基于大数据环境下智能日志分析平台运维方案研究

随着信息技术的蓬勃发展,数据大爆炸时代已经到来,对数据中心的运维提出了更高的要求,不管是性能支撑,还是业务数据挖掘,都需要站在大数据的角度,让技术智慧服务于业务。本文提出的基于大数据环境下的智能日志处理分析平台解决方案,在提高业务数据分析、处理、挖掘能力的同时,可解决业务系统的安全性问题,实现智能运维。

ELK日志分析平台在电子商务系统监控服务中的应用

针对运维服务人员因海量的应用日志、系统日志、错误日志等分散存储在不同设备里而面临异常监控发现不及时、日志分析效率低下、统计检索繁琐等问题,通过研究ELK(由弹性搜索、日志事件采集、统计展示三个开源免费工具组成)的工作原理,完成ELK日志分析平台的安装部署,从而提高监控服务质量和效率,实现异常首发。该平台不仅配置简单,而且完全开源免费。该设计也能为运维服务人员直观展现各类日志情况,便于对监控数据分析利用,从而提升运维效率与质量。

日志分析平台在农村商业银行运维中的应用研究

随着互联网金融的发展,农村商业银行的转型升级,大数据、云计算、移动支付等新兴技术的应用,农村商业银行的科技水平也越来越高。交易规模不断扩大,每日产生的交易日志、运维操作日志、应用系统日志和网络日志等已达到TB级。如何有效管理海量的日志,并从日志数据中挖掘出有价值的信息,是农村商业银行运维管理工作面临前所未有的挑战。日志分析平台可实现从各应用系统和设备上采集各种日志,集中存放在统一的日志数据平台上,并从全局视角对日志进行分析和数据挖掘,可方便运行维护人员进行日志数据的搜索、查找和定位故障原因,最大化提高日志数据利用效率。

基于ELK的日志分析系统研究及应用

为解决现阶段物联网应用日志处理效率低下的问题,研究一种基于ELK技术栈的开源日志解决方案。探讨各组件的工作原理和使用方法,提出解析日志的规则和技巧,总结优化Elasticsearch集群性能的方法,在此基础之上搭建能够对海量日志进行实时采集和检索的分析监控系统。实验结果表明,该方案具有配置方式灵活、集群可线性扩展、日志实时导入、检索性能高效、可视化方便等优点,能有效提高运维效率和异常排查速度。

基于Storm实时流式计算框架的网络日志分析方法

随着互联网的飞速发展,网络日志数据呈现爆炸式增长,网络日志蕴含着丰富的网络安全信息。通过对网络日志进行分析,提出了基于访问行为和网络关系的攻击IP识别模型和基于滑动时间窗口的IP真人属性判定模型。基于Storm实时流式计算框架,对所提模型进行算法实现,以构建分布式网络日志实时计算与分析平台,并对实现过程中遇到的技术问题给出了解决方案。通过真实数据对所构建的模型进行分析计算,结果表明,所构建的攻击IP识别模型的标注准确率达到98%,IP真人属性判定模型的标注准确率达到96%;构建的分布式网络日志实时计算与分析平台能够有效、实时地监控网络安全,并及时识别网络中存在的安全隐患。

基于WAF的网络运维系统设计

随着互联网的发展,Web应用安全越来越受到关注,文章提出在高可用的OpenResty与Nginx的基础上,设计Web安全应用运维系统。系统设计的安全检测模块可以定义规则并匹配正则表达式,防止攻击者使用SQL(结构化查询语言)注入、CC(挑战黑洞)攻击、URL(统一资源定位符)参数等一系列威胁Web安全的手段,并针对攻击者进行IP黑名单、封禁、限流等安全防控措施。系统使用ELK(日志分析系统)Stack搭建日志分析平台,方便管理人员进行日志搜索,分析获取数据并实时进行展示,从而更好达到保护Web应用的目标。