日志采集系统
天融信日志收集与分析系统
天融信日志收集与分析系统简介天融信日志收集与分析系统是一种用于收集、存储和分析大规模网络设备日志的系统。
该系统使用天融信开发的日志收集代理，能够自动采集分布在网络设备上的日志信息，并将其存储到中央数据库中。
用户可以通过界面进行查询和分析，从而快速发现潜在的安全威胁和网络问题。
功能特点1. 日志收集天融信日志收集与分析系统通过部署在网络设备上的日志收集代理，能够自动采集设备产生的各类日志。
代理会将采集到的日志按照配置的规则进行分类、过滤和标准化，然后将其发送到中央服务器进行存储和分析。
2. 大规模存储中央服务器使用分布式数据库来存储大规模的日志数据。
系统支持水平扩展，可以根据需求添加更多的存储节点，以适应不断增长的日志量。
3. 实时查询用户可以通过界面进行实时查询，根据关键词和时间范围过滤日志数据。
系统会快速返回匹配的结果，并提供友好的界面进行展示和导出。
4. 数据分析系统支持基于日志数据的数据分析，提供多种统计和图表展示功能。
用户可以利用这些功能，深入分析日志数据，发现网络问题、安全事件和异常行为。
5. 安全告警系统可以根据用户定义的规则进行实时监测，一旦发现异常事件，会自动触发告警机制。
用户可以通过界面配置告警规则，并接收告警通知，从而及时响应和处理安全威胁。
部署架构天融信日志收集与分析系统的架构主要包括以下几个组件：1. 日志采集代理日志采集代理部署在网络设备上，负责实时采集设备产生的日志。
采集代理会将采集到的日志按照预定义的规则进行处理，然后发送到中央服务器。
2. 中央服务器中央服务器负责接收、存储和分析采集到的日志数据。
服务器使用分布式数据库来存储海量的日志数据，并提供实时查询和分析功能。
3. 用户界面用户界面是用户与系统交互的界面，通过界面用户可以进行日志查询、分析、配置告警规则等操作。
界面友好易用，用户可以根据需求自定义查询条件和展示方式。
使用流程使用天融信日志收集与分析系统的流程如下：1.部署日志采集代理到网络设备上。
教育城域网网络管理日志采集系统设计
教育城域网网络管理日志采集系统设计【摘要】本文介绍了教育城域网网络管理日志采集系统的设计。
在文章概括了该系统的背景和重要性。
接着在详细阐述了设计目的、系统架构设计、日志采集模块设计、网络管理模块设计以及安全性设计。
设计目的包括提高网络管理效率和优化资源利用等方面；系统架构设计考虑了分布式部署和模块化设计；日志采集模块设计涉及日志收集、解析和存储；网络管理模块设计包括设备监控、故障排除等功能；安全性设计包括数据加密、身份验证等保障措施。
结论部分总结了系统设计的重点和亮点。
通过本文的阐述，读者将对教育城域网网络管理日志采集系统的设计有更清晰的认识。
【关键词】教育城域网、网络管理、日志采集系统、设计、系统架构、安全性、引言、设计目的、日志采集模块、网络管理模块、结论1. 引言1.1 引言教育城域网网络管理日志采集系统是为了解决教育机构网络管理人员面对庞大网络设备和用户数量而带来的管理困难而设计的系统。
该系统旨在提供一个高效、可靠的日志采集和管理平台，帮助网络管理人员实时监控网络状态，及时发现问题并进行相应处理。
随着教育信息化的深入发展，教育城域网规模不断扩大，网络设备和用户数量不断增加，使得网络管理工作面临着更大的挑战。
传统的手工记录和分析日志的方法已经无法满足日益增长的管理需求，设计一套高效的日志采集系统显得尤为重要。
本文将介绍教育城域网网络管理日志采集系统的设计目的、系统架构设计、日志采集模块设计、网络管理模块设计以及安全性设计，旨在为教育机构的网络管理人员提供一个全面的参考，帮助他们更好地管理和维护教育城域网。
2. 正文2.1 设计目的设计目的是教育城域网网络管理日志采集系统设计的出发点和核心目标。
教育城域网网络管理日志采集系统的设计目的主要包括以下几个方面：1. 提高网络管理效率：通过实时采集和记录网络设备的运行状态和日志信息，网络管理员可以更加及时地发现和解决网络故障，提高网络的稳定性和可靠性。
日志采集与分析系统
日志采集与分析系统日志采集与分析是一项重要的任务，它可以帮助我们监控系统的运行状况，分析和解决问题，优化系统性能，并且对于安全性管理也有着重要的作用。
下面我将详细介绍日志采集与分析系统的概念、实现方法以及其在实际应用中的意义。
一、日志采集与分析系统的概念日志采集与分析系统是指一种能够自动收集系统、应用程序和网络设备产生的日志信息，并对其进行分析、统计和展示的系统。
它的主要功能包括：收集来自不同系统的日志数据，存储日志数据，处理和分析日志数据以检测异常和问题，以及生成报告和可视化展示。
二、日志采集与分析系统的实现方法1.日志收集日志收集是系统的第一步，可以通过以下几种方式进行：（1）直接调用API：在应用程序中调用API来将日志数据直接发送给日志收集器。
（2）使用日志收集器：安装和配置日志收集器来自动收集日志信息。
（3）使用中间件：对于分布式系统，可以使用消息中间件来收集日志信息。
2.日志存储日志存储是为了方便后续的分析和查询，通常采用以下几种方式：（1）本地文件存储：将日志存储在本地文件中，可以按照时间或大小进行切分和归档。
（2）数据库存储：将日志存储在数据库中，方便查询和分析。
（3）云存储：将日志存储在云平台上，如AWSS3、阿里云OSS等，可以方便地进行可视化展示和分析。
3.日志处理与分析日志处理与分析是对日志数据进行解析、过滤和分析的过程，以检测异常和问题，并获取有价值的信息。
常用的方法包括：（1）日志解析：对日志进行解析，提取关键信息，如事件发生时间、事件类型、事件数据等。
（2）日志过滤：根据预设规则或条件来过滤日志，只保留关键和有价值的日志数据。
（3）日志分析：基于统计、机器学习或规则引擎等方法来进行日志数据的分析，以检测异常和问题。
4.可视化展示与报告生成通过可视化展示和报告生成，可以直观地了解系统的运行状况、异常和性能瓶颈，以及采取相应的措施。
通常有以下几种方式：（1）图表展示：以柱状图、折线图、饼图等形式展示系统的日志数据，如事件发生次数、占比等。
日志采集与分析系统
日志采集与分析系统日志采集与分析系统的基本原理是将系统和应用程序生成的日志数据收集到一个中央存储库中，并通过各种分析和可视化工具对这些数据进行处理和分析。
它可以收集不同种类的日志数据，包括服务器日志、网络设备日志、应用程序日志、操作系统日志等。
1.日志采集代理：它是安装在服务器和设备上的客户端软件，负责收集和发送日志数据到中央存储库。
它可以收集各种类型的日志数据，并通过各种协议和格式将数据发送到中央存储库。
2. 中央存储库：它是集中存储所有日志数据的地方。
通常使用分布式存储系统，如Hadoop、Elasticsearch等来存储和管理大量的日志数据。
3. 数据处理和分析引擎：它是对收集到的日志数据进行处理和分析的核心部分。
它可以执行各种数据处理和分析操作，如数据清洗、数据转换、数据聚合、数据挖掘、异常检测等。
常用的工具包括Logstash、Fluentd等。
4. 可视化和报告工具：它可以将数据处理和分析的结果可视化，以便用户更直观地了解系统的运行状态和性能。
常用的工具包括Kibana、Grafana、Splunk等。
1.实时监控：可以实时监控服务器和设备的性能和运行状态，及时发现和解决问题。
2.故障排查：可以通过分析日志数据来确定系统是否存在故障，并找到故障原因和解决办法。
3.安全监控：可以监控系统的安全漏洞和攻击行为，并采取相应的措施进行防护。
4.性能优化：可以通过分析日志数据来找出系统的瓶颈和性能问题，并进行优化和改进。
5.容量规划：可以根据日志数据的分析结果，预测系统的容量需求，并进行相应的规划和调整。
6.预测分析：可以通过分析历史日志数据来预测系统未来的行为和趋势，并进行相应的决策和预防措施。
日志采集与分析系统的使用可以带来许多好处，包括提高系统的可用性、提升系统的性能、减少故障处理时间、提高安全性、降低成本等。
同时，它也面临一些挑战，如海量数据存储和处理、数据的实时性要求、数据隐私和安全等问题，需要综合考虑各个方面的因素来选择合适的方案和工具。
通过系统日志采集大数据
通过系统日志采集大数据许多公司的平台每天都会产生大量的日志，并且一般为流式数据，如搜索引擎的pv 和查询等。
处理这些日志需要特定的日志系统，这些系统需要具有以下特征。
•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。
•支持近实时的在线分析系统和分布式并发的离线分析系统。
•具有高可扩展性，也就是说，当数据量增加时，可以通过增加结点进行水平扩展。
目前使用最广泛的、用于系统日志采集的海量数据采集工具有Hadoop 的Chukwa、ApacheFlumeAFacebook 的Scribe 和LinkedIn 的Kafka 等。
以上工具均采用分布式架构，能满足每秒数百MB 的日志数据采集和传输需求。
本节我们以Flume 系统为例对系统日志采集方法进行介绍。
Flume 的基本概念Flume 是一个高可用的、高可靠的、分布式的海量日志采集、聚合和传输系统。
Flume 支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据，同时，Flume 提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接收方（如文本、HDFS、HBase等）的能力。
Flume 的核心是把数据从数据源（Source）收集过来，再将收集到的数据送到指定的目的地（Smk）。
为了保证输送的过程一定成功，在送到目的地之前，会先缓存数据到管道（Channel）,待数据真正到达目的地后，Flume 再删除缓存的数据，如图1 所示。
图1 Flume 的基本概念Flume 的数据流由事件（Event）贯穿始终，事件是将传输的数据进行封装而得到的，是Flume 传输数据的基本单位。
如果是文本文件，事件通常是一行记录。
事件携带日志数据并且携带头信息，这些事件由Agent 外部的数据源生成，当Source 捕获事件后会进行特定的格式化，然后Source 会把事件推入(单个或多个) Channel 中。
Channel 可以看作是一个缓冲区，它将保存事件直到Sink 处理完该事件。
系统下收集日志方法
系统下收集日志方法Unix/Linux 日志的收集目的是为了在电脑发生异常时，可以通过历史日志分析和预防故障，改进和维护系统的正常运行。
通常，Unix/Linux 系统会把系统或软件运行状态记录在"/var/log"目录下，因此可以通过如下方法收集日志：1. 列出日志文件：第一步就是列出日志文件，可以通过"ls /var/logs"命令列出当前目录下的所有日志文件；2. 归档日志文件：一般可以使用gzip 和tar命令将日志文件进行归档，以便适当的减少磁盘空间的使用，可以使用如下命令实现：tar -zcvf log.tar.gz /var/log/ * 。
此外，如果不需要每条都查看，也可以在写入命令"logrotate"中添加"compress"参数，让系统自动对日志文件进行压缩处理；3. 日志文件转移：使用"mv"/copy"命令可以将日志文件从源地址转移或复制到其他目录，这样匹配的是方便查询的前提下有序处理，同时也可以为后期的分析提供方便；4. 日志文件读取：关于日志文件的读取，可以使用"cat","more","tail"和"head"命令查看和读取日志文件的内容，同时也可以通过"grep"命令查找特定的行和子串，一般来说，比较常用的命令就是"tail -f"，即实时刷新文件内容，跟踪查询实时日志情况；5. 自动收集日志文件：如果是多台服务器，可以使用工具在多台服务器上自动收集日志文件，例如Filebeat、Logstash等日志采集工具，可以对多台服务器日志进行实时采集、转发、收集和分析；以上就是 Unix/Linux 下收集日志的常用方法，以辅助系统维护和运行的状态管理，提高系统的运行稳定性和效率，以及便于管理员针对某些问题在线分析判断，进而有针对性的解决问题。
日志采集模块设计方案
日志采集模块设计方案
日志采集模块是现代软件系统中非常重要的一部分，它可以帮
助开发人员和系统管理员监控系统运行状况、分析问题和优化性能。
在设计日志采集模块时，需要考虑以下几个方面：
1. 功能需求，日志采集模块需要能够收集系统各个部分的日志
信息，包括应用程序日志、系统日志、安全日志等。
它还需要支持
多种日志格式和协议，以便与不同类型的应用程序和系统集成。
2. 数据收集，日志采集模块需要能够实时、高效地收集日志数据，并能够处理大量的日志信息。
它还需要支持对数据进行过滤、
聚合和转换，以便后续的存储和分析。
3. 数据传输，采集到的日志数据需要能够安全可靠地传输到日
志存储或分析系统。
这可能涉及到使用加密、压缩和其他技术来保
护数据的完整性和隐私性。
4. 可扩展性，日志采集模块需要具有良好的可扩展性，能够适
应系统规模的变化和新的需求。
它还需要支持分布式部署，以便在
需要时能够进行水平扩展。
5. 故障处理，日志采集模块需要能够处理各种故障情况，包括网络故障、存储故障和日志格式错误等。
它需要具有自动重试、容错和告警机制，以便及时发现和解决问题。
6. 安全性，日志采集模块需要能够保护日志数据的安全性，防止数据被篡改或泄露。
它还需要支持身份验证和授权机制，以确保只有授权的用户能够访问和操作日志数据。
综上所述，设计日志采集模块需要综合考虑功能需求、数据收集、数据传输、可扩展性、故障处理和安全性等多个方面，以确保其能够满足现代软件系统对日志管理的需求。
SecFox日志收集与分析系统V5
采集方式
支持通过syslog、snmp trap、netflow、jdbc、odbc、agent代理、wmi等多种方式完成各种日志的收集功能；
主页
系统应提供从总体上把握日志告警和日志统计分析的实时综合性监控界面；
用户可以自定义监控主页。（截图证明）
系统管理
采用基于角色的权限管理机制，通过角色定义，支持多用户访问，支持三权分立；
支持禁止与允许用户访问日志审计系统的IP地址限制；
支持raidus认证；（截图证明）
系统自身的健康状况监控，包括CPU、内存、磁盘的利用率；
系统口令错误次数可设置，超过错误次数锁定，锁定时间可设置；
系统支持WEB界面锁定，锁定后界面不允许操作，需要操作需要输入密码。（截图证明）
日志归并
支持对事件名称、源地址、源端口、目的地址、目的端口相同的进行归并，条件可以多种组合；
支持对指定设备发送的日志进行归并，其他设备发送的将不进行归并；
支持对事件个数深度和事件时间深度进行归并（截图证明）
日志查询
所有日志采用统一的日志查询界面，支持自定义查询场景，并以树形结构组织保存；
支持原始消息中的关键字查询，可进行全文检索；
支持审计各种数据库（Oracle、Sqlserver、Mysql、DB2、Sybase、Informix）配置日志、运行日志、告警日志等；
支持审计各种中间件（tomcat、apache、webshpere、weblogic等）配置日志、运行日志、告警日志等；
支持各种应用各种应用系统（邮件，Web，FTP，Telnet、等）配置日志、运行日志、告警日志等；
4TB * 1
接口
某通信公司上网日志留存系统采集解析设备规范
某通信公司上网日志留存系统采集解析设备规范1. 引言某通信公司上网日志留存系统采集解析设备是为了满足网络安全监管需求而开发的一种设备。
本文档旨在规范该设备的功能、性能和接口要求，以确保系统的稳定性和可靠性。
2. 设备功能要求2.1 数据采集功能•设备应能够采集和存储通信公司网络中的上网日志数据。
该功能包括但不限于采集用户的上网行为、IP地址、访问时间、访问的网站等信息。
•设备应能够根据配置规则，过滤和分析采集到的数据，提取关键信息并存储。
2.2 数据解析功能•设备应能够对采集到的数据进行解析，并将解析结果存储或传输给后台系统进行进一步处理。
•设备应支持常见的协议解析，如HTTP、HTTPS、DNS等。
•设备应能够解析和提取传输数据中的元数据，在保护用户隐私的前提下，提供合法侦查和审计需要的信息。
2.3 数据存储功能•设备应能够按照规定的时间范围存储采集到的数据，并支持数据的快速检索和查询。
•设备应具备一定的存储容量，以满足数据长期存储的需求。
•设备应支持数据的备份和恢复功能，以确保数据的安全性和可靠性。
3. 设备性能要求3.1 数据处理性能•设备应具备较高的数据处理能力，能够实时采集、解析和存储大量的上网日志数据。
•设备的处理性能应支持通信公司网络的实时监控和审计需求。
3.2 数据存储性能•设备应具备较大的存储容量，以支持长期存储大量的上网日志数据。
•设备的存储性能应能够满足对数据快速检索和查询的需求。
3.3 系统稳定性•设备应具备较高的系统稳定性，能够长时间运行并保持正常工作。
•设备应能够自动恢复故障，减少对系统的影响。
4. 设备接口要求4.1 网络接口•设备应支持网络连接，以实现与通信公司网络的通信。
•设备应支持常见的网络接口标准，如Ethernet、TCP/IP等。
4.2 控制接口•设备应提供相应的控制接口，以便管理人员对设备进行配置和管理。
4.3 数据接口•设备应支持数据的导入和导出功能，以便与其他系统进行数据交换。
ELKF日志收集系统
ELKF⽇志收集系统one：Elasticsearch , Logstash, Kibana ，FileBeat序：⼀般我们需要进⾏⽇志分析场景，往往应运营需要，对应⽤进⾏⽇志分析，其次也是为运营推⼴提供有⽤的运营数据，使运营推⼴具有⽬的性、针对性和直接性，就是运营想知道，⽤户⾏为是什么样的，⽤户更关⼼的是什么等等⼀系列问题；那我们如何做到呢？通常我们的做法是直接对⽇志⽂件进⾏grep、awk等命令就可以获得想要的信息。
但是，随着⽤户体量的增加，⽀撑的节点也随之增加，那么传统⽅法暴露出很多问题，⽐如：效率低下，⽇志量太⼤如何归档、⽂本搜索太慢怎么办、如何多维度查询等等。
这就需要我们集中化处理我们的⽇志，那么如何对所有服务器上的⽇志进⾏收集汇总？常见解决思路是建⽴集中式⽇志收集系统，将所有节点上的⽇志统⼀收集，管理，访问。
⼀个完整的集中式⽇志系统，需要包含以下⼏个主要特点：收集－能够采集多种来源的⽇志数据传输－能够稳定的把⽇志数据传输到中央系统存储－如何存储⽇志数据分析－可以⽀持 UI 分析警告－能够提供错误报告，监控机制ELK提供了⼀整套解决⽅案，并且都是开源软件，之间互相配合使⽤，完美衔接，⾼效的满⾜了很多场合的应⽤。
⽬前主流的⼀种⽇志系统。
ELK是三个开源软件的缩写，分别表⽰：Elasticsearch , Logstash, Kibana , 它们都是开源软件。
新增了⼀个FileBeat，它是⼀个轻量级的⽇志收集处理⼯具(Agent)，Filebeat占⽤资源少，适合于在各个服务器上搜集⽇志后传输给Logstash，官⽅也推荐此⼯具。
Elasticsearch是个开源分布式搜索引擎，提供搜集、分析、存储数据三⼤功能。
它的特点有：分布式，零配置，⾃动发现，索引⾃动分⽚，索引副本机制，restful风格接⼝，多数据源，⾃动搜索负载等。
Logstash 主要是⽤来⽇志的搜集、分析、过滤⽇志的⼯具，⽀持⼤量的数据获取⽅式。
flume的介绍
flume的介绍
Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。
Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。
Flume最早是Cloudera提供的日志收集系统，是Apache下的一个孵化项目。
Flume具有以下特点：
1. 分布式：Flume是一个分布式系统，由多个独立的Agent组成，每个Agent 负责从不同的数据源收集日志数据，并将数据传输到中央存储系统。
2. 高可靠性：Flume具有可靠的可靠性机制以及许多故障转移和恢复机制，具有强大的容错性和容错能力。
3. 可定制化：Flume允许用户自定义数据发送方和数据接收方，以适应不同的日志数据格式和存储需求。
4. 灵活的数据模型：Flume使用一个简单的可扩展数据模型，允许在线分析应用程序。
5. 易于使用：Flume提供了丰富的API和配置选项，使得用户可以轻松地配置和管理Flume系统。
总之，Flume是一个功能强大的分布式日志收集系统，可以帮助用户高效地收集、汇总和移动大量日志数据。
系统日志采集案例
系统日志采集案例今儿咱就来讲讲系统日志采集那点儿事儿，就好比是给咱的系统安上了一个“小侦探”，专门去记录系统里发生的各种事儿。
下面就给你整一个实际的小案例哈。
# 案例背景。
想象一下，你开了一家网上商店，这商店的系统就像是一个超级复杂的大机器，每天都有好多好多人在上面逛啊、买东西啊啥的。
这时候呢，你就得知道这个系统到底运行得咋样，有没有啥小毛病，要是出了问题，得赶紧找到原因然后修好，不然顾客可就不乐意啦。
这时候，系统日志采集就派上用场啦。
# 采集目标。
咱得把系统里的各种关键信息都给记录下来，比如说啥时候有人登录啦，买了啥东西啦，系统有没有报错啦，就像是给系统的一举一动都拍个小视频记录下来，这样出了问题咱就能回放“视频”找原因。
# 采集工具。
咱这里呢，就用一个叫Logstash的工具，这玩意儿就像是一个勤劳的小蜜蜂，专门负责到处搜集信息。
它可以从各种地方把日志信息给采集过来，然后进行处理和整理，最后把整理好的信息送到一个叫Elasticsearch的“仓库”里存起来，方便咱随时去查看。
# 具体步骤。
第一步：安装和配置Logstash。
这就好比是给咱的小蜜蜂搭个窝，让它有个住的地方。
你得先把Logstash这个软件给安装到服务器上，安装过程呢就按照官方的说明一步一步来就行，就像是照着菜谱做菜，别整错了调料就行。
安装好了之后呢，咱还得给它配置一下，告诉它要从哪儿采集日志，采集哪些信息。
比如说，咱要采集网站服务器的访问日志，那就得在配置文件里写上服务器日志文件的路径，就像是给小蜜蜂指了一条采蜜的路。
第二步：编写采集规则。
第三步：启动Logstash开始采集。
配置和规则都弄好了，现在就可以让小蜜蜂出去干活啦！在服务器上启动Logstash，它就会按照咱制定的规则开始采集日志信息。
这时候你可以想象一下，小蜜蜂嗡嗡嗡地飞出去，在系统的各个角落搜集信息，然后把采到的“蜜”都带回来。
第四步：查看采集结果。
小蜜蜂采完蜜回来之后，咱得看看它采得怎么样啊。
主机日志采集配置办法
1.1.linux主机日志Linux主机所有的日志文件一般都在/var/log下，默认只是不记录FTP 的活动，Linux系统的日志文件是可以配置的，Linux syslog设备依据两个重要的文件：/etc/syslogd守护进程和/etc/syslog.conf配置文件。
通过将需要处理的日志发送到SOC 信息安全运营中心所在的主机，SOC信息安全运营中心就可以采集到Linux主机的日志信息了。
配置方法如下：Vi /etc/rsyslog.conf首先我们对/etc/rsyslog.conf文件进行编辑，在文件后面加入下面一行：注意上面不能使用空格，要使用tab键上面的命令可以解释为：把系统kern(内核)、User(用户进程)、Damon(系统守护进程)、Auth(与安全权限相关命令)、Uucp(Uucp程序)、Cron(记录当前登录的每个用户信息)、Wtmp(一个用户每次登录进入和退出时间的永久记录)、Authpriv(授权信息)的info（一般性消息）及以上等级的日志发送到10.18.xxx.xx日志采集服务器。
配置完成后需要重启syslog服务才能生效最后需要开通linux主机设备到日志采集服务器之间经过防火墙的UDP 514端口1.2.WINDOWS主机日志安装双击TSOC-Sensor_v3.0.10.2_B20170320.1400.exe出现下图：直点下一步，直至安装完成并勾选”运行windows日志代理”：基本配置在安装完后，在系统右下角有一个托盘，点击托盘右键，则会弹出菜单如果有双网卡则需要点击本地IP，录入与采集器(10.18.xxx.xx)网络可达的IP地址。
在安装完后必须进行注册。
注册即是连接到服务器（信息安全运营中心或采集器）。
服务名称填写采集器IP: (云平台系统填写IP：10.18.xxx.xx，托管系统填写IP：10.18.xxx.xx)，确认后，提示注册成功并重启服务。
日志采集方案
日志采集方案日志采集是指通过各种手段从主机、服务器、应用程序等的日志文件中获取有用的信息，以便于统计、分析、管理和监控。
为了保证系统的稳定性和安全性，对于企业级系统而言，日志采集工作是至关重要的。
本文将从日志采集的重要性以及不同的日志采集方案等方面进行详细介绍。
一、为什么需要日志采集1、检测和分析系统故障对于任何一个企业而言，保证系统的稳定和安全是最重要的任务之一。
而系统故障往往是不可避免的，尽管管理员们已经采取了各种措施来预防和避免。
此时，日志便能够发挥重要作用。
通过日志的采集和分析，可以及时发现系统故障的存在，进而制定合理的应对策略。
2、安全管理和追溯随着信息安全问题的日益严峻，对于企业级系统而言，保证系统的安全性也日益重要。
很多企业都会将日志用于安全管理和追溯，例如记录系统登录的用户名和密码、网络攻击源的IP地址、未授权访问等等，以便于追溯和排查安全事件。
3、性能优化和资源调配对于一个高并发的系统而言，性能和资源的有效利用是一个重要问题。
当系统出现性能瓶颈时，可以通过日志采集和分析，找到瓶颈所在，进而调整资源分配和优化系统性能。
根据采集方式的不同，日志采集方案可以分为：1、单机采集单机采集是最基本、最简单的一种方式，直接在主机上运行日志采集软件，将日志上传至集中管理的日志服务器。
优点是使用方便、配置简单，无需对系统做过多的修改，较为适合小型企业。
缺点是不能对分布式系统进行有效的管理，需要人工登陆每台主机获取日志信息，效率较低。
2、代理采集代理采集是将日志采集软件部署在一台或多台独立的代理机器上，通过代理机器代理主机、服务器、应用程序等的日志信息，上传至集中管理的日志服务器。
优点是快速、高效、安全，支持集中管理、查看和统计，能够实现对分布式系统的集中管理和监控。
缺点是采集代理所在的主机在高负载情况下可能会出现性能问题。
3、转发式采集转发式采集是将采集软件部署在主机、服务器、应用程序等节点上，将采集到的日志信息发送至集中管理的日志服务器。
十九，基于helm搭建EFK日志收集系统
⼗九，基于helm搭建EFK⽇志收集系统⽬录EFK⽇志系统⼀，EFK⽇志系统简介：关于系统⽇志收集处理⽅案，其实有很多种，因为之前使⽤ES⽐较多，所以也认为ELK是⼀个不错的解决⽅案，ELK(Elasticsearch + Logstash + Kibana)来管理⽇志。
Kubernetes 也要实现在整个集群级别收集和聚合⽇志，以便⽤户可以从单个仪表板监控整个集群，其常⽤的架构形式之⼀⼀种流⾏的开源解决⽅案是将fluentd 作为节点级代理程序进⾏⽇志采集，并将之聚合存储于Elasticsearch 进⾏⽇志分析，以及通过Kibana 进⾏数据可视化。
Logstash是⼀个具有实时渠道能⼒的数据收集引擎,但和fluentd相⽐，它在效能上表现略逊⼀筹，故⽽逐渐被fluentd取代，并组合为EFK 。
EFK由ElasticSearch、Fluentd和Kiabana三个开源⼯具组成。
其中Elasticsearch是⼀款分布式搜索引擎，能够⽤于⽇志的检索Fluentd是⼀个实时开源的数据收集器,Kibana 是⼀款能够为Elasticsearch 提供分析和可视化的 Web 平台。
这三款开源⼯具的组合为⽇志数据提供了分布式的实时搜集与分析的监控系统。
在Kubernetes 上部署fluentd 和Kibana 的⽅式易于实现1.fluentd由DaemonSet 控制器部署于集群中的各节点2.Kibana则由Deployment控制器部署并确保其持续运⾏即可。
3.ElasticSearch是⼀个有状态的应⽤，需要使⽤Statefu!Set控制器创建并管理相关的Pod 对象，⽽且它们还分别需要专⽤的持久存储系统存储⽇志数据，因此，其部署过程较之前两者要略为烦琐，EFK架构⽰意图：⼆，EFK系统部署1，EFK系统部署⽅式K8s 项⽬在其Addons ⽬录中提供了资源配置清单⽤于部署EFKKubeapps ( https: ）为此三者分别提供了相应的Charts帮助⽤户通过Helm 轻松完成其部署2，基于Helm⽅式部署EFK在安装之前可以测试安装过程如：helm install --name myapp local/myapp --dry-run --debug 查看输出的内容是否符合要求1.查看相应的chart安装包[root@k8s-master ~]# helm repo listNAME URLlocal http://127.0.0.1:8879/chartsstable https://incubator https:///注：可以通过helm repo add 增加仓库，当然也可以删除仓库elasticsearch的组成client：client负责与fluentd通信，充当elasticsearch服务的服务端，需要多个节点进⾏冗余master：负责轻量化的查询请求，需要多个节点进⾏冗余data组成：负责重量级任务，索引，构建等，需要多个节点进⾏冗余查看相关组件[root@master helm]# helm search elasticsearchincubator/elasticsearchincubator/elasticsearch-curatorincubator/fluentd-elasticsearchstable/elasticsearchstable/elasticsearch-curatorstable/elasticsearch-exporterstable/fluentd-elasticsearchstable/elastabotstable/elastalert[root@k8s-master helm]# helm search kibanastable/kibana 3.0.0 6.7.0 Kibana is an open source data visualization plugin for El...当然可以通过https: 这个⽹站搜索相应的软件包注：这⾥关注⼀下helm es 和kibana 的版本，必须⼀致1，部署elasticsearchhelm fetch incubator/elasticsearch #安装E ,这⾥关注⼀下helm es 和kibana 的版本，必须⼀致tar -xzf elasticsearch-1.10.2.tgzcd elasticsearch修改ES默认的values.yaml⽂件符合⾃⼰的安装环境这⾥修改的内容⼤概如下：需要特别说明的是，未明确定义持久存储使⽤的存储类时，⽆须持久保存数据，或者⽆可⽤的实现动态供给PV 的存储时，也可以使⽤empty Dir 存储卷，实现⽅法是将上⾯⽰例中master.persistence.enabled 和data. persistence.enabled 配置参数的值分别设置为“ false ”master 节点的PVC 存储卷⼤⼩都是4Gi， data节点的PVC 存储卷⼤⼩均为30Girbac 相关的各资源创建为禁⽤状态。
日志收集系统对比
⽇志收集系统对⽐前⾔：efk中的f与elk中的l分别可以指代logstash、filebeat、rsyslog、Fluentd等，作为⽇志系统中的标准收集⼯具，各有优劣，本⽂将分析下各⾃的有点与不⾜。
Logstashlogstash基于JRuby实现，可以跨平台运⾏在JVM上优点主要的优点就是它的灵活性，这还主要因为它有很多插件。
然后它清楚的⽂档已经直⽩的配置格式让它可以再多种场景下应⽤。
这样的良性循环让我们可以在⽹上找到很多资源，⼏乎可以处理任何问题。
劣势Logstash 致命的问题是它的性能以及资源消耗（默认的堆⼤⼩是 1GB）。
尽管它的性能在近⼏年已经有很⼤提升，与它的替代者们相⽐还是要慢很多的。
因为logstash是jvm跑的，资源消耗⽐较⼤，所以后来作者⼜⽤golang写了⼀个功能较少但是资源消耗也⼩的轻量级的logstash-forwarder。
不过作者只是⼀个⼈，elastic.co公司以后，因为es公司本⾝还收购了另⼀个开源项⽬packetbeat，⽽这个项⽬专门就是⽤golang的，有整个团队，所以es公司⼲脆把logstash-forwarder的开发⼯作也合并到同⼀个golang团队来搞，于是新的项⽬就叫filebeat 了。
logstash 和filebeat都具有⽇志收集功能，filebeat更轻量，占⽤资源更少，但logstash 具有filter功能，能过滤分析⽇志。
⼀般结构都是filebeat采集⽇志，然后发送到消息队列，redis，kafaka。
然后logstash去获取，利⽤filter功能过滤分析，然后存储到elasticsearch中。
Filebeat使⽤go语⾔编写⼯作原理：Filebeat可以保持每个⽂件的状态，并且频繁地把⽂件状态从注册表⾥更新到磁盘。
这⾥所说的⽂件状态是⽤来记录上⼀次Harvster读取⽂件时读取到的位置，以保证能把全部的⽇志数据都读取出来，然后发送给output。
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一，信息收集
0，访问的时间 1，访问的域名 2，客户 IP 3，请求地址 4，访问的页面 5，访问的客户端类型 6，访问来源 --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------7，页面状态 8，页面大小
三，框架
4，入库
1，统计表 域名 qps pv uv 当前时间
2，小时数据 0-24 小时 域名 qps pv uv
3，天数据 0-30 天 qps pv uv
4，月统计 0-12 域名 qps pv uv
5，年统计 2016 域名 qps pv uv
6，客户端表 域名 设备类型 浏览器类型 搜索引擎类型
二，信息归档
根据收集到的数据进行日志分类和归档
根据域名
------------->
QPS，PV，UV ，时间 ----------可展示----------》访问趋势 ----------可展示----------》pc,android,ipohe 的比例 ----------可展示----------》访问城市，地区排行 ----------可展示----------》运营商比例 ----------可展示----------》页面排行 ----------可展示----------》浏览器比例 ----------可展示----------》页面来源
1.3 “#”分割符号格式
[18/Oct/2016:15:44:58 +0800]#test.tctop.top#பைடு நூலகம்16.1.248.42#[/data/upload/shop/adv/04716538681718544.png]#[GET /data/upload/shop/adv/04716538681718544.png HTTP/1.1]#[/www/wwwroot/test.tctop.top/data/upload/shop/adv/04716538681718544.png] #200#432288#"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/45.0.2454.101 Safari/537.36"#"http://test.tctop.top/"
统计信息 9， QPS 10，UV 11，PV
衍生信息 IP ----------用户地区，用户城市，用户运营商 UA --------访问设备类型（PC 和 phone）,浏览器类型
1.1 日志格式 $time/$http_host/$remote_addr/$url/$request/[$request_filename]/$status/$body_bytes_sent /$http_user_agent/$http_referer/
1.2 “/”分割符号格式
[15/Oct/2016:04:19:27+0800]/ziren.tctop.top/123.125.143.22/[/statics/css/zrysu/fonts/iconfont. ttf]/"GET/statics/css/zrysu/fonts/iconfont.ttf?t=1468813817/”HTTP/1.1"/[/www/wwwroot/ziren/ statics/css/zrysu/fonts/iconfont.ttf] /200/12100/"Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 8_0 like Mac OS X) AppleWebKit/600.1.3 (KHTML, like Gecko) Version/8.0 Mobile/12A4345d Safari/600.1.4"/"http://ziren.tctop.top/" /-
7，地区表 域名 地区名 城市名 运营商名
8， 域名 SEO 信息
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9，域名页面排名 域名 0-10 页面字段
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