告警日志分析包括哪些内容（告警列表）

本篇文章给大家谈谈告警日志分析包括哪些内容，以及告警列表对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享告警日志分析包括哪些内容的知识，其中也会对告警列表进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、日志实体类信息包括哪些内容？
• 2、oracle数据库的警告日志如何查看
• 3、关于 CIsco 告警日志分析
• 4、告警管理
• 5、什么是网站日志分析需要分析哪些内容？
• 6、网吧路由告警日志 安全日志 报警

日志实体类信息包括哪些内容？

日志实体类信息包括哪些内容？组件选择
选择组件，我们这边主要是从以下几个方面进行考量的：
组件对应的开源生态完整、活跃度高
对应的技术栈是我们所熟悉的，我们这边语言技术栈主要是Java、Go，如果组件语言是C、Ruby，应该就被排除了。
运维成本
易部署、性能好
1、Agent
一提到日志收集方案，大家第一个想到的肯定是ELK(Elasticsearch、Logstash、Kibana )，但Logstash依赖于JVM不管是性能还是简洁性，都不是日志收集agent的首选。
个人感觉一个好的agent应该是资源占用少，性能好，不依赖别的组件，可以独立部署。而Logstash明显不符合这几点要求，也许正是基于这些考虑elastic推出了Filebeat。
2、Collector、MQ
elasticsearch集群在部署的时候，一般都是提前估计好容量、机器、shard等信息，因为elasticsearch集群运行后，再水平拓展，比较麻烦，而我们这边由于业务及成本限制无法很好的预估容量，所以就结合公司实际要求：使用日志服务的业务方自带机器，也就是业务方会有独立的elasticsearch集群。
每个业务方都使用自己的elasticsearch集群，所以集群压力不会很大，从而Collector、MQ这两个组件对于我们的作用也就很小了。
3、ETL
因为Elasticsearch Ingest Node完全可以满足我们的解析需求，所以就没有必要再引入Logstash等相关组件了。
到这里，基本可以看出我们的架构如下：

架构合适的，就是最好的。
三、业务需求
我们这边收集日志应对的场景主要是：文本日志、docker日志、k8s日志，恰恰这些EFK全家桶都支持。
我们希望日志收集产品可以满足以下几个需求：
按照项目、应用、实例维度检索日志并支持搜索关键字高亮（因为大家检索日志的时候，肯定是检索某个应用、某个实例的日志）
支持检索出某条想要的日志后，可以查看上下文（查看该日志所在日志文件的前后多少条）
支持日志下载（目前支持两种场景：搜索结果下载、上下文下载；支持两种方式：在线下载、离线下载）
支持Elasticsearch Query String查询
支持自动化批量部署、卸载Filebeat，部署、卸载过程可视化
单实例支持多elasticsearch集群
支持文本日志、docker日志、k8s日志并能与将日志与其业务意义对应上。（即不管是哪种日志形式、来源，最终都需要与业务意义上的项目、应用、实例对应起来，因为对于日志的使用者来说，查询日志的出发点肯定是查询某个项目、某个应用（可以不选）、某个实例（可以不选）、某段时间的日志。）
四、具体实现
基于需求及EFK套件，梳理我们场景中特有的东西：
docker日志的场景比较单一，都是通过之前一个产品A发布部署的，其docker命名规则比较统一，可以通过截取docker.container.name来获取应用名字；同时在部署的时候，可以知道部署目标机器的ip，这样就可以通过应用+ip来作为实例名称。
k8s场景也比较统一，都是通过之前一个产品B发布部署的，其pod命名规则比较统一，可以通过截取kubernetes.pod.name来获取应用名字（但需要通过namespaces关联到tenant，再通过tenant与项目一一对应）；k8s中的pod.name就是唯一的，以此来作为实例名称即可。
文本日志：因为文本日志主要的场景是已经裸机部署的应用，这种场景下，不存在应用自动迁移的情况，所以文本日志的应用名称、实例名称可以在部署的时候打上标签即可。
具体规则及解析见下图（实例部分处理暂未标注）：

其实，我们不太推荐写日志到文本文件中，使用标准输出就好。
到这里可以发现我们选择Filebeat来作为日志的收集端，Elasticsearch来存储日志并提供检索能力。
那么，日志的清洗在哪里做呢？
日志的清洗一般有两种方式：
先把日志收集到kafka，再通过Logstash消费kafka的数据，来清洗数据
直接通过Elasticsearch的[Ingest Node]来清洗数据，因为Ingest Node也支持Grok表达式
对于，我们的场景而言，我们需要清洗数据的要求比较简单，主要是应用、实例名称的截取还有文本日志中日志时间的处理（@timestamp重置，时区处理），所以我们选择了方案2。
其实，选择方案二还有个原因就是：系统在满足需求的同时，尽量保持简单，减少依赖的组件。
在我们的方案中，并没有提供Kibana 的界面直接给用户用，而是我们自己根据公司业务独立开发的。
前端界面为什么不采用Kibana，而需要自己开发？
1、kibana对于业务开发人员有一定的学习成本
2、kibana界面没有很好的将日志内容与业务意义关联起来（界面选择总比一次次的输入要好，这也是我们将日志的项目、应用、实例等业务信息解析出来的原因）
3、log-search支持Query String，因此对于熟悉kibana的开发人员来说，在我们自己开发的前端界面检索效果是一样的。
log-search提供的功能可以参见github：log-search
https://github.com/jiankunking/log-search
如果日志需要清洗的比较多，可以采用方案1，或者先不清洗，先把数据落到Elasticsearch，然后在查询的时候，进行处理。比如在我们的场景中，可以先把日志落到Elasticsearch中，然后在需要检索应用名称的时候，通过代码来处理并获取app名字。
五、监控、告警
其实基于日志可以做很多事情，比如：
基于日志做监控（Google Dapper）
基于日志做告警
基于日志做Machine Learning
具体思路，可以参见下图：

前提：能要求使用方，按照某种规则打印日志。
监控发展：监控基本就是先打通链路trace，然后再在上报信息或者日志信息中，加强业务方面标识，即给监控添加业务维度方面的视角。
六、其它
1、DaemonSet
以DaemonSet方式部署Filebeat来收集日志，其实收集也是宿主机/var/lib/docker/containers目录下的日志。
Running Filebeat on Kubernetes
2、Sidecar
一个POD中运行一个sidecar的日志agent容器，用于采集该POD主容器产生的日志。
莫名想起了istio。
Filebeat可以以sidecar模式来进行容器日志的收集，也就是filebeat和具体的服务容器部署在同一个pod内，指定收集日志的路径或文件，即可将日志发送到指定位置或Elasticsearch这类的搜索引擎。
每个pod内部署filebeat的模式，好处是和具体的应用服务低耦合，可扩展性强，不过需要在yaml进行额外配置。
3、业界案例分享
InfoQ运维大会日志处理专题演讲干货合集
曹林华-沪江网日志平台化之路
黎吾平-日志分析场景下的搜索引擎改进
林冰玉-QA 与Ops通力打造反脆弱的软件系统
周辉-新思路打造移动端个案综合日志分析系统
个人微信公众号：

作者：jiankunking 出处：http://blog.csdn.net/jiankunking
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评论(23)
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码工邢美玲码龄4年

哇啊1年前

刘佳欢--hannah码龄5年

谢谢分享1年前
衣舞晨风码龄10年
回复刘佳欢--hannah:愿能对你有所帮助
1年前

xudc码龄10年

学习了1年前

mortredly码龄1年

很优秀啊1年前

LaLaLa_OvO码龄10年

我现在每次去生产环境下载tomcat里的log文件分析，感觉好麻烦Ծ‸Ծ，感谢博主提供的思路，虽然一下子没太懂，但是研究下应该可以理解的1年前

码哥Think—Coder码龄3年

厉害1年前

fightsyj码龄4年

优秀1年前

叄拾叄画生码龄2年

不错1年前

qq_45010093码龄1年

我要下载码1年前
衣舞晨风码龄10年
回复qq_45010093:？？？
1年前

码农凉快-Eric码龄3年

日志很重要，在下需努力！1年前
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oracle数据库的警告日志如何查看

‍测试环境中出现了一个异常的告警现象：一条告警通过 Thanos Ruler 的 HTTP 接口观察到持续处于 active 状态，但是从 AlertManager 这边看这条告警为已解决状态。按照 DMP 平台的设计，告警已解决指的是告警上设置的结束时间已经过了当前时间。一条发送至 AlertManager 的告警为已解决状态有三种可能：1. 手动解决了告警2. 告警只产生了一次，第二次计算告警规则时会发送一个已解决的告警3. AlertManager 接收到的告警会带着一个自动解决时间，如果还没到达自动解决时间，则将该时间重置为 24h 后首先，因为了解到测试环境没有手动解决过异常告警，排除第一条；其次，由于该告警持续处于 active 状态，所以不会是因为告警只产生了一次而接收到已解决状态的告警，排除第二条；最后，告警的告警的产生时间与自动解决时间相差不是 24h，排除第三条。那问题出在什么地方呢？

分析

下面我们开始分析这个问题。综合第一节的描述，初步的猜想是告警在到达 AlertManager 前的某些阶段的处理过程太长，导致告警到达 AlertManager 后就已经过了自动解决时间。我们从分析平台里一条告警的流转过程入手，找出告警在哪个处理阶段耗时过长。首先，一条告警的产生需要两方面的配合：

metric 数据

告警规则

将 metric 数据输入到告警规则进行计算，如果符合条件则产生告警。DMP 平台集成了 Thanos 的相关组件，数据的提供和计算则会分开，数据还是由 Prometheus Server 提供，而告警规则的计算则交由 Thanos Rule（下文简称 Ruler）处理。下图是 Ruler 组件在集群中所处的位置：

看来，想要弄清楚现告警的产生到 AlertManager 之间的过程，需要先弄清除 Ruler 的大致机制。官方文档对 Ruler 的介绍是：You can think of Rule as a simplified Prometheus that does not require a sidecar and does not scrape and do PromQL evaluation (no QueryAPI)。

不难推测，Ruler 应该是在 Prometheus 上封装了一层，并提供一些额外的功能。通过翻阅资料大致了解，Ruler 使用 Prometheus 提供的库计算告警规则，并提供一些额外的功能。下面是 Ruler 中告警流转过程：

请点击输入图片描述

请点击输入图片描述

首先，图中每个告警规则 Rule 都有一个 active queue（下面简称本地队列），用来保存一个告警规则下的活跃告警。

其次，从本地队列中取出告警，发送至 AlertManager 前，会被放入 Thanos Rule Queue（下面简称缓冲队列），该缓冲队列有两个属性：

capacity（默认值为 10000）：控制缓冲队列的大小，

maxBatchSize（默认值为 100）：控制单次发送到 AlertManager 的最大告警数

了解了上述过程，再通过翻阅 Ruler 源码发现，一条告警在放入缓冲队列前，会为其设置一个默认的自动解决时间（当前时间 + 3m），这里是影响告警自动解决的开始时间，在这以后，有两个阶段可能影响告警的处理：1. 缓冲队列阶段2. 出缓冲队列到 AlertManager 阶段（网络延迟影响）由于测试环境是局域网环境，并且也没在环境上发现网络相关的问题，我们初步排除第二个阶段的影响，下面我们将注意力放在缓冲队列上。通过相关源码发现，告警在缓冲队列中的处理过程大致如下：如果本地队列中存在一条告警，其上次发送之间距离现在超过了 1m（默认值，可修改），则将该告警放入缓冲队列，并从缓冲队列中推送最多 maxBatchSize 个告警发送至 AlertManager。反之，如果所有本地队列中的告警，在最近 1m 内都有发送过，那么就不会推送缓冲队列中的告警。也就是说，如果在一段时间内，产生了大量重复的告警，缓冲队列的推送频率会下降。队列的生产方太多，消费方太少，该队列中的告警就会产生堆积的现象。因此我们不难猜测，问题原因很可能是是缓冲队列推送频率变低的情况下，单次推送的告警数量太少，导致缓冲队列堆积。下面我们通过两个方面验证上述猜想：首先通过日志可以得到队列在大约 20000s 内推送了大约 2000 次，即平均 10s 推送一次。结合缓冲队列的具体属性，一条存在于队列中的告警大约需要 (capacity/maxBatchSize)*10s = 16m，AlertManager 在接收到告警后早已超过了默认的自动解决时间（3m）。其次，Ruler 提供了 3 个 metric 的值来监控缓冲队列的运行情况：

thanos_alert_queue_alerts_dropped_total

thanos_alert_queue_alerts_pushed_total

thanos_alert_queue_alerts_popped_total

通过观察 thanos_alert_queue_alerts_dropped_total 的值，看到存在告警丢失的总数，也能佐证了缓冲队列在某些时刻存在已满的情况。

解决通过以上的分析，我们基本确定了问题的根源：Ruler 组件内置的缓冲队列堆积造成了告警发送的延迟。针对这个问题，我们选择调整队列的 maxBatchSize 值。下面介绍一下这个值如何设置的思路。由于每计算一次告警规则就会尝试推送一次缓冲队列，我们通过估计一个告警数量的最大值，得到 maxBatchSize 可以设置的最小值。假设你的业务系统需要监控的实体数量分别为 x1、x2、x3、...、xn，实体上的告警规则数量分别有 y1、y2、y3、...、yn，那么一次能产生的告警数量最多是(x1 * y2 + x2 * y2 + x3 * y3 + ... + xn * yn)，最多推送（y1 + y2 + y3 + ... + yn）次，所以要使缓冲队列不堆积，maxBatchSize 应该满足：maxBatchSize = (x1 * y2 + x2 * y2 + x3 * y3 + ... + xn * yn) / (y1 + y2 + y3 + ... + yn)，假设 x = max(x1,x2, ...,xn), 将不等式右边适当放大后为 x，即 maxBatchSize 的最小值为 x。也就是说，可以将 maxBatchSize 设置为系统中数量最大的那一类监控实体，对于 DMP 平台，一般来说是 MySQL 实例。

注意事项

上面的计算过程只是提供一个参考思路，如果最终计算出该值过大，很有可能对 AlertManager 造成压力，因而失去缓冲队列的作用，所以还是需要结合实际情况，具体分析。因为 DMP 将 Ruler 集成到了自己的组件中，所以可以比较方便地对这个值进行修改。如果是依照官方文档的介绍使用的 Ruler 组件，那么需要对源码文件进行定制化修改。

‍‍

关于 CIsco 告警日志分析

很明显是生成树在搞怪嘛...
一个高速交换网络是否稳定取决于生成树的变化.
本来fa0/1属于vlan190.但是有一个vlan540接入了.交换机的生成树认为网络出现变化.就立即阻塞了fa0/1.并且提示你vlan540不是本来就有的VLAN.

告警管理

将CMDB系统与Prometheus连接，实现批量部署配置文件，批量管理告警信息等

1.收到告警后，能通过页面针对不合理的阈值进行单个
批量修改，在告警消息上能针对
单个阈值进行修改。
2.对应用进行分组，并针对该组制定告警规则。
3.告警发送通道的自助式配置。
4.维护窗口进行告警的单个
批量静默。

1.告警大屏上展示告警的关键信息，如应用、IP、维护者、重要性。
2.告警数据的分析，哪些应用或实例告警频率高。
3.告警的个例、批量修改，修改的记录有留痕。

哪里问题多？什么问题？。

1.平台下发数据是否正常，涉及规则、应用实例是否按既定规则推送。
2.规则变更后的生效时间，目前15分钟。
3.告警发生差异，触发阈值的告警数及送达告警数。
4.告警消息轨迹及时延，从产生告警及送达对应的通道。

1.针对硬件、网络、系统、应用（部分业务）四类采集器进行自助式告警规则、告警模板、应用分组配置。
2.自助式进行告警规则启用、禁用、静默。
3.告警大盘展现，不同级别不同颜色。
4.告警通知：钉钉@到人，接入电话、短信告警。
5.简化告警模板。
6.告警渠道管理。
7.支持用户订阅告警消息。
8.支持延迟通知设置。
9.行为日志记录：规则变更、阈值变更、静默变更。
10.告警消息上点击操作数据能同步到后端并处理。

什么是网站日志分析需要分析哪些内容？

网站日志是记录web服务器接收处理请求以及运行时错误等各种原始信息的以·log结尾的文件，确切的讲，应该是服务器日志。网站日志最大的意义是记录网站运营中比如空间的运营情况，被访问请求的记录。
怎么分析网站日志？
登录“FTP”账号，链接到网站数据，找到网站日志文件夹。（注意：一般情况下，网站日志所在文件夹都是与网站文件同级文件夹，且带有log字样。只有少数情况下，网站日志文件夹在网站根目录下。）
打开文件夹，下载日志压缩文件！（下载方法很简单，只要选中文件直接拖到电脑桌面，然后左下方的本地浏览下载目录的文件上“右键—传输队列”即可！）
解压下载的日志文件，而后将解压后文件的后缀改为“txt”
新建一个excel表格，并打开！找到顶端工具栏的“数据”工具
点击“导入数据”，默认“直接打开数据文件”，再选择“选择数据源”。
选中解压后的txt文档，并打开！
默认“其他编码“
选择“分隔符号”，并“下一步”；
勾选所有选项，然后“下一步”；
默认“常规”，并“完成”；
如图，网站日志哥数据项之间全部分隔开来；
接下来只要保留自己需要的数据项即可。删除不需要的数据项！（如图，仅保留了数据分析需要的访客ip、访问文件、访问状态码以及访客名称四项数据。）
选中访客名称一整列，然后点击“开始”栏目的“筛选”工具
点击访客名称一列上方的三角下拉按钮；
取消“全选”，找到百度蜘蛛的访客名称，选中并“确定”；
我们就可以得到日志当天百度蜘蛛访问网站的所有数据。
最后，该数据保存到网站每日分析日志中。（注意：每日更新原创内容的网站一般在分析日志的时候还需要保留时间数据。）

网吧路由告警日志 安全日志 报警

ICMP是（Internet Control Message Protocol）Internet控制报文协议。它是TCP/IP协议族的一个子协议，用于在IP主机、路由器之间传递控制消息。控制消息是指网络通不通、主机是否可达、路由是否可用等网络本身的消息。这些控制消息虽然并不传输用户数据，但是对于用户数据的传递起着重要的作用。
没啥大问题，你先找个时间把网断开，然后本地杀杀毒。做系统的话要彻底点，最好是全盘格式化，比较有些病毒即便做了系统也删不掉。从日志上来说，有机器老发送包至机器，导致网络不稳地（老断线）。 关于告警日志分析包括哪些内容和告警列表的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 告警日志分析包括哪些内容的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于告警列表、告警日志分析包括哪些内容的信息别忘了在本站进行查找喔。