Web服务器日志文件广义集成分析模型
Web+Services的服务质量（Quality+of+Service）模型与度量研究
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●描述详细的服务质量信息。
该本体被分成三层：
●Ｐｒｏｆｉｌｅ层
它定义了Ｗｅｂ服务界面的服务等级目标（Ｓｅｒｖｉｃｅ．１ｅｖｅｌＯｂｊｅｃｔｉｖｅ，ＳＬＯ）。
该层中声明了一个ＱｏＳＰｒｏｆｉｌｅ类，作为所有服务质量规约的公共超类（ｓｕｐｅｒｃｌａｓｓ）．用户提出的服务质量需求通过Ｉｎｑｕ幻，ＱｏＳ类来描述，Ｗｅｂ服务提供者所能提供的服务质量则通过ＰｒｏｖｉｄｅｒＱｏＳ类来描述，这两个类均继承自ＱｏＳＰｒｏｆｉｌｅ类。
将这两个类的实例进行匹配（Ｍａｔｃｈｍａｌ【ｉｎ曲，以便寻找符合用户服务质量需求的Ｗｅｂ服务，如图２．１所示：
图２．１文献１２１１中的服务质量规约
●属性定义层（ＰｒｏｐｅｒｔｙＤｅｆｉｎｉｔｉｏｎＬａｙｅｒ）
该层中定义了一些通用的服务质量属性及其定义域（ｄｏｍａｉｎ）、值域（ｒａｎｇｅ）和基数（ｃａｒｄｉｎａｌｉｔｙｌ等约束。
·度量指标层（ＭｅｔｒｉｃＬａｙｅｒ）
该层定义了具体的服务质量度量指标，并提供了如何进行度量的信息。
度量指标被分成了两大类：原子度量指标（ＡｔｏｍｉｃＭｅｔｒｉｃｓ）和复合度量指标（ＣｏｍｐｌｅｘＭｅｔｒｉｃｓ），后者基于前者或者其他复合度量指标。
从前面这些相关研究可以看出，目前的ＷｅｂＳｅｒｖｉｃｅｓ服务质量模型主要考虑的都是通用的服务质量属性，忽略了与Ｗｅｂ服务所应用的领域相关的服务质量属性在Ｗｅｂ服务评价中的作用。
领域相关的服务质量属性反映了与特定领域中的业务内容、业务上下文以及服务提供商等相关的信息。
它们是服务用户在衡量
Ｗｅｂ服务的服务质量以及选择Ｗｅｂ服务时的重要参考因素。
GoAccess分析Web日志
GoAccess分析Web⽇志简介为什么要⽤GoAccess?GoAccess 被设计成快速的并基于终端的⽇志分析⼯具。
其核⼼理念是不需要通过 Web 浏览器就能快速分析并实时查看 Web 服务器的统计数据(这对于需要使⽤ SSH 来对访问⽇志进⾏快速分析或者就是喜欢在终端环境下⼯作的⼈来说是超赞的)。
终端输出仅仅是默认的输出⽅式，GoAccess 还⽀持⽣成完整的实时 HTML 报告(这对分析、监控以及数据可视化都是极好的)，以及 JSON 和 CSV 格式的报告。
功能如下通⽤统计: 此⾯板展⽰了⼏个主要指标，⽐如：有效和⽆效请求的数量，分析这些数据所花费的时间，独⽴访客的情况，请求的⽂件，静态⽂件(CSS, ICO, JPG 等)的完整URL，404错误，被解析的⽇志⽂件的⼤⼩以及消耗的带宽。
独⽴访客: 此⾯板按照⽇期展⽰了访问次数，独⽴访客数，以及累计消耗的带宽等指标。
具有相同IP，相同访问时间，相同的 UserAgent 的 HTTP 请求将会被识别为独⽴访客。
默认情况下包含了⽹络爬⾍。
您也可以选择使⽤ --date-spec=hr 参数将按照⽇期分析修改为按照⼩时，例如：05/Jun/2016:16 。
这对于希望在⼩时级别去跟踪每⽇流量⾮常有帮助。
请求的⽂件: 此⾯板展⽰您服务器上被请求次数最多的⽂件。
包含访问次数，独⽴访客数，百分⽐，累计消耗带宽，使⽤的协议，请求⽅式。
请求的静态⽂件: 列出请求频率最⾼的静态⽂件类型，例如： JPG, CSS, SWF, JS, GIF, 和 PNG , 以及和上⼀个⾯板⼀样的其他指标。
另外静态⽂件可以被添加到配置⽂件中。
404 或者⽂件未找到: 展⽰内容与之前的⾯板类似，但是其数据包含了所有未找到的页⾯，以及俗称的 404 状态码。
主机: 此⾯板展⽰主机⾃⾝的详细信息。
能够很好的发现不怀好意的爬⾍以及识别出是谁吃掉了你的带宽。
扩展⾯板将向您展⽰更多信息，⽐如主机的反向DNS解析结果，主机所在国家和城市。
日志分析报告
日志分析报告日志分析是一种追踪和监测系统行为的方法，通过收集、整理和分析系统生成的日志文件，可以帮助我们了解系统的运行状态、问题和潜在威胁。
本文将围绕日志分析的重要性、方法和应用展开探讨，以帮助读者深入了解这一领域。
一、日志分析的重要性在当今信息时代，各种系统和设备都会生成大量的日志信息。
这些日志记录了系统的运行状况、用户操作、错误和异常等，是理解系统行为和问题排查的重要依据。
通过对日志进行分析，我们可以及时发现系统的异常行为和潜在问题，从而采取相应措施进行修复和优化。
同时，日志分析也是信息安全领域的一项关键工作。
黑客攻击、电脑病毒和网络威胁等安全事件都会在系统日志中留下痕迹。
通过对日志的分析，我们可以及时发现并应对安全威胁，防止数据泄露和系统被入侵。
二、日志分析的方法日志分析的方法有很多种，常用的包括基于规则的分析、统计分析和机器学习等。
其中，基于规则的分析是最常见的一种方法。
通过预先定义一系列规则，如关键词匹配、时间段过滤等，来筛选出有用的日志信息。
这种方法简单直观，但需要根据具体情况编写大量的规则，且对于复杂的日志情况处理效果有限。
统计分析是另一种常用的日志分析方法。
通过对日志数据进行统计，如事件频率、错误类型分布等，可以获得系统的整体运行情况。
这种方法能够帮助我们发现常见问题和系统瓶颈，但对于特定问题的定位有一定局限性。
机器学习是近年来在日志分析领域发展迅速的方法。
通过对大量的日志数据进行训练，机器学习算法可以自动学习并识别系统的异常行为。
这种方法对于复杂的日志情况有较好的适应性，并且能够提供更准确的异常检测结果。
三、日志分析的应用日志分析在各个领域都有广泛的应用。
在系统管理领域，通过对服务器和网络设备的日志进行分析，管理员可以及时发现系统故障和性能问题，并采取相应措施进行维护和优化，从而保证系统的稳定运行。
在应用开发和测试中，日志分析能够帮助开发人员定位并修复程序中的错误和缺陷。
通过对软件系统生成的日志进行细致的分析，可以更快地发现和解决问题，提高开发效率和软件质量。
Django框架的微服务监控和日志分析工具推荐
Django框架的微服务监控和日志分析工具推荐Django是一个功能强大且易于使用的Python开发框架，广泛应用于构建大型Web应用程序。
然而，随着应用程序规模的扩大和微服务架构的流行，监控和日志分析变得尤为重要。
本文将介绍一些在Django框架中进行微服务监控和日志分析的工具，并提供推荐。
一、监控工具1. PrometheusPrometheus是一种开源的系统监控和警报工具，特别适用于微服务架构。
它可以通过暴露指标（metrics）的方式对应用程序进行监控。
在Django中，我们可以使用Prometheus客户端库来实现指标的收集和暴露。
借助Prometheus的图形化面板和警报功能，开发人员可以实时监测应用程序的性能和资源使用情况。
2. GrafanaGrafana是一个用于可视化指标数据和日志的开源工具。
它支持多种数据源，包括Prometheus。
在Django中，我们可以将Prometheus收集的指标数据导入Grafana，并使用其强大的查询和图表功能进行可视化展示。
Grafana的仪表盘功能还可以帮助我们实时监控和分析Django 应用程序的运行状态。
3. SentrySentry是一个针对应用程序错误和异常进行实时监控的工具。
它可以捕获应用程序中的异常，并提供详细的错误信息和栈追踪。
在Django中，我们可以通过集成Sentry客户端来捕获和汇报应用程序中的错误。
Sentry还提供了强大的筛选和分类功能，可以帮助开发人员快速定位和解决问题。
二、日志分析工具1. ELK StackELK Stack 是一个开源的日志分析解决方案，由Elasticsearch、Logstash和Kibana组成。
在Django中，我们可以使用Logstash来收集和处理应用程序的日志，然后将其存储在Elasticsearch中。
最后，通过Kibana进行日志可视化和查询分析。
ELK Stack提供了丰富的搜索和过滤功能，能够快速定位特定事件和问题，帮助开发人员更好地了解应用程序的运行情况。
web数据挖掘的处理流程
web数据挖掘的处理流程对web数据的处理可以分为数据获取、数据预处理、数据的转换集成、知识发现和模式分析几个过程，如图6-2所示。
(1) web数据的获取Web数据的来源包括：log日志，记录了用户的访问页面、时间、IP地址等主要信息；web内容，用户所浏览的文字、图片等；用户注册信息，web站点采集的用户输入的自身信息；web结构数据，指web本身在频道、链接上的布局。
Web数据的获取方法有：a) 服务器端信息。
web服务器端产生3种类型的日志文件：Server logs，Error logs，Cookie logs，这些日志记录了用户访问的基本情况，是Web使用挖掘中最重要的数据来源。
服务器日志（Server logs）记录了多个用户对单个站点的用户访问行为。
错误日志（Error log）记录存取请求失败的数据。
Cookie logs用于识别用户和用户会话。
b) 客户端的数据收集。
用户客户端log记录了该用户对各个网站的访问情况，比服务器端Log数据更能准确地反映用户的访问行为，但由于隐私保护，需要用户同意才能获得。
c) 代理服务器端的数据收集。
代理端log数据记载了通过该代理进入Internet 的所有用户对各个网站的访问行为。
但是由于Cache的大量存在，使得代理服务器中的log数据不能准确地确定用户和时间，采集信息也不全面[50]。
(2) web数据的预处理Web数据的预处理包含数据清洗、用户识别、会话识别和事务识别等过程。
a) web数据的清洗数据的清洗，是指删除Web日志中与挖掘任务无关的数据。
将有用的web 日志记录转换为适当的数据格式，同时对用户请求页面时发生错误的记录进行适当处理。
在web日志中，包含许多对挖掘任务毫无意义的数据。
数据清洗的目标是消除冗余数据，方便于数据分析。
常见的数据清洗方法包括：删除日志文件中后缀为gif, jpg, jpeg的自动下载项；删除访问返回错误记录等。
日志分析系统的架构设计
日志分析系统的架构设计1.系统架构图示```---- 数据收集器（Log Collectors数据源（Application Servers）----，---------- 存储和分析引擎（Storage and Analytics Engine```2.组件说明-数据收集器：负责从数据源中收集日志数据，并将其发送给实时处理引擎和存储和分析引擎。
数据收集器可以是一个轻量级的代理程序，可以通过文件传输，网络传输或消息传递等方式与数据源通信。
- 实时处理引擎：接收来自数据收集器的日志数据，并进行实时处理和分析。
实时处理引擎可以使用流处理引擎（如Apache Kafka、Apache Flink）来接收和处理日志流。
在这里，可以进行一些简单的处理，如过滤、转化和聚合等。
- 存储和分析引擎：接收来自实时处理引擎的数据，并进行存储和分析。
存储和分析引擎可以是分布式存储系统（如Hadoop HDFS）和分析引擎（如Apache Hive、Apache Spark）。
可以将日志数据存储在分布式文件系统中，以便后续的离线分析和查询。
分析引擎可以对数据进行离线的批处理分析和查询。
3.数据流-数据源生成日志数据，将其发送给数据收集器。
-数据收集器将收集到的日志数据发送给实时处理引擎和存储和分析引擎。
-实时处理引擎接收到日志数据后，进行实时处理和分析，并将处理后的结果发送给存储和分析引擎。
-存储和分析引擎接收到处理后的数据，并进行存储和分析。
分析引擎可以执行离线的批处理分析和查询，提供数据查询和可视化结果。
4.架构设计要点-可伸缩性：系统应该具有良好的伸缩性，能够适应数据量和负载的增长。
可以通过增加数据收集器、实时处理引擎和存储和分析引擎的数量来实现系统的伸缩性。
-容错性：系统应该具有高可用性和容错性，这是考虑到日志数据的重要性。
可以使用分布式存储系统和分析引擎来实现数据的冗余存储，并通过主从复制和数据备份来保证数据的可靠性。
webgme 逻辑模型
WebGME 逻辑模型
WebGME是一个用于构建和部署基于网格的分布式应用程序的开发框架。
WebGME的逻辑模型主要涉及到以下几个方面：
通信和内容传递服务：用于游戏各个逻辑服务的数据传递。
权限：判断玩家的操作许可以及游戏后台统计和管理站点操作人员的许可。
事务：玩家充值以及各种数据变化，都需要事务的保证，尤其是玩家的充值，会用到分布式事务。
单点登录：让玩家在一个地方登录，其他地方不再需要重新登录，就能玩游戏，带来更好的用户体验。
路由：提供各服务的路由和负载均衡。
监控：监控各服务的状态，如有异常，可以通知路由，此路服务不可用。
服务的注册和分离：配置那些服务可用，那些服务处于维护阶段，那些服务已弃用。
数据的提供和存储：根据不同游戏，不同服务，提供对应的数据和存储数据。
日志：用于记录游戏的点点滴滴，游戏交易，玩家数据变化以及需要记录信息的地方。
异常处理和查询：能保证系统的稳定性，可用性，查询能帮助更好的维护和解决问题。
WebGme的逻辑模型是对游戏整体架构的抽象描述，涵盖了游戏运行所需的各种服务和功能。
通过WebGme的逻辑模型，开发者可以更好地理解游戏运行的内在机制，并对其进行有效的设计和开发。
日志分析方案
日志分析方案随着大数据时代的到来，日志分析成为了企业管理与运营的重要环节。
通过对日志的深入分析，企业可以了解用户行为、产品性能、系统安全等方面的情况，从而帮助企业做出合理的决策和改进。
为了有效地进行日志分析，本文将介绍一种日志分析方案。
一、搜集日志数据在日志分析之前，首先需要搜集到完整的日志数据。
日志数据的来源有多种多样，比如应用系统的自动生成日志、服务器的事件日志、网络设备的日志等等。
可根据需要选择合适的工具或方法，将这些日志数据搜集到中心化的存储系统中。
二、日志预处理在进行日志分析之前，需要对原始的日志数据进行预处理。
预处理的目的是将日志数据进行清洗、过滤和格式化，以方便后续的分析工作。
可以使用脚本编程语言，通过定义正则表达式等方式，将日志数据中的噪声、无效信息进行过滤，同时对数据进行结构化整理。
三、数据存储与管理日志数据的存储和管理是一个重要的环节。
传统的数据库技术已经不能满足日志数据的高容量和高性能要求。
因此，在日志分析方案中，可以选择使用一些专门用于大数据存储和管理的解决方案，比如Hadoop、Elasticsearch等。
这些解决方案具备良好的横向扩展性和高效的查询性能，能够满足大规模日志数据的存储和检索需求。
四、数据分析与挖掘在日志数据存储和管理的基础上，可以进行进一步的数据分析和挖掘工作。
这一步骤可以使用一些常见的数据分析工具和算法，比如关联规则挖掘、聚类分析、分类分析等。
通过这些技术手段，可以发现日志数据中的隐藏规律和潜在问题，并为后续的决策和改进提供依据。
五、可视化与报告最后一步是将分析结果进行可视化展示和报告。
通过可视化展示，可以直观地呈现数据的分析结果，使得用户和决策者更容易理解和获取有价值的信息。
同时，还可以生成定期报告，用于向管理层和关键利益相关方汇报日志分析的结果和效果。
总结：本文介绍了一种日志分析方案，包括日志数据搜集、预处理、存储与管理、数据分析与挖掘以及可视化报告等环节。
计算机程序设计员(高级)模拟考试题(附答案)
计算机程序设计员（高级）模拟考试题（附答案）一、单选题（共90题，每题1分，共90分）1、动态网页是由（）根据客户的请求在运行时刻产生的Web页面。
A、Web客户机B、数据库服务器C、控件服务器D、Web服务器正确答案：D2、在多个层次的存储器系统中，上一层的存储器较下一层存储器的容量小，（）。
A、失效率高B、离CPU远C、速度快D、成本低正确答案：C3、下列说法正确的是：（）。
A、面向对象程序的质量基本上由编码的质量来决定B、面向对象程序的质量基本上由软件开发环境来决定C、面向对象程序的质量基本上由程序员的水平来决定D、面向对象程序的质量基本上由面向对象设计的质量来决定正确答案：D4、计算机病毒是指（）。
A、计算机的程序已被破坏B、编制有错误的计算机程序C、以危害系统为目的的特殊的计算机程序D、设计不完善的计算机程序正确答案：C5、下列说法错误的是：（）。
A、运行错误包括逻辑错误B、运行错误包括溢出错误C、运行错误包括系统错误D、运行错误包括硬件检测的错误正确答案：B6、HTML 的（）标签不可以省略。
A、bodyB、text文字颜色C、bgcolorD、head正确答案：D7、在数据模型中（）对应于视图层。
A、逻辑数据模型B、抽象数据模型C、概念数据模型D、物理数据模型正确答案：C8、运行错误不包括：（）。
A、硬件检测的错误B、溢出错误C、逻辑错误D、系统错误正确答案：B9、（）是由定义操作系统的用户的所有信息组成的记录。
A、用户名称B、用户账号C、用户密码D、用户服务正确答案：B10、（）时期又进一步划分为3个阶段，即问题定义、可行性研究和需求分析。
A、软件维护B、软件测试C、软件定义D、软件开发正确答案：C11、在缓冲技术中，（）是以专用的寄存器作为缓冲器，费用较高。
A、软件缓冲B、单缓冲C、多重缓冲D、硬件缓冲正确答案：D12、下列说法正确的是：（）。
A、设计测试数据的技术分为黑盒法和白盒法两类B、设计测试记录的技术分为黑盒法和白盒法两类C、设计测试用例的技术分为黑盒法和白盒法两类D、设计测试结果的技术分为黑盒法和白盒法两类正确答案：A13、域名服务器上运行着一个数据库系统，数据库中保存的是域名地址与（）的对应。
web日志分析常用方法及应用
Web日志挖掘分析的方法日志文件的格式及其包含的信息①2006-10-17 00:00:00②202.200.44.43 ③218.77.130.24 80 ④GET⑤/favicon.ico⑥Mozilla/5.0+(Windows；+U；+Windows+NT+5.1；+zh-CN；+rv：1.8.0.3)+Gecko/20060426+Firefox/1.5.0.3。
①访问时间；②用户IP地址；③访问的URL，端口；④请求方法(“GET”、“POST”等)；⑤访问模式；⑥agent，即用户使用的操作系统类型和浏览器软件。
一、日志的简单分析1、注意那些被频繁访问的资源2、注意那些你网站上不存在资源的请求。
常见的扫描式攻击还包括传递恶意参数等：3、观察搜索引擎蜘蛛的来访情况4、观察访客行为应敌之策：1、封杀某个IP2、封杀某个浏览器类型（Agent）3、封杀某个来源（Referer）4、防盗链5、文件重命名作用：1.对访问时间进行统计，可以得到服务器在某些时间段的访问情况。
2.对IP进行统计，可以得到用户的分布情况。
3.对请求URL的统计，可以得到网站页面关注情况。
4.对错误请求的统计，可以更正有问题的页面。
二、Web挖掘根据所挖掘的Web 数据的类型，可以将Web 数据挖掘分为以下三类：Web 内容挖掘(Web Content Mining)、Web 结构挖掘(Web Structure Mining)、Web 使用挖掘(Web Usage Mining)（也称为Web日志挖掘）。
①Web内容挖掘。
Web内容挖掘是指从文档的内容中提取知识。
Web内容挖掘又分为文本挖掘和多媒体挖掘。
目前多媒体数据的挖掘研究还处于探索阶段,Web文本挖掘已经有了比较实用的功能。
Web文本挖掘可以对Web上大量文档集合的内容进行总结、分类、聚类、关联分析,以及利用Web文档进行趋势预测等。
Web文档中的标记,例如<Title>和<Heading>等蕴含了额外的信息,可以利用这些信息来加强Web文本挖掘的作用。
日志分析报告
日志分析报告日志分析报告是网络安全中的一项重要工具，可以帮助管理员更好地了解网络系统的运行情况和安全状况。
通过对日志记录的搜集、分析和利用，可以识别潜在的安全威胁和攻击行为，进而提高网络系统的安全性。
下面将列举三个典型的案例，以说明日志分析报告在安全领域的应用。
案例一：Web应用漏洞分析Web应用是网络攻击的主要目标之一，攻击者可以利用各种漏洞获取敏感信息或控制Web服务器。
通过对Web服务器的访问日志进行分析，可以识别各种常见的攻击行为，并及时采取相应的防御措施。
例如，通过分析日志可以发现SQL注入攻击、跨站脚本攻击等常见漏洞，进而及时修复漏洞，保护Web应用的安全。
案例二：内部安全监控企业内部的机密信息和敏感数据可能会受到内部员工的非法窃取和泄漏。
通过对内部员工的网络行为进行日志分析，可以发现异常行为和非法操作，进而保护机密信息的安全性。
例如，通过分析员工的登录记录和文件访问记录等日志可以识别非法登录和窃取行为，及时采取措施防止机密信息泄露。
案例三：网络攻击溯源网络攻击的溯源是网络安全中的重要问题，通过对攻击者的IP地址、攻击行为以及操作系统等信息进行分析，可以追踪攻击者的身份和位置。
例如，当发现一些安全事件时，可以通过日志分析确定攻击来源，采取相应的防御措施。
这样可以保护网络系统的安全，减少损失。
总之，日志分析报告在网络安全中的应用非常广泛，可以帮助管理员快速发现并应对各种安全威胁和攻击行为，提高网络系统的安全性。
此外，日志分析报告还可以用于对网络系统的性能和稳定性进行监控。
通过对网络设备、服务器、应用程序等的运行日志进行分析，可以发现系统中的瓶颈和故障，进而及时采取措施解决问题，提高系统的可用性和稳定性。
但是需要注意的是，日志分析报告可能会产生大量的垃圾数据，因此需要进行数据清洗和筛选。
此外，日志记录量可能很大，需要使用专业的日志管理工具进行搜集和存储，并使用灵活的分析方法进行数据挖掘和处理，以便生成有效的分析报告。
服务器日志分析
服务器日志分析服务器日志是指服务器在运行过程中产生的记录，它记录了服务器的各项活动，包括用户访问、错误信息、异常情况等等。
服务器日志的分析对于系统运维和网络安全非常重要。
本文将从服务器日志的定义、重要性、分析方法和应用案例等方面，探讨服务器日志分析的意义和方法。
首先，服务器日志是指服务器在工作过程中生成的记录文件，主要用来记录服务器的各项活动。
这些活动包括用户的访问请求、服务器的响应情况、错误信息的记录等。
通过分析服务器日志，我们可以获得服务器的使用情况、用户访问情况以及系统的性能状况等信息。
这些信息对于服务器的管理和维护非常重要。
其次，服务器日志的重要性不容忽视。
首先，服务器日志可以提供对服务器性能和稳定性的评估。
通过分析日志文件中的数据，我们可以了解服务器的负载情况、处理能力以及响应时间等信息，从而判断服务器的性能状况，并及时采取措施进行优化。
其次，服务器日志还可以用于排查和解决问题。
当服务器出现故障或异常情况时，我们可以通过分析日志文件，找出问题所在，从而快速解决问题。
此外，服务器日志还可以用于监控用户访问行为和进行安全分析，及时发现恶意访问和攻击行为，从而提高系统的安全性。
接下来，我们来讨论一下服务器日志分析的方法。
首先，日志文件是一个文本文件，我们可以使用文本处理工具来对日志进行分析。
常见的文本处理工具包括grep、awk等，通过使用这些工具，我们可以根据关键词匹配或正则表达式等方式，过滤出我们所需要的信息。
其次，我们可以使用专门的日志分析工具对日志文件进行处理。
这些工具可以对日志文件进行解析和统计，并生成相应的报表或图表，从而更直观地了解服务器的情况。
此外，我们还可以使用数据挖掘和机器学习等技术，对日志文件进行进一步的分析和挖掘，找出隐藏在数据中的规律和异常。
最后，我们来看一些服务器日志分析的应用案例。
首先，服务器日志分析可以用于监控网站的访问情况。
通过分析日志文件中的用户访问信息，我们可以了解用户的访问行为，包括访问量、访问路径等，从而优化网站内容和布局，提高用户体验。
基于Hadoop的Web日志分析系统设计
信18与电16China Computer & Communication 软件打茨与龛用2020年第20期基于Hadoop 的Web 日志分析系统设计褚龙现陈婉冰(平顶山学院软件学院，河南平顶山467000)摘 要：电子商务网站在运行过程中会产生海量的访问日志数据，通过分析Web 日志可以获取有价值的信息，并为 网站运营提供决策支持.针对传统日志分析系统处理大数据能力不足的问题，本文提出基于Hadoop 分布式平台的日志分 析系统，充分利用HDFS 分布式存储能力和MapReduce 并行计算能力实现日志向点击流数据处理，借助Hive 数据仓库实 现日志分析。
关键词：Web 日志；点击流；Hadoop;数据仓库中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1003-9767 (2020) 20-116-03Design of Web Logs Analysis System Based on HadoopChu Longxian, Chen Wanbing(Software College, Pingdingshan University, Pingdingshan Henan 467000, China)Abstract ： Massive access logs data is generated during the operation of electronic commerce websites. Valuable information can be obtained by analyzing web logs to provide decision support for website operation. Aiming at the problem that the traditional log analysis system has insufficient ability to process big data, this paper proposes a log analysis system based on Hadoop distributed platform. It makes full use of HDFS distributed storage capacity and MapReduce parallel computing ability to realize log to click stream data processing, and uses hive data warehouse to realize log analysis. The designed system can effectively improve the processing and analysis of massive log data Ability.Key words: Web logs; click stream; Hadoop; data warehouse0引言随着互联网技术和Web 应用的迅猛发展，数以万亿的 Web 网页承载了海量的数据信息E 。
日志分析系统调研分析-ELK-EFK
日志分析系统目录一. 背景介绍 (2)二．日志系统比较 (2)1．怎样收集系统日志并进行分析 (2)A.实时模式： (2)B.准实时模式 (2)2.常见的开源日志系统的比较 (3)A. FaceBook的Scribe (3)B. Apache的Chukwa (3)C. LinkedIn的Kafka (4)E. 总结 (8)三．较为成熟的日志监控分析工具 (8)1.ELK (9)A.ELK 简介 (9)B.ELK使用场景 (10)C.ELK的优势 (10)D.ELK的缺点： (11)2.EFK (11)3. Logstash 于FluentD(Fluentd)对比 (11)一. 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。
二．日志系统比较1．怎样收集系统日志并进行分析A.实时模式：1 在打印日志的服务器上部署agent2 agent使用低耗方式将日志增量上传到计算集群3 计算集群解析日志并计算出结果，尽量分布式、负载均衡，有必要的话（比如需要关联汇聚）则采用多层架构4 计算结果写入最适合的存储（比如按时间周期分析的结果比较适合写入Time Series模式的存储）5 搭建一套针对存储结构的查询系统、报表系统补充：常用的计算技术是stormB.准实时模式1 在打印日志的服务器上部署agent2 agent使用低耗方式将日志增量上传到缓冲集群3 缓冲集群将原始日志文件写入hdfs类型的存储4 用hadoop任务驱动的解析日志和计算5 计算结果写入hbase6 用hadoop系列衍生的建模和查询工具来产出报表补充：可以用hive来帮助简化2.常见的开源日志系统的比较A. FaceBook的ScribeScribe是facebook开源的日志收集系统，在facebook内部已经得到大量的应用。
webshell检测－日志分析网站安全
webshell检测－⽇志分析⽹站安全⼀直认为⽇志分析的最终奥义是取证与预测——讲述完整的已发⽣、正在发⽣的、将来会发⽣的攻击故事（何时.何地.何⼈.何事.何故）。
⽽本⽂之所以讲如何识别webshell，就是想从确定的攻击事件来回溯已发⽣的攻击事件,被植⼊的webshell毫⽆疑问就属于确定的攻击事件，只要曾经被传⼊过，就有很⾼的概率⼀直被⿊webshell检测不是新鲜事，主本⽂重点讲webshell检测的⽇志分析⽅法，包括模型是如何建⽴与实现的，最后会简单的提⼀下传统的检测⽅法与之对⽐。
⼀、分析总的思路：先找到异常⽇志，再找到攻击⽇志，整个过程分为两个步骤：webshell提取＋ webshell确认（p.s就像我在web⽇志异常检测实践之长度异常模型与理⼯渣眼中的HMM及安全应⽤介绍的，先发现未知，然后从未知中确认已知）1、webshell提取根据安全经验，我们可以给出以下假设（1）webshell 的访问特征（主要特征）1）少量的IP对其发起访问2）总的访问次数少3）该页⾯属于孤⽴页⾯注意红⾊标记的词汇都是抽象的形容词，我们需要将这些特征量化，⽐如说少量，多少算少量？什么是孤⽴页⾯？接下来常见的描述性统计⽅法上场，我们来统计1）单个URL每天的总访问分布2）单个URL的独⽴访问IP数⽬分布3）单个URL的⼊度、出度分布（我们可以将⽹站的访问路径当成⼀个有向图）下⾯，⼩⼩科普⼀下有向图的基本概念节点vertices(node)：1，2，3，4，5，6，7，8 相当于访问⽇志中的url边edge：1->2 1->3 4->1 5->1 6->5 7->7 相当于从A url跳转到B url⼊度in-degree出度out-degree节点1的⼊度为2，出度为2节点2、节点3的⼊度为1，出度为0节点4、节点6的⼊度为0，出度为1 ，属于悬挂节点(pendant vertex)，⽐较特殊，例如404跳转到⾸页会产⽣这样的节点节点5的⼊度为1，出度为1节点7的⼊度为1，出度为1，但⾃⼰指向⾃⼰，属于⾃回路，⼤多数有验证的webshell都属于这种节点8的⼊度为0，出度为0，属于孤⽴节点（isolated vertex）⽽节点7、8就属于webshell访问特征中的（3）该页⾯属于孤⽴页⾯（p.s. 使⽤基于图的异常检测⽅法Graph-based Anomaly Detection，在安全检测⽅法中占据⾮常⾮常⾮常⾮常重要的位置，例如检测受蠕⾍感染的机器等）补充20151103：对于出度⼊度>1的webshell也是存在的，什么是孤⽴，与其他页⾯的交互度为多少算孤⽴，都是相对的。
基于信息平台的Web Services集成方案的研究分析
基于信息平台的Web Services集成方案的研究分析摘要：本文简要介绍了信息集成技术、信息集成方法、信息集成架构。
对采用基于web services集成方案的信息平台建设、集成和优化的进行了分析研究。
关键词：信息集成技术信息集成 web services集成方案1 信息集成技术互联网的快速发展对信息领域影响越来越大，信息集成information integration）的产生，解决了孤立的数据库无法实现数据库之间进行数据分享的要求。
“information integration”一词有信息集成、整合、融合、有机组合等涵义，研究者虽然在用词上有所不同，但所指的对象基本一致。
信息集成就是为了方便用户能快速的查询到有效的信息，能够实现用户之间的信息共享，将那些自治的，分布的异构数据源中的信息整合在一起，建立起来的信息多个数据资源集合的全方位统一视图。
就当下的数据库领域中，信息集成被列为研究的重点之一。
对信息集成的传统理解主要停留在数据集成这种模式上，数据集成是指将不同应用系统、不同数据形式，在原应用系统不做任何改变的条件下，进行数据采集、转换和存储的数据整合过程。
在企业数据集成领域，己经有了很多成熟的框架可以利用。
目前通常采用基于中间件模型和数据仓库等方法来构造集成的系统，这些技术在不同的着重点和应用上解决数据共享和为企业提供决策支持。
2 信息集成方法现在信息集成的系统开发有各种各样的有效措施。
通常情况下采取两类最基本的方法，即：物化方法（materialized）和虚拟方法（virtual）。
前者被称为数据仓库法，后者通常被称作中间件法或者联邦数据库法。
使用物化方法进行信息集成的时候可以采取全局查询，这样的方法快捷有效。
因为这样的方法是在中间层备份全局模式中的数据，所以查询的时候不必访问源数据而是直接在集成系统本地就可以完成查询。
这样的方法就是需要很好的维护相关的视图，即每一个对应信息源中数据的视图副本需要得到维护。
大数据日志分析方案
大数据日志分析方案引言随着互联网、移动设备和物联网的快速发展，大量的数据被生成和存储。
这些数据往往以日志的形式存在，包含了各种系统和应用程序的运行信息、错误日志、用户交互日志等。
对这些日志进行分析可以帮助企业更好地了解系统状况、发现问题、优化系统性能，从而提升业务价值。
本文将介绍一个基于大数据的日志分析方案。
方案概述大数据日志分析方案主要包括数据采集、数据存储和数据分析三个模块。
数据采集模块负责将各种系统和应用程序的日志数据收集起来，数据存储模块负责将采集的日志数据存储起来，数据分析模块负责对存储的日志数据进行分析和挖掘。
数据采集模块数据采集模块是整个方案的基础，它负责从各个系统和应用程序中采集日志数据，并将其发送到数据存储模块中。
数据采集可以通过日志代理、日志收集工具或者自定义的日志采集脚本来实现。
以下是数据采集模块的主要步骤：1.日志代理：在每台服务器上部署日志代理，用于收集本机上的日志数据，并将其发送到数据存储模块。
日志代理可以根据不同的日志类型进行配置，比如收集系统日志、应用程序日志、数据库日志等。
2.日志收集工具：使用日志收集工具，如Fluentd、Logstash等，收集服务器上的日志数据。
这些工具一般支持多种输入和输出格式，能够方便地集成各种系统和应用程序，并将采集的数据发送到数据存储模块。
配置工具时需要指定日志的输入路径和输出路径。
3.自定义脚本：如果系统和应用程序的日志格式比较特殊，可以编写自定义的日志采集脚本来收集数据。
这种方式需要根据日志的格式和位置来编写相应的采集逻辑，并将数据发送到数据存储模块。
数据采集模块中的日志数据应该以结构化的方式进行存储，以提高数据的可查询性和分析性。
数据存储模块数据存储模块负责将采集的日志数据进行存储，以供后续的分析和挖掘。
数据存储模块需要具备高可靠性、高可扩展性和高性能的特点。
以下是数据存储模块的主要组件和流程：1.数据存储引擎：选择适合大数据场景的数据存储引擎，如HadoopHDFS、Elasticsearch、Apache HBase等。
服务器日志分析
服务器日志分析服务器日志是指服务器在运行过程中所记录下来的各种事件和操作信息。
通过对服务器日志进行分析，可以了解服务器的工作状态、应用程序的运行情况，以及识别潜在的问题和安全风险。
本文将介绍服务器日志分析的重要性、常见的日志分析方法以及一些常见的日志分析工具。
一、服务器日志的重要性服务器日志是管理员了解服务器运行情况的重要途径。
通过日志，管理员可以了解以下信息：1. 访问量和访问频率：通过分析访问日志，可以了解网站或应用程序的访问量和访问频率，从而进行性能优化和资源规划。
2. 错误和异常：服务器日志记录了各种错误和异常信息，如未处理的异常、服务故障、网络连接问题等。
通过分析这些日志，可以及时发现并解决问题，保证服务器的正常运行。
3. 安全事件：服务器日志还可以记录用户登录、访问权限等安全相关的事件。
通过对日志的分析，管理员可以及时发现并应对潜在的安全威胁。
二、常见的服务器日志分析方法1. 手动分析：手动分析是最基本也是最常见的日志分析方法。
管理员可以使用文本编辑器或命令行工具来逐行分析日志文件。
这种方法适用于简单场景下的日志分析，但对于大规模的日志文件会非常繁琐。
2. 使用脚本：脚本是自动化分析日志的好办法。
通过编写脚本，管理员可以自动抽取和分析日志中的关键信息。
常用的脚本语言如Python、Shell等。
3. 使用日志分析工具：日志分析工具可以帮助管理员更有效地分析日志。
常见的日志分析工具有ELK Stack、Splunk、AWStats等。
这些工具提供了丰富的分析功能，如实时监控、可视化展示等。
三、常见的日志分析工具1. ELK Stack：ELK Stack是一套用于日志收集、分析和可视化的开源工具组合，由Elasticsearch、Logstash和Kibana三部分组成。
Logstash用于数据采集和处理，Elasticsearch用于存储和检索数据，Kibana用于展示和可视化。
2. Splunk：Splunk是一款商业化的日志分析工具，提供了强大的搜索和监控功能。
服务器日志分析
服务器日志分析近年来，随着互联网的迅猛发展，服务器日志分析已成为网络管理和运维工作中的重要环节。
服务器日志是服务器运行过程中产生的记录了各种信息的文件，包含了用户访问记录、系统错误、网络连接等关键信息。
通过对服务器日志的分析，可以了解服务器的运行状况，及时发现和解决问题，并提升服务器的性能和安全性。
本文将探讨服务器日志分析的重要性、常见的服务器日志分析方法以及分析结果的应用。
一、服务器日志分析的重要性服务器日志分析对于网络管理和运维工作至关重要。
首先，通过对服务器日志的分析，可以了解服务器的运行状态。
服务器日志可以记录下用户访问的IP地址、访问时间、访问页面等信息，通过分析这些信息，可以了解服务器的访问量、用户访问行为等，从而判断服务器是否正常运行。
同时，服务器日志中还会记录系统错误、网络连接等信息，通过分析这些信息，可以及时发现服务器运行中的问题，并采取相应措施加以解决。
其次，服务器日志分析有助于提升服务器性能。
通过分析服务器日志，可以了解到服务器的负载情况，即服务器的工作负荷有多大。
如果负载过高，会导致服务器响应缓慢甚至崩溃，影响用户的访问体验。
通过对服务器日志的分析，可以及时发现负载过高的问题，并采取相应的措施来降低负载，提升服务器的性能。
最后，服务器日志分析有助于提高服务器的安全性。
服务器日志中记录了用户的访问记录和行为，通过分析这些信息，可以发现是否有恶意攻击或者入侵行为。
例如，通过分析登录日志，可以判断是否有暴力破解密码的行为，从而加强用户密码的安全性。
通过对服务器日志的分析，可以及时发现安全风险，并采取措施保护服务器的安全。
二、常见的服务器日志分析方法1. 基于关键字的分析方法基于关键字的分析方法是最常见的服务器日志分析方法之一。
该方法通过设置关键字过滤器，根据关键字来筛选和提取服务器日志中的关键信息。
例如，通过设置IP地址关键字过滤器，可以提取出特定IP 地址访问服务器的记录，从而分析该IP地址的访问行为。
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Ｗｅ ｂ服务器 日志文件广义集成分析模型
冀亚 林 艾迪 明 王学义 刘 滨
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摘
要
文 章 以 大 系统 理 论 为基 础 ，将 定 性 与 定 量分 析 相 集合 ，提 出 了一种 新 型 Ｗｅ 日志 文 件 知 识 发现 模 型— — Ｗｅ ｂ ｂ
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ｌ 引 言
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中的节点代 表 Ｗｅ ｂ页面的超级链 接。而各个节点之 间的有向
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程序运行结果如表结果评价由结果我们可以明显发现采用动态分析法对于发现长序列的用户特性十分有效并且明显体现出个性化需求分析特性基于内容最优页面分类1231431246828125744145734123143频繁主页搜索结果35条频繁项集最大长度动态分析法6条频繁项集最大长度单一支持度minsup10d1s1b36时频繁页面搜索结果163200612计算机工程与应用页面标识1011实际页面indexhtmnewxq1htmxchadverhtmzhaoshengindexhtmyjsyindexhtmzsxxhtmyjsyindex3htmzhaoshengzsjhhtmnewindexhtmxchreportpartyphoto1rmxiaobanintroductionhtm页面标识1213141516171819202122实际页面rencaixuqiuindexhtmmaterialsindexhtmmorehtmnetcenterindexhtmyxszhtmxxgkhtmustb2htmzhaoshenglqqkhtminfoindexhtmyjsyindex2htmrencaixuqiurcbiyehtmminsup5d1s1b36时序列模式搜索结果基于形式最优页面分类23127185716123832164812124261945215720293221572011031125721111422457171143624571711534164571311222252117312383247216454256626611577018624859频繁主页搜索结果动态分析法单一支持度65条频繁项集最大长度18条频繁项集最大长度最优浏览模式最佳强模式分类11031115341122225开始yjsy000446938yjsyindexht000511601guanzhuangcjhtm00054963xchadverhtm000857741zhaoshengindexhtm000977558xchreportpartyphotolrm001683149newxq1htm015300494xchadverhtm002517636indexhtm003100472indexhtm063263601materialsindexhtm000477862xchreportpartyphotolrm000560629m
构图的情况下 ， 用户也可 以利用现有 １志文 件信息 ， 构网站 ３ 重 拓扑结构 子图 ． 进而结合频 繁主页的搜索结果辅助实现 网站拓
服 务 器 日志 文件 广 义 集成 分析 模 型 。同时 ， 模 型 的 三 种 子模 型 ： 构模 型 、 学模 型 、 识模 型 ， 别 进 行 了详 细的 分 析 对 结 数 知 分
和讨论。 在此基础上 ， 出了优化网站结构的综合分析方法。 给 并且 以某高校 网站的真 实数据进行 试验 ． 结果表明该方法的
建 立 Ｗｅ ｂ服务 器 １志文 件 的 拓扑 关 系模 型 。该 拓扑 关 系 模 型 ３
实 际是 网站 拓 扑 结 构 的 子 图 。通 过 大量 数 据 分 析 ， 可 以绘 制 就 出 一 幅 比较 完 整 的反 映 用 户 需求 的 网 站拓 扑结 构 子 图 ， 而实 进 现 网 站拓 扑 结 构 的全 局 优 化 。 足 个 性 化 需 求 。 满
为 此 ， 文提 出 Ｗｅ 本 ｂ服 务 器 １志 文件 广 义 集 成 分析 模 型 ． ３
该 模 型 提 供 了从 全 局 优 化 网 站拓 扑结 构及 提 高 网站 服 务 质 量 的定 量 与定 性 分 析 方 法 。通 过 该 模 型 ， 即使 在 没 有 网站 拓 扑 结
（ ） 学 模 型 ： 过 对 比发 现 ， ｂ页 面 间 的链 接 关 系 ， ２数 通 ｗｅ 犹 如 自动 机 一 样 ， 有 一 定 转 换 规 则 的 ． 且 该 规 则 是 通 过 节 点 是 并
实 用性 和 有 效性 。
关键词 模式 广 义 集成 分析 模 型 概 率 自动机
文 章 编 号 １０— ３ １ （０ ６ １— １９ ０ 文 献 标 识 码 Ａ Ｏ ２ ８３ 一 ２ ０ ）２ ０ ５— ６ 中 圈分 类 号 ｒ ３ ３ Ｐ ９
Ａ ｎ ｒ ｌ ｅ ｎ ｅ ｒ ｔ ｎ Ａｎ ｌ ｓｓ Ｍ ｏ ｅ ｆ Ｗ ｅ ｇ Ｇｅ ｅ ａ ｉ ｄ Ｉ ｔ ｇ ａ ｉ ａｙ ｉ ｚ ｏ ｄ ｌｏ Ｌｏ ｓ
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反 映 的 是群 体 用 户 所 访 问 的 页 面 之 间 的频 繁 度 ： 者 反 映 的 是 后 用 户 的 总 的迁 移 模 式 。 着重 于 序 列 的发 现 。所 有 这 些 都 是 从 网
站 的 局部 拓 扑 结 构 来 分 析 问 题 。
问次数 ， 故我们采用加权有 向图来 表示 Ｗｅ ｂ服务器 Ｅ志 文件 ， ｔ