告警分析引擎（告警测试什么意思）

本篇文章给大家谈谈告警分析引擎，以及告警测试什么意思对应的知识点，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分析引擎的知识，其中也会对告警测试什么意思进行解释，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、在IDS中什么是误报？什么是漏报？
• 2、ES告警之ElastAlert入门教程(容器部署)
• 3、如何快速、灵活的实现告警通知，第一时间解决问题？
• 4、腾讯旗下的大数据处理套件TBDS当选2019数博会十佳大数据案例，而它究竟拥有着怎样的优势？
• 5、ELK在日志分析行业的优缺点是什么？

在IDS中什么是误报？什么是漏报？

一般IDS告警是由分析引擎分析数据包,将特征跟IDS事件库中的特征描述进行匹配,匹配上了就告警相应事件,误报就是告警的事件跟实际发生的网络行为不相符, 漏报就是实际发生了网络行为,但IDS没有侦测到. 引起误报和漏报的原因很多,事件库的质量,IDS的处理能力,IDS引擎里面对事件的分析和匹配的算法等都能引起误报和漏报,这两个指标也是衡量IDS质量的两个主要方面.

ES告警之ElastAlert入门教程(容器部署)

告警分析引擎我们部署的版本是此篇文章发布时ElastAlert（V0.2.1）、ElastAlert server（3.0.0-beta.0） 、elastalert-kibana-plugin（1.1.0）的最新版本。es和kibana的版本是7.2.0。ES和kibana部署不是本篇的重点告警分析引擎，这里不做介绍。
        入正题之前得先说下ES，Elasticsearch 是一个分布式、可扩展、实时的搜索与数据分析引擎。 它能从项目一开始就赋予你的数据以搜索、分析和探索的能力。告警分析引擎我们容器服务的日志现在大多数都入到告警分析引擎了qbus，然后可以用es消费，通过kibana方便的查看日志。但是负责es的同事和我们都没有支持日志告警，目前是一个短板。X-Pack提供了报警组件Alert，但是这个功能是需要付费，ElastAlert能够完美替代Alert提供的所有功能。ElastAlert目前有6k+star，维护较好很受欢迎，使用python编写，V0.2.0以后使用python3，python2不再维护，以致在虚机物理机部署的坑很多，最终也是以容器的方式成功搭建。因为公司es之后要升级到7.2版本，ElastAlertV0.2.1（最新版本）才对es7支持的很好，elastalert-kibana-plugin最新版本才支持kibana7。

elastalert-kibana-plugin对ES6.3开始提供支持，公司目前使用的是ES6.2，之后要升级到ES7，所以ElastAlert用V0.2.1，ElastAlert server 3.0.0-beta.0,elastalert-kibana-plugin 1.1.0。

        ElastAlert V0.2.1需要python3，目前我们使用linux内核都会默认装python2，安装python3后，使用混合环境安装ElastAlert 很多依赖装不成功，亦或装成功后模块有找不到，所以最终打算使用docker multi stage build方式构建ElastAlert server镜像，以容器的方式启动。
        官网上提供了ElastAlert server镜像构建方式，但很久不维护，还是使用python2构建的老的版本。我们需要重新构建。

通过docker logs elastalert -f 查看日之日，如果报错，指定告警级别为dubug查看错误信息

kibana插件如下：

custom_frequency是启服务之前创建的配置文件，test和test2是通过kibana dashboard创建。用户可以通过“创建”-“测试”-“保存”这一流程新建alert rules 和我们的hulk容器上的自定义告警流程差不多

https://github.com/bitsensor/elastalert

https://github.com/bitsensor/elastalert-kibana-plugin

https://github.com/Yelp/elastalert

https://elastalert.readthedocs.io/en/latest/

如何快速、灵活的实现告警通知，第一时间解决问题？

数据中心产生告警噪音告警分析引擎，一般由两个大告警分析引擎的原因所引起：1、存在大量重复的告警：大多数监控系统关注的点在快速、无遗漏地将异常告警抛出。2、大量的告警因为服务组件之间的相互依赖关系、相互影响，而产生的大量的关联告警。
所以，在告警发生的时候，可以使用告警优先级推荐算法来分析处理问题。根据规律特征进行判别，看是否需要立即关注。再配合自动化工具，将推荐等级与原始等级都高的告警加上筛选规则，进行自动化开单处置。发现推荐等级与原始等级有背离的部分，可以筛选出来做复盘，对告警原始的等级进行优化，或者转化成升降级的规则逻辑来处置告警等级。擎创告警辨析中心4.0是擎创科技研发的新一代智能告警管理、分析及处置平台，可配置能力更成熟，具有更开放的集成能力，可以将数据中心的监控系统、ITSM流程平台系统、自动化引擎系统、知识库系统、通知类平台等系统无缝集成，并驱动整个数据中心运维体系更快、更智能、更流畅运行。不仅可以满足科技能力及数据治理较强的企业需求，同时也可以通过智能化手段满足科技及数据治理较差企业的需求。

腾讯旗下的大数据处理套件TBDS当选2019数博会十佳大数据案例，而它究竟拥有着怎样的优势？

什么是腾讯大数据处理套件TBDS？
TBDS是基于腾讯多年海量数据处理经验告警分析引擎，集实时/离线场景高性能分析引擎、数据开发以及数据治理功能于一体告警分析引擎的大数据平台告警分析引擎，其核心包含TBDS大数据基础平台、多集群多租户管控平台，数据接入，数据开发，数据治理，机器学习，智能运营平台等。

TBDS产品结构分为四部分告警分析引擎：
平台运维和管理能力：为大数据平台基础的配置、启停、监控、告警、诊断、审计、安全管控等基础能力；高性能数据分析引擎：基于分布式存储和资源调度能力，分析引擎覆盖告警分析引擎了在线数据计算、离线数据分析、近线数据分析、流式数据分析等大数据分析场景；

数据开发微服务：提供包含实时/离线数据集成、数据自由探索、数据开发IDE以及可视化机器学习等大数据开发工具支持，使数据开发者能高效进行大数据开发；数据治理微服务：提供技术/业务层面的元数据管理、数据生命周期管理、数据血缘管理、数据地图、数据质量以及数据访问审计等能力，使业务数据能得到有效组织和管理。

腾讯大数据处理套件TBDS的创新和核心优势，TBDS通过乐高架构，融合多个组件系统，构建开箱即用的大数据平台，提供拖拽式的可视化数据开发IDE及机器学习平台，可支持用户自定义功能，具有非常好的产品扩展性。为客户的大数据集成、存储、计算环节提供完整而稳定的企业级解决方案。客户能借助于TBDS快速构建中台能力，聚焦于进行企业的业务创新。

ELK在日志分析行业的优缺点是什么？

日志分析领域有关ELK产品的探讨、争议也是非常多的。
zd|先说ELK在日志分析的优：
1.
强大的搜索功能，elasticsearch可以以分布式搜索的方式快速检索，而且支持DSL的语法来进行搜索，简单的说，就是通过类似配置的语言，快速筛选数据。
2.
完美的展示功能，可以展示非常详细的图表信息，而且可以定制展示内容，将数据可视化发挥的淋漓尽致。
3.
分布式功能，能够解决大型集群运维工作很多问题，包括监控、预警、日志收集解析等。
再说说缺点：
尽管研究一段时间，可以实现部署、测试。但对于中大型企业来说，功能点：告警、权限管理、关联分析等还是差之千里。团队支出需要多少成本，技术人才、时间的投入。
ELK产品需要部署多个产品。ELK指的是多个产品。
推荐一下日志分析领域日志易——可视化的海量日志（实时）搜索分析引擎。目前已经服务上百家大型企业，产品的优点呢是：实时、海量、智能运维、关联分析、权限管理、告警等；可以集群化部署！
缺点也有：收费
，提供SaaS版的免费体验500MB/天 关于告警分析引擎和告警测试什么意思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。 告警分析引擎的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于告警测试什么意思、告警分析引擎的信息别忘了在本站进行查找喔。