribe内部定义了一个thrift接口，用户使用该接口将数据发送给server。
(2) scribe
scribe接收到thrift client发送过来的数据，根据配置文件，将不同topic 的数据发送给不同的对象。
scribe提供了各种各样的store，如 file， HDFS 等，scribe可将数据加载到这些store中。
(3) 存储系统
存储系统实际上就是scribe中的store，当前scribe支持非常多的store，包括file（文件），buffer（双层存储，一个主储存，一个副存储），network （另一个scribe服务器），bucket（包含多个 store，通过hash的将数据存到不同store中），null(忽略数据)，thriftfile（写到一个Thrift TFileTransport文件中）和multi（把数据同时存放到不同store中）。
3. Apache的Chukwa
chukwa是一个非常新的开源项目，由于其属于hadoop系列产品，因而使用了很多hadoop的组件（用HDFS存储，用mapreduce处理数据），它提供了很多模块以支持hadoop集群日志分析。
需求：
(1) 灵活的，动态可控的数据源
(2) 高性能，高可扩展的存储系统
(3) 合适的框架，用于对收集到的大规模数据进行分析
架构：
Chukwa中主要有3种角色，分别为：adaptor，agent，collector。
(1) Adaptor 数据源
可封装其他数据源，如file，unix命令行工具等
目前可用的数据源有：hadoop logs，应用程序度量数据，系统参数数据（如linux cpu使用流率）。
(2) HDFS 存储系统
Chukwa采用了HDFS作为存储系统。
HDFS的设计初衷是支持大文件存储和小并
发高速写的应用场景，而日志系统的特点恰好相反，它需支持高并发低速率的写和大量小文件的存储。
需要注意的是，直接写到HDFS上的小文件是不可见的，直到关闭文件，另外，HDFS不支持文件重新打开。
(3) Collector和Agent
为了克服(2)中的问题，增加了agent和collector阶段。
Agent的作用：给adaptor提供各种服务，包括：启动和关闭adaptor，将数据通过HTTP传递给Collector；定期记录adaptor状态，以便crash后恢复。
Collector的作用：对多个数据源发过来的数据进行合并，然后加载到HDFS中；隐藏HDFS实现的细节，如，HDFS版本更换后，只需修改collector即可。
(4) Demux和achieving
直接支持利用MapReduce处理数据。
它内置了两个mapreduce作业，分别用于
获取data和将data转化为结构化的log。
存储到data store（可以是数据库
或者HDFS等）中。
4. LinkedIn的Kafka
Kafka是201X年12月份开源的项目，采用scala语言编写，使用了多种效率
优化机制，整体架构比较新颖（push/pull），更适合异构集群。
设计目标：
(1) 数据在磁盘上的存取代价为O(1)
(2) 高吞吐率，在普通的服务器上每秒也能处理几十万条消息
(3) 分布式架构，能够对消息分区
(4) 支持将数据并行的加载到
hadoop
架构：
Kafka实际上是一个消息发布订阅系统。
producer向某个topic发布消息，而consumer订阅某个topic的消息，进而一旦有新的关于某个topic的消息，broker会传递给订阅它的所有consumer。
在kafka中，消息是按topic组织的，而每个topic又会分为多个partition，这样便于管理数据和进行负载均衡。
同时，它也使用了 zookeeper进行负载均衡。
Kafka中主要有三种角色，分别为producer，broker和consumer。
(1) Producer
Producer的任务是向broker发送数据。
Kafka提供了两种producer接口，一种是low_level接口，使用该接口会向特定的broker的某个topic下的某个partition发送数据；另一种那个是high level接口，该接口支持同步/异步发送数据，基于zookeeper的broker自动识别和负载均衡（基于Partitioner）。
其中，基于zookeeper的broker自动识别值得一说。
producer可以通过zookeeper获取可用的broker列表，也可以在zookeeper中注册listener，该listener在以下情况下会被唤醒：
a．添加一个broker
b．删除一个broker
c．注册新的topic
d．broker注册已存在的topic
当producer得知以上时间时，可根据需要采取一定的行动。
(2) Broker
Broker采取了多种策略提高数据处理效率，包括sendfile和zero copy等技术。
(3) Consumer
consumer的作用是将日志信息加载到中央存储系统上。
kafka提供了两种consumer接口，一种是low level的，它维护到某一个broker的连接，并且这个连接是无状态的，即，每次从broker上pull数据时，都要告诉broker数据的偏移量。
另一种是high-level 接口，它隐藏了broker的细节，允许consumer从broker上push数据而不必关心网络拓扑结构。
更重要的是，对于大部分日志系统而言，consumer已经获取的数据信息都由broker保存，而在kafka中，由consumer自己维护所取数据信息。
5. Cloudera的Flume
Flume是cloudera于201X年7月开源的日志系统。
它内置的各种组件非常齐全，用户几乎不必进行任何额外开发即可使用。
设计目标：。