系统监控与日志分析37页PPT
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系统运行状态监控模板.pptx
alter system kill session '455,6930';
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• 问题：oracle进程/session数过多，无法登录
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通过listener访问数据库的进程 ps -fu oracle |grep LOCAL |wc -l 如有问题，可暂停/重感谢启你的2t6阅o读mcat和sip2服务
$alephe_scratch cir_send_mail_9782
ue_01
$data_scratch
run_e_01.26637 run_e_01_word.26637
opac/aims/ao apcl ms/apms 等 $httpd_root/log
error_log access_log
Oracle
3-6月 3-6月 1月 3-6月 每天 每月 每月 3-6月 一周 一周 每天
周期
执行 人工 人工 crontab或人工 人工 crontab crontab 人工 人工 job_list job_list job_list
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数据库日常维护
• 数据库运行状态
警告日志 数据表空间 连接情况 检查数据文件状态
• 数据备份
控制文件备份 数据文件备份 ： 建议至少每月检查一次 恢复测试 ： 建议每年至少做两次恢复试验
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Aleph的日常维护
• 进程管理 • license监控 • 服务日志、apache日志中的错误信息 • 定期作业是否正常完成 • 邮件通知是否正常 • 临时文件的清理 • 服务启停 • 系统监控日志
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Oracle
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周期
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《大数据系统运维：系统管理及日志巡检》PPT课件
问题管理流程的主要阶段为：问题的识别和提交、调查和诊断、实施解决以及回顾 关闭。
作为一个旨在提高效率的管理流程，问题管理流程的目的是要找到管账的根本原因， 设计并实施解决方案，提高系统稳定性。
2.3 系统管理内容
配置管理
第二章 系统管理及日志巡检
配置管理是对IT资源进行管理的重要步骤之一，也是大数据运维重要依据。配置管 理是IT管理的关键，也是事件管理、问题管理等流程审查原因所在，具体数据来自 配置管理数据库。
规划
实施
运营
评价
制定IT服务战略； 业务 管理系统投资成本/预算；
符合内外部标准政策。
需求管理； 优先级排序。
服务水平管理； 能力管理；
业务连续性管理。
系统投资回报率； 系统运维绩效。
系统
确定系统体系结构； 确定技术方向； 管理项目组合。
IT项目内部治理； IT项目外部治理。
事件、问题管理； 发布、变更管理；
变更管理在于规范和控制变更流程：在保证管控的前提下发起评估、批准、实施、 回顾变更，运用正确的方法处理变更，在可控范围内压缩变更产生的负面效应，且 保证在规定范围之内实施变更管理流程。
确保完整记录所有变革及对应措施，确保跟踪变更直到实施完成，通过对变更进行 风险评估，保证变更能够更好地满足业务的需求。
2.3 系统管理内容
日志管理
第二章 系统管理及日志巡检
日志管理对系统运行至关重要，日志管理的质量直接关系到定位系统问题的速度和 效率。
日志管理的重点是把不同需求的日志进行分类，方便问题分析和问题处理，而对于 每一种需求，存在特定的记录格式和内容。
日志管理最终是为了分析日志，常见的日志管理系统包括Web 服务器日志和 Linux 日志。通过自动解析标准格式日志的日志分析系统，用户能够快速高效的解析日志 文件，节省运维人员的工作时间和精力，提高处理系统问题的效率。
作为一个旨在提高效率的管理流程，问题管理流程的目的是要找到管账的根本原因， 设计并实施解决方案，提高系统稳定性。
2.3 系统管理内容
配置管理
第二章 系统管理及日志巡检
配置管理是对IT资源进行管理的重要步骤之一，也是大数据运维重要依据。配置管 理是IT管理的关键，也是事件管理、问题管理等流程审查原因所在，具体数据来自 配置管理数据库。
规划
实施
运营
评价
制定IT服务战略； 业务 管理系统投资成本/预算；
符合内外部标准政策。
需求管理； 优先级排序。
服务水平管理； 能力管理；
业务连续性管理。
系统投资回报率； 系统运维绩效。
系统
确定系统体系结构； 确定技术方向； 管理项目组合。
IT项目内部治理； IT项目外部治理。
事件、问题管理； 发布、变更管理；
变更管理在于规范和控制变更流程：在保证管控的前提下发起评估、批准、实施、 回顾变更，运用正确的方法处理变更，在可控范围内压缩变更产生的负面效应，且 保证在规定范围之内实施变更管理流程。
确保完整记录所有变革及对应措施，确保跟踪变更直到实施完成，通过对变更进行 风险评估，保证变更能够更好地满足业务的需求。
2.3 系统管理内容
日志管理
第二章 系统管理及日志巡检
日志管理对系统运行至关重要，日志管理的质量直接关系到定位系统问题的速度和 效率。
日志管理的重点是把不同需求的日志进行分类，方便问题分析和问题处理，而对于 每一种需求，存在特定的记录格式和内容。
日志管理最终是为了分析日志，常见的日志管理系统包括Web 服务器日志和 Linux 日志。通过自动解析标准格式日志的日志分析系统，用户能够快速高效的解析日志 文件，节省运维人员的工作时间和精力，提高处理系统问题的效率。
百世仓库管理系统37页PPT
入库业务——上架
• 业务描述： • 当做完收货操作后，仓库人员需要将货物上架到合理的库位。
• 功能描述： • 通过预上架功能，系统会给每条货物明细推荐合理的上架库位，并生成上架
指导单。打印上架指导单，指导现场上架作业。 • 现场完成作业后，做上架操作，此时可将与上架指导单有差异的信息回填到
系统。
入库业务——上架
库存管理——库存余量
• 业务描述： • 在实际业务操作中，仓库人员会不时地需要查看库存余量。
• 功能描述： • 系统提供各种维度的库存余量查询： • 按客户查询，查看客户的库存总数量。 • 按库位查询，查看各个库位上的总数量。 • 按批次属性查询，查看货物在各个批次属性下的总数量。 • 按批次属性/库位查询，查看货物在各个批次属性下在各个库位的数量。 • 按批次属性/库位/包装/跟踪号查询，查看各个库位，带不同批次属性，不同
双击菜单中上架，打开上架页面。上架操作：
1.选中需要上架的ASN单，点击“预上架”，输入计划要输入的库位，点击“预上架确认”。 然后可打印出上架单，指导上架。
2.实际上架完成后，核对实际上架信息与预计信息，如不同，可进行修改，然后点击“上架”。
库存管理
• 库存管理模块，包含所有库内管理操作。主要包括： • 库存余量 • 库存调整 • 库存冻结 • 库内移动 • 库存转移 • 库间移动 • 盘点 • 单据和日志查询
库存管理——库存调整
• 业务描述： • 当实际库存与系统库存有差异时，仓库人员需要对库存进行调整。
• 功能描述： • 库存调整，即实现系统库存的调整。 • 库存调整单，记录调整单号、客户、调整时间、调整原因以及需要调整的货
物和目标数量。提交调整单，则系统库存就会随之更改。 • 一旦发现调整有误，亦可撤销调整。
安全工程师的网络安全监控与日志分析
安全工程师的网络安全监控与日志分析网络安全是当今信息时代面临的重要挑战之一。
作为安全工程师，网络安全监控与日志分析是我们工作中不可或缺的一部分。
本文将探讨安全工程师在网络安全监控与日志分析方面的职责和技术，以及如何有效地应对安全威胁。
一、网络安全监控的重要性网络安全监控是指对网络系统进行实时监测和分析，以及对网络活动中的异常行为进行检测和防范的过程。
网络安全监控的重要性不言而喻，它可以帮助我们及时发现和阻止潜在的攻击，保护网络系统的安全和稳定。
网络安全监控主要包括以下几个方面的内容：1.1 实时监测网络流量通过监测网络流量，我们可以及时发现大量流量的异常和突发事件。
例如，当网络流量突然增长或者出现异常的访问模式时，可能意味着有攻击正在进行。
安全工程师需要通过实时监测和分析网络流量，发现并解决潜在的安全问题。
1.2 检测和预防网络攻击网络攻击是网络安全的主要威胁之一。
通过网络安全监控系统，安全工程师可以检测到网络中可能存在的攻击行为，并采取相应的措施进行防范。
例如，当发现有恶意代码攻击或者端口扫描时，安全工程师应立即采取响应措施，阻止攻击者进一步侵入系统。
1.3 分析和解决网络故障网络故障可能会导致网络系统不可用或者无法正常运行，给组织带来严重损失。
安全工程师需要监控网络设备和服务器的运行状态，并及时发现和解决可能导致网络故障的问题。
通过网络安全监控，可以提前预警并防范潜在的故障风险。
二、网络安全日志分析的重要性网络安全日志是记录网络活动和事件的重要依据。
安全工程师通过对网络安全日志的分析，可以了解网络中的安全事件和异常行为，以及攻击者的行为模式。
网络安全日志分析的重要性在于可以通过对日志的分析和统计，寻找潜在的安全威胁，并制定相应的安全策略。
网络安全日志分析的主要内容如下：2.1 收集和管理日志数据安全工程师需要通过合适的工具和技术，收集和管理网络系统、设备和应用产生的日志数据。
这些日志数据包含了网络活动的各个方面，包括登录尝试、文件访问、系统异常等。
日志审计与分析系统课件QAX-第3章 事件归一化
保留记录
日志处理结束
数据过滤结束
事件过滤分类
（1）根据日志的标志字段进行事件过滤： 对从不同远程机器上收集的日志汇总到中央日志处理服务器上，分析日志中不同字段，通常日志
中包含错误代码、传输协议、IP地址、进程名、远程地址、用户名、URL、时间等字段。 （2）根据存储格式或内容规范进行过滤：
通过检查日志记录中每个属性的存储格式以及检查其实际内容是否符合规范对事件进行过滤，如 空缺值，识别、删除孤立点，删除某些重复记录，对属性值的有效性进行检验等等。
空缺值处理方法
（1）忽略元组：除非元组有多个属性缺少值，否则该方法不是很有效。 （2）人工填写空缺值：一般来说，该方法很费时，并且当数据集很大、空缺值很多时，该方法行不通。 （3）使用一个全局变量填补空缺值：将空缺的属性值用同一个常数（如“Unknown”或-∞）替换。 如果空缺值都用“Unknown”替换，程序可能误以为它们形成了一个有趣的概念，因为它们都具有相 同的值“Unknown”。因此虽然该方法简单，但一般不使用。 （4）使用属性的平均值填充空缺值。 （5）使用与给定元组属同一类的所有样本的平均值。 （6）使用最可能的值填充空缺值：可以用回归、贝叶斯形式化方法工具或判定树归纳等确定空缺值。
XML
（1）概念： XML是一种新的Internet异构环境中的数据交换标准，与使用HTML标签来描述外观和数据不同。 XML严格的定义可移植的结构化数据，其应用范围从最早的WEB信息描述，到现在成为开放环境
空缺值处理方法比较
（1）方法1针对元组数据，除非元组有多个属性缺少值，否则该方法不是很有效。 （2）方法2的时间成本比较高，而且在数据量很大时可行性较低。 （3）方法3~6使数据倾斜，填入的值可能不正确。 （4）方法F是最常用的方法，与其他方法相比，它使用现存数据的多数信息来推测空缺值。在估计 某个属性的空缺值时，通过考虑其他属性的值，有更大的机会保持收入和其他属性之间的联系。
系统监控PPT图表模板分析课件
ERA
关键知识点总结回顾
系统监控的基本概念
定义、目的、意义等
常见系统监控工具
Zabbix、Nagios、Prometheus等
监控数据可视化
图表类型、设计原则、最佳实践等
监控告警与通知
告警机制、通知方式、优化策略等
学员心得体会分享
学员A
通过学习，我深刻理解了系统监控的重要性，掌握了常见 监控工具的使用方法和技巧，对今后的工作有很大帮助。
过度简化
有时为了追求简洁明了，可能会 过度简化数据，导致信息损失。
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW ERA
03
数据可视化技巧在系统监控中应用
数据可视化基本概念及原理
数据可视化定义
将数据通过图形化手段进行展示，提 高数据直观性和易理解性。
数据可视化作用
降低数据理解难度，提高数据分析效 率，辅助决策制定。
设计专业
采用专业的设计理念和视 觉元素，使图表更加美观 、易读。
可定制性强
支持自定义颜色、字体、 数据等，方便用户根据实 际需求进行调整。
适用场景分析
工作汇报
用于展示工作成果、业绩数据等 ，使汇报内容更加直观、有说服
力。
学术演讲
用于展示研究数据、实验结果等， 方便听众理解和记忆。
宣传推广
用于展示产品特点、市场份额等， 增强宣传效果。
实战案例
可视化展示
利用Tableau等工具将数据进行可视 化展示，生成各类图表如折线图、柱 状图、散点图等。
数据分析
通过观察图表中的趋势和规律，分析 系统性能瓶颈所在，提出优化建议。
优化实施
根据分析结果实施优化措施，如升级 硬件、调整系统配置、优化代码等。
关键知识点总结回顾
系统监控的基本概念
定义、目的、意义等
常见系统监控工具
Zabbix、Nagios、Prometheus等
监控数据可视化
图表类型、设计原则、最佳实践等
监控告警与通知
告警机制、通知方式、优化策略等
学员心得体会分享
学员A
通过学习，我深刻理解了系统监控的重要性，掌握了常见 监控工具的使用方法和技巧，对今后的工作有很大帮助。
过度简化
有时为了追求简洁明了，可能会 过度简化数据，导致信息损失。
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW ERA
03
数据可视化技巧在系统监控中应用
数据可视化基本概念及原理
数据可视化定义
将数据通过图形化手段进行展示，提 高数据直观性和易理解性。
数据可视化作用
降低数据理解难度，提高数据分析效 率，辅助决策制定。
设计专业
采用专业的设计理念和视 觉元素，使图表更加美观 、易读。
可定制性强
支持自定义颜色、字体、 数据等，方便用户根据实 际需求进行调整。
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工作汇报
用于展示工作成果、业绩数据等 ，使汇报内容更加直观、有说服
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可视化展示
利用Tableau等工具将数据进行可视 化展示，生成各类图表如折线图、柱 状图、散点图等。
数据分析
通过观察图表中的趋势和规律，分析 系统性能瓶颈所在，提出优化建议。
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根据分析结果实施优化措施，如升级 硬件、调整系统配置、优化代码等。
系统日志的管理PPT课件
行的任务相关的信息。 cron.* /var/log/cron //将任何设备的emerg级别的信息发送给所有正在系统上的用户。 *.emerg * //将uucp和news设备的crit级别的信息记录到/var/log/spooler文件中。 uucp,news.crit /var/log/spooler //将和系统启动相关的信息记录到/var/log/boot.log文件中。 local7.* /var/log/boot.log
8
修 改 syslog.conf 配 置 文 件 之 后 ， 必 须 通 知 syslogd和klogd重新读取该配置文件，这样 改动才会生效。
Service syslog restart Kill –HUP `cat /var/run/syslogd.pid` Kill –HUP `cat /var/run/klogd.pid` killall -HUP syslog killall -HUP klog
9
常见的日志文件
所有的日志文件通常存放在“/var/log”目录 下。
为了查看日志文件的内容必须要有“root”权 限。
为了保证Linux系统正常运行、准确解决遇 到的各种各样的系统问题， 认真地读取日 志文件是管理员的一项非常重要的任务。
Linux系统中日志分为两大类:
系统日志
应用程序日志
使用相关的信息。 authpriv.* /var/log/secure //将mail设备中的任何级别的信息记录到/var/log/maillog文件中，这主要是和电子邮件相
关的信息。 mail.* /var/log/maillog //将cron设备中的任何级别的信息记录到/var/log/cron文件中，这主要是和系统中定期执
8
修 改 syslog.conf 配 置 文 件 之 后 ， 必 须 通 知 syslogd和klogd重新读取该配置文件，这样 改动才会生效。
Service syslog restart Kill –HUP `cat /var/run/syslogd.pid` Kill –HUP `cat /var/run/klogd.pid` killall -HUP syslog killall -HUP klog
9
常见的日志文件
所有的日志文件通常存放在“/var/log”目录 下。
为了查看日志文件的内容必须要有“root”权 限。
为了保证Linux系统正常运行、准确解决遇 到的各种各样的系统问题， 认真地读取日 志文件是管理员的一项非常重要的任务。
Linux系统中日志分为两大类:
系统日志
应用程序日志
使用相关的信息。 authpriv.* /var/log/secure //将mail设备中的任何级别的信息记录到/var/log/maillog文件中，这主要是和电子邮件相
关的信息。 mail.* /var/log/maillog //将cron设备中的任何级别的信息记录到/var/log/cron文件中，这主要是和系统中定期执
日志审计与分析系统课件QAX-第3章 事件归一化
噪声数据
（1）噪声数据的出现可能有多种原因，由于噪声数据的存在使得数据不在规定的数据域内，从 而会影响后面的挖掘效果和结果。 （2）噪声是一个测量变量中的随机错误或偏差。
去噪声方法
（1）分箱（binning）：分箱法是通过考察“邻居”（即周围的值）来平滑存贮数据的值，即， 存储的值被分布到一些“桶”或箱中。分箱法参考的是邻居数据，进行的是局部平滑。 （2）聚类（clustering）：孤立点可以被聚类检测。聚类将类似的值组织成群或“聚类”。落在 聚类集合之外的值则被视为孤立点。 （3）计算机与人工检查结合：通过计算机和人工检查结合的方法来识别孤立点。 （4）回归（regression）：使用回归，找出适合数据的数学方程式，能够帮助消除数据中的噪声。 通过让数据适合一个函数如回归函数来平滑数据。 线性回归涉及找出适合两个变量的“最佳”直线，使得一个变量能够预测另一个。 多线性回归是线性回归的扩展，它涉及多于两个变量，数据要适合一个多维面。
本章学习目标
1. 了解事件过滤的原理 2. 了解事件过滤的方法 3. 理解事件归一化的原因 4. 理解事件归一化的效果 4. 掌握事件归一化使用的方法
3.1
事件过滤
日志事件处理过程
在日志记录和日志管理的过程中， 为减轻管理员审核日志、寻找潜在 问题的工作负担，当今的日志分析 系统提供自动化机制来对原始日志 事件进行过滤、规范化和关联。
空缺值处理方法
（1）忽略元组：除非元组有多个属性缺少值，否则该方法不是很有效。 （2）人工填写空缺值：一般来说，该方法很费时，并且当数据集很大、空缺值很多时，该方法行不通。 （3）使用一个全局变量填补空缺值：将空缺的属性值用同一个常数（如“Unknown”或-∞）替换。 如果空缺值都用“Unknown”替换，程序可能误以为它们形成了一个有趣的概念，因为它们都具有相 同的值“Unknown”。因此虽然该方法简单，但一般不使用。 （4）使用属性的平均值填充空缺值。 （5）使用与给定元组属同一类的所有样本的平均值。 （6）使用最可能的值填充空缺值：可以用回归、贝叶斯形式化方法工具或判定树归纳等确定空缺值。
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• 性能要求
– 减小对产品服务的影响 – 大数据量的分析与存储
监控系统的设计
• 松耦合
– 通过日志文件交换数据 – 文本格式
• 自定义统计量
– <产品名, 变量名, 取值>的三元组
• 大数据量
– 多分辨率压缩存储
监控系统结构图
Service
Web UI
Collector
Sender
UDP
LOG
Service
• 网易有道简介 • 在线服务监控 • 离线日志分析
目录
关于有道
有道的发起者是一群执着于搜索技 术的年轻人，我们发现中文网络中 的搜索还远未达到理想，所以希望 通过我们现在和将来的努力，把设 想中的服务一点点变成现实，分享 给大家使用，让你更快一秒找到想 要的好东西。
有道产品
• 搜索类 网页搜索
总结
• 在线服务监控
– 保证服务正常运行
• 离线日志分析
– 了解用户，改进产品
谢谢！
youdao 2009.4.
谢谢你的阅读
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Sorter
Result
常规统计
• 访问量
– 时间 – 地域
• 用户
– 新用户：推广与传播的效果 – 老用户：真正使用这个产品
• 功能切换
– 页面切换 – 产品切换
一些有意思的统计规律
• 周末与非周末
– 什么时候流量更大？
周末与非周末
• 工具（网页搜索、海量词典）vs 娱乐（视频搜索、音乐搜索）
• 不同的时段访问有区别吗？ • 搜索和吃饭的关系？
工具 vs 娱乐
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海量词典 视频搜索
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白天需要工具，晚上需要放松
公网 vs 教育网
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公网 教育网
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博客搜索
图片搜索
地图搜索
有道热闻
视频搜索
音乐搜索
购物搜索
• 翻译类
有道产品
海量词典
有道翻译
桌面词典
• 其他产品
有道阅读
有道快贴
手机服务
有道影讯
在线监控与离线分析
设计原则
• 不影响正常服务
– 水表不能把水堵了
• 通用性
– 如果不够通用…
• 有道产品简介 • 在线服务监控 • 离线日志分析
目录
• 主要的目的
– 用户使用习惯 – 用户对产品的好感度 – 系统运行状态 – 市场推广情况
日志收集
• 集中的日志服务器
– 产品的服务器是分布式的，需要统一分析 – 所有产品公用，降低运营复杂度
• 大数据量存储
– 服务器建立本地缓存 – 最终保存在分布式文件系统中 – 压缩存储
• 防止日志丢失
– 支持备份服务器 – 分布式文件系统保证可靠性
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
海量词典 视频搜索
平时需要工具，周末需要娱乐
THU FRI SAT SUN MON TUE WED THU FRI SAT SUN MON TUE WED THU FRI SAT SUN MON TUE WED THU FRI SAT SUN MON TUE WED
一些有意思的统计规律
Collector
Controller
Ban Repository Rule Sets
Web
性能监控系统
• 功能：实时统计服务中的性能参数
– 如处理时间、吞吐率等
• 特点
– 通用性 – 集中的数据分析与存储 – 直观的展现方式
性能监控的需求
• 通用性
– 各种产品不同的需求 – 自定的统计量 – 不同的编程语言
• 产品服务端
– 转发请求 – 同步封禁列表 – 实施访问控制
USER
Request Request Filter
访问控制系统
Sender
UDP
Product Bans
USER
Request Request Filter
Product Bans
Synchronizer TCP
Sender
UDP
TCP Synchronizer
• Ip=123\.45\..*, agent=“firefox.*”
• 频度控制
– 统计时间（span） – 次数的阈值（threshold） – 例子：
• span:3600000 threshold:1000
访问控制系统
• 总体结构
– 旁路统计 – 规则封禁
• 访问控制服务器
– 维护规则库 – 按规则进行统计 – 为产品生成封禁列表
UDP
Receiver
Analyzer
LOG
Collector
Sender
Multi-Resolution
异常报警系统
• 功能
– 自动筛查日志中的Exception – 发现问题自动发信报警
• 优点
– 通用性强 – 使用简单
• 有道产品简介 • 在线服务监控 • 离线日志分析
目录
离线日志统计
5%
4%
3%
2%
1%
0% 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
白领和中小学生要早睡，大学生都是夜猫子
更多的分析
• 《有道阅读的12个有趣的发现》
– 订阅博客范围，新老各有地盘 – 职业和阅读习惯 – 阅读真的变成快餐了 – 明星博客，各领风骚三两天 – 大部分人订阅不过10个，阅读不超20分钟 – 阅读还是很个人 –…
...
日志分析
• 主要的挑战
– 超大数据量 – 运算时间的要求 – 组合统计
• 解决方法
– LOG
Parse Parser
Parser
Parser
Parser
Parser
<Key, Count> <Key, Count> <Key, Count> <Key, Count> <Key, Count>
Products
日志收集系统
Service 1 Sender
Service 2
Service N
...
Sender
Sender
Log Servers DFS
Log-Server Local Disk Backup Daemon
Log-Server (Backup)
Local Disk Backup Daemon
在线服务监控
• 访问控制系统 • 性能监控系统 • 异常报警系统
访问控制系统
• 主要目的：防止非用户抓取
– 冲击系统服务 – 影响访问统计 – 非法使用数据
• 挑战
– 灵活的控制规则 – 减小对产品服务的影响
访问控制规则
• 过滤规则
– Key: Header字段，parameter – Key: 正则表达式 – 例子：
– 减小对产品服务的影响 – 大数据量的分析与存储
监控系统的设计
• 松耦合
– 通过日志文件交换数据 – 文本格式
• 自定义统计量
– <产品名, 变量名, 取值>的三元组
• 大数据量
– 多分辨率压缩存储
监控系统结构图
Service
Web UI
Collector
Sender
UDP
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– 保证服务正常运行
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常规统计
• 访问量
– 时间 – 地域
• 用户
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一些有意思的统计规律
• 周末与非周末
– 什么时候流量更大？
周末与非周末
• 工具（网页搜索、海量词典）vs 娱乐（视频搜索、音乐搜索）
• 不同的时段访问有区别吗？ • 搜索和吃饭的关系？
工具 vs 娱乐
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海量词典 视频搜索
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白天需要工具，晚上需要放松
公网 vs 教育网
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公网 教育网
8%
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博客搜索
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有道热闻
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在线监控与离线分析
设计原则
• 不影响正常服务
– 水表不能把水堵了
• 通用性
– 如果不够通用…
• 有道产品简介 • 在线服务监控 • 离线日志分析
目录
• 主要的目的
– 用户使用习惯 – 用户对产品的好感度 – 系统运行状态 – 市场推广情况
日志收集
• 集中的日志服务器
– 产品的服务器是分布式的，需要统一分析 – 所有产品公用，降低运营复杂度
• 大数据量存储
– 服务器建立本地缓存 – 最终保存在分布式文件系统中 – 压缩存储
• 防止日志丢失
– 支持备份服务器 – 分布式文件系统保证可靠性
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海量词典 视频搜索
平时需要工具，周末需要娱乐
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一些有意思的统计规律
Collector
Controller
Ban Repository Rule Sets
Web
性能监控系统
• 功能：实时统计服务中的性能参数
– 如处理时间、吞吐率等
• 特点
– 通用性 – 集中的数据分析与存储 – 直观的展现方式
性能监控的需求
• 通用性
– 各种产品不同的需求 – 自定的统计量 – 不同的编程语言
• 产品服务端
– 转发请求 – 同步封禁列表 – 实施访问控制
USER
Request Request Filter
访问控制系统
Sender
UDP
Product Bans
USER
Request Request Filter
Product Bans
Synchronizer TCP
Sender
UDP
TCP Synchronizer
• Ip=123\.45\..*, agent=“firefox.*”
• 频度控制
– 统计时间（span） – 次数的阈值（threshold） – 例子：
• span:3600000 threshold:1000
访问控制系统
• 总体结构
– 旁路统计 – 规则封禁
• 访问控制服务器
– 维护规则库 – 按规则进行统计 – 为产品生成封禁列表
UDP
Receiver
Analyzer
LOG
Collector
Sender
Multi-Resolution
异常报警系统
• 功能
– 自动筛查日志中的Exception – 发现问题自动发信报警
• 优点
– 通用性强 – 使用简单
• 有道产品简介 • 在线服务监控 • 离线日志分析
目录
离线日志统计
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白领和中小学生要早睡，大学生都是夜猫子
更多的分析
• 《有道阅读的12个有趣的发现》
– 订阅博客范围，新老各有地盘 – 职业和阅读习惯 – 阅读真的变成快餐了 – 明星博客，各领风骚三两天 – 大部分人订阅不过10个，阅读不超20分钟 – 阅读还是很个人 –…
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日志分析
• 主要的挑战
– 超大数据量 – 运算时间的要求 – 组合统计
• 解决方法
– LOG
Parse Parser
Parser
Parser
Parser
Parser
<Key, Count> <Key, Count> <Key, Count> <Key, Count> <Key, Count>
Products
日志收集系统
Service 1 Sender
Service 2
Service N
...
Sender
Sender
Log Servers DFS
Log-Server Local Disk Backup Daemon
Log-Server (Backup)
Local Disk Backup Daemon
在线服务监控
• 访问控制系统 • 性能监控系统 • 异常报警系统
访问控制系统
• 主要目的：防止非用户抓取
– 冲击系统服务 – 影响访问统计 – 非法使用数据
• 挑战
– 灵活的控制规则 – 减小对产品服务的影响
访问控制规则
• 过滤规则
– Key: Header字段，parameter – Key: 正则表达式 – 例子：