文章标签
日志解析
-
AI赋能：如何高效处理海量日志，提升大型互联网公司安全防御能力
在互联网行业飞速发展的今天，大型互联网公司正以前所未有的速度扩张，其业务的复杂性和用户规模的增长，都伴随着海量日志数据的爆炸式生成。这些日志数据是系统运行的“黑匣子”，蕴含着丰富的操作信息，也是发现潜在安全风险、进行安全审计的关键线索。然...
-
eBPF探针在复杂内核环境下的兼容性与弹性部署策略：应对Linux碎片化与云定制挑战
嘿，伙计们！在当下这个容器化、微服务横行的时代，eBPF（扩展的Berkeley数据包过滤器）无疑是Linux世界里一颗冉冉升起的新星，它那无与伦比的性能和在内核态安全地执行代码的能力，让我们的可观测性、安全和网络功能达到了前所未有的高度...
-
构建高效部署仪表盘：告别版本迭代中的部署“盲区”
在快节奏的互联网产品迭代中，部署环节常常是项目进度的“拦路虎”和上线风险的“引爆点”。作为技术产品经理，你或许正经历这样的困扰：某个版本迭代中，部署环境配置错误导致测试无法进行；某个关键模块因疏忽未及时更新，引发线上事故；面对频繁的部署，...
-
Fluent Bit Parser 插件深度解析：自定义正则表达式解析非结构化日志实战
你好，我是你的老朋友，这次咱们来聊聊 Fluent Bit 的核心组件之一：Parser 插件。相信你已经对 Fluent Bit 有了一定的了解，知道它是一个轻量级、高性能的日志收集和处理工具。在实际应用中，我们经常会遇到各种各样的日志...
-
SRE告警优化：从半夜惊醒到精准定位部署故障
每一个SRE工程师，大概都经历过半夜被部署失败告警吵醒的“噩梦”。当PagerDuty响起，你从睡梦中惊醒，屏幕上只有一句模糊的“Deployment Failed”，接下来的半小时可能就是一片兵荒马乱：登录跳板机、翻查日志、定位服务、确...
-
Flink SQL与DataStream API：选型、场景与性能优化深度解析
在实时数据处理领域，Apache Flink以其强大的流批一体能力备受青睐。对于开发者而言，如何在声明式编程的Flink SQL和命令式编程的DataStream API之间做出选择，以及如何对FlinK应用进行性能优化，是常见的挑战。本...
-
告别日志噩梦：ELK Stack 如何成为微服务故障排查的“瑞士军刀”？
微服务架构在带来高扩展性和灵活性的同时，也给故障排查带来了前所未有的挑战。当系统出现问题，面对成百上千个容器实例中分散的日志，如何快速定位问题根源，是许多开发者和运维工程师共同的“老大难”。你遇到的“被海量日志搞得焦头烂额”的情况，正是分...
-
中小企业日志管理新思路：Loki如何与Prometheus+Grafana无缝集成并控制成本
对于许多中小创业公司而言，构建一套功能完善且成本可控的日志管理系统常常是一个挑战。现有的日志系统，如ELK（Elasticsearch, Logstash, Kibana）堆栈，虽然功能强大，但在数据量增长时，其存储、计算资源消耗及运维成...
-
海量日志数据高效处理：从日志采集到数据分析的完整流程
海量日志数据高效处理：从日志采集到数据分析的完整流程 在互联网时代，海量日志数据是宝贵的财富。这些数据蕴藏着用户行为、系统性能、安全威胁等诸多信息，有效地处理和分析这些数据，对于企业运营、产品改进、安全保障至关重要。然而，面对动辄PB...
-
Prometheus与慢查询日志联动：告警后秒级定位问题SQL的实战方案
Prometheus与慢查询日志联动：告警后秒级定位问题SQL的实战方案 引言：告警简单，定位困难的痛点 在现代的互联网服务架构中，数据库往往是核心瓶颈之一。我们经常使用Prometheus来监控数据库的各种性能指标，比如连接数、...
-
AI赋能运维：从日志大海捞针到问题秒级定位
在当今复杂的IT架构下，服务器日志每日几百GB、监控指标数不胜数，这已成为常态。每次系统出现问题，运维团队都需要耗费大量时间进行人工排查，确实如您所说，简直是“大海捞针”，令人疲于奔命。 您的想法非常切中要害： 用AI来有效聚合分析这...
-
智能日志分析：告别ELK痛点，迈向AIOps故障预警新时代
在当前复杂的云原生和微服务架构下，日志作为系统运行的“黑匣子”，其重要性不言而喻。ELK（Elasticsearch, Logstash, Kibana）栈凭借其开源、灵活的特性，成为了许多团队日志收集、存储和分析的首选。然而，随着业务规...
-
AIOps赋能日志监控：Trace ID如何突破异常检测与精准告警的瓶颈
AIOps赋能日志监控：用Trace ID突破异常检测与精准告警的瓶颈 在当今复杂分布式系统的运维中，日志数据犹如汪洋大海，传统的基于规则和阈值的监控方式，往往力不从心。告警风暴、误报漏报、以及海量日志中难以定位真正的问题，成为SRE...
-
选择合适的日志分析平台，几秒内定位问题根源
如何选择和使用日志分析平台，提升 MTTR？ 在生产环境中，快速定位问题根源是保证服务稳定性的关键。当面对海量日志数据时，传统的人工检索方式效率低下，严重影响 MTTR。本文将分享如何选择和使用日志分析平台，从而在几秒内定位问题，显著...
-
智能硬件开发者必看：从传感器到区块链的数据信任之旅
硬件老炮的觉醒时刻 2019年我在深圳华强北调试LoRa模块时，突然意识到：传感器数据的真实性正在被大规模质疑。某农产品溯源项目的客户直接问我："你的温湿度探头数据，我怎么信不是伪造的？" 这个灵魂拷问... -
Fluent Bit 元数据插件：Kubernetes 日志分析效率倍增器
大家好，我是你们的“老码农”朋友，今天咱们来聊聊 Fluent Bit 的一个“神器”级插件——Kubernetes 元数据插件。这玩意儿能让你的 Kubernetes 日志分析效率蹭蹭往上涨，简直是数据分析师的福音！ 你是不是也遇到...
-
日志平台高峰期卡顿？这几个数据管道优化方案或许能帮到你
各位同仁，大家好！ 最近收到不少关于日志平台在高峰期出现卡顿，安全报警延迟，以及业务部门对数据报告及时性不满的反馈。这个问题确实比较棘手，因为它涉及到多个层面，需要综合考虑。今天我结合实际经验，给大家分享几个数据管道优化的方案，希望能...
-
技术与业务指标融合监控：构建全方位告警与业务健康洞察
当技术遇上业务：构建全方位的监控告警体系 在现代互联网服务中，系统的稳定性与业务的健康状况是紧密相连的。我们常常投入大量精力监控CPU、内存、网络IO、错误率等技术指标，它们能及时反映系统内部的运行状态。然而，这些技术指标往往无法直接...
-
告别日志噩梦：Fluent Bit 在 Kubernetes 生产环境中的实战指南
大家好，我是老 K。今天我们来聊聊在 Kubernetes (K8s) 生产环境中，如何用 Fluent Bit 解决日志收集和处理这个老大难的问题。作为一名老牌运维，我见过太多因为日志问题引发的线上事故。比如，定位问题耗时数小时，甚至几...