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IT运维分析与海量日志搜索pk10投注站老平台需要

  日志易创始人兼CEO陈军老师12月16日在【DBA+社群】中间件用户组进行了一次主题为“IT运维分析与海量日志搜索 ”的线上分享。

  IT运维分析,即IT Operation Analytics,简称ITOA,是个新名词。以前IT运维是ITOM,IT Operation Management ,IT 运维管理。这两年大数据技术开始普及,把大数据技术应用于IT运维,通过数据分析提升IT运维效率与水平,就是ITOA。

  1.1 机器数据(Machine Data):是IT系统自己产生的数据,包括客户端、服务器、网络设备、安全设备、应用程序、传感器产生的日志,及 SNMP、WMI 等时间序列事件数据,这些数据都带有时间戳。机器数据无所不在,反映了IT系统内在的真实状况,但不同系统产生的机器数据的质量、可用性、完整性可能差别较大。

  1.2 通信数据(Wire Data):是系统之间2~7层网络通信协议的数据,可通过网络端口镜像流量,进行深度包检测 DPI(Deep Packet Inspection)、包头取样 Netflow 等技术分析。一个10Gbps端口一天产生的数据可达100TB,包含的信息非常多,但一些性能、安全、业务分析的数据未必通过网络传输,一些事件的发生也未被触发网络通信,从而无法获得。

  1.3 代理数据(Agent Data):是在PHP、Java 字节码里插入代理程序,从字节码里统计函数调用、堆栈使用等信息,从而进行代码级别的监控。但要求改变代码并且会增加程序执行的开销,降低性能,而且修改了用户的程序也会带来安全和可靠性的风险。

  1.4 探针数据(Probe Data),又叫合成数据(Synthetic Data):是模拟用户请求,对系统进行检测获得的数据,如 ICMP ping、HTTP GET等,能够从不同地点模拟客户端发起,进行包括网络和服务器的端到端全路径检测,及时发现问题。但这种检测并不能发现系统为什么性能下降或者出错,而且这种检测是基于取样,并不是真实用户度量(Real User Measurement)。

  拥有大量客户端的公司,如BAT,北京PK10正规投注网站>>北京赛车注册登陆>pk10投注站老平台>>:会直接在客户端度量系统性能,做Real User Measurement,pk10投注站老平台通常不需要模拟用户检测。

  通常结合日志与网络抓包,能够覆盖大部分IT运维分析的需求。日志因为带有时间戳,并由机器产生,也被称为时间序列机器数据。

  日志反映的是事实数据:LinkedIn(领英)是非常著名的职业社交应用,非常重视用户数据分析,也非常重视日志。

  LinkedIn的用户数据挖掘基于日志,公司内部有专门的部门处理所有的日志,各模块的日志都被采集,传送到这个部门。

  著名的开源消息队列软件Kafka就是LinkedIn开发,用来传输日志的。

  可见,日志是非结构化文本数据,如果分析,最好把它转换为结构化数据。

  上面就是抽取了各个字段,把日志结构化了,结构化之后,统计、分析就很方便了。

  包括安全信息事件管理 (SIEM)、合规审计、发现高级持续威胁 (APT)。

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  近日,经广西平南县检察院以涉嫌非法经营罪向法院提起公诉,被告人吴向洋因非法经营罪被法院判决有期徒刑五年六个月,并处罚金人民币五十万元。

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  ●企业“互联网+”转型,业务需求的变化周期变短了,服务器、存储等采购量大幅增加,管理更加复杂。IT如何快速响应业务的需要,如搭建一个测试业务系统,显得尤为重要。

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  也就是说,云时代下,IT运维至少要解决两点:一个是如何在有限的资源里实现运维智能化;另一个是如何快速的搭建业务所需要的IT环境,满足业务测试,上线的需求。


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