日志分析软件（日志软件下载）

苹果的实习生同学，做了一个JavaJVMGC可视化工具，然后被苹果宣布开源了：今天我们开源了GCGC，这是我们实习生创建的JavaGC可视化工具GCGC使用Jupyter笔记本界面来分析GC日志文件。有17个生成的图，分析延迟、并发和STW事件、堆信息、分配率、事件频率和事件摘要，比较任何数量的日志文件和外部数据源。该工具使用Jupyter笔记本数据可视化，可以轻松定制提供的图表。分析是建立在所提供的笔记本中，并从收集的GC信息中生成图和表。每个日志的收集的数据被解析成一个pythonpandas的"事件日志"。然后，使用事件日志作为一个持久的数据库，事件信息可以通过预先设置和可定制的方式进行排序、过滤和分组，以显示相关趋势和异常值。目前支持JDK11和JDK16的采集器。之前我们持续关注了小而美在持续读取用户相册的问题，其中介绍到了一款名叫“隐私洞见”的第三方App，可以给导出的日志进行可视化分析。有的小伙伴担心这类第三方应用本身也可能会有隐私风险，也发出疑问为什么iOS不能有自带的可视化报告功能。苹果在官网的隐私页面更新了这项功能的说明，在之后的系统更新里将添加App隐私报告功能，可以直接在设备内查看分析日志。也算能打消一些小伙伴对第三方软件的安全顾虑了，大概在iOS15.1或15.2的正式版就能实装了。[灵光一闪]也算是能跟上一些安卓系统的功能脚步了[看]elastic技术栈你了解吗？也就是我们常说的ELK（elasticsearch、logstash、kibana），其中elasticsearch是整个技术栈的核心，在日志分析、全文检索，甚至是大数据处理层面都有广泛的应用。建议关注在Java后端的开发人员可以学习下。elasticsearch是一个分布式的全文检索框架，底层基于Lucene实现，对外提供restful的http接口。学习elasticsearch重点理解下面这几个重要的概念。1）文档：Elasticsearch是面向文档的，文档是所有可搜索数据的最小单元；文档会被序列化为JSON格式，保存在Elasticsearch中；每个文档都有一个UniqueID。文档的元数据，用于标注文档的相关信息。2）索引：索引是文档的容器，是一类文档的结合。Index体现了逻辑空间的概念，Shard体现了物理空间的概念。索引的Mapping和SettingsMapping定义文档字段的类型。Setting定义不同的数据分布。3）节点：一个Elasticsearch的实例，本质上就是一个JAVA进程。4）分片：主分片，用以解决数据水平扩展的问题。通过主分片，可以将数据分布到集群内的所有节点上。副本，用以解决数据高可用的问题。分片是主分片的拷贝。5）集群：集群是多个Elasticsearch节点的集合，可以应对单个节点无法处理的搜索需求和数据存储需求。1、数据库系统维护，其维护服务内容主要包括：（1）数据库实例状态检查（2）数据库表空间使用情况（3）监控查看数据库的连接情况（4）表空间使用情况和性能检查（5）数据库告警日志检查分析（6）数据库备份检查2、中间件维护，中间件软件维护服务内容主要包括：（1）数据维护（2）数据备份（3）系统日常维护（4）中间件升级而对应用软件进行适应性更新与调测服务（5）中间件维护操作手册及应急流程更新3、应用系统的日常维护维护要求为：通过对应用系统的维护，分析用户的不断更新的需求，分析应用系统对服务平台性能的要求，提出系统优化扩容解决方案，保障应用系统的处理服务性能。主要维护内容包括：（1）业务数据维护；（2）业务数据备份；（3）业务系统日常维护；（4）软件更新服务；（5）对业务管理系统健康状态检查与分析报告；（6）对系统用户信息进行维护和修改，添加系统用户、更改系统用户信息、权限，负责系统中管理人员、操作人员、监督人员名单的调整，以及数据同步。Flume是Cloudera开发的一个分布式的、可靠的、高可用的系统，它能够将不同数据源的海量日志数据进行高效收集、聚合、移动，最后存储到一个中心化的数据存储系统中。下图描述了Flume的基本架构。如图所示，数据生成器生成的数据由在其上运行的各个Flume代理收集。此后，数据收集器（也是代理）从代理收集数据，这些数据被聚合并推送到集中式存储，例如HDFS或HBase。随着互联网的发展，特别是移动互联网的兴起，产生了海量的用户日志信息，为了实时分析和挖掘用户需求，需要使用Flume高效快速采集用户日志，同时对日志进行聚合避免小文件的产生，然后将聚合后的数据通过管道移动到存储系统进行后续的数据分析和挖掘。使用Flume的优点：*使用Flume，我们可以将数据存储到任何集中式存储（HBase、HDFS）中。*当传入数据的速率超过数据可以写入目的地的速率时，Flume充当数据生产者和中心化存储之间的中介，并在它们之间提供稳定的数据流。*Flume提供了上下文路由的特性。*Flume中的事务是基于通道的，其中为每条消息维护两个事务（一个发送者和一个接收者）。它保证可靠的消息传递。*Flume可靠、容错、可扩展、可管理和可定制。Elasticsearch7.9中新功能：Datastream数据流Datastream（数据流）是ElasticStack7.9的一个新的功能。Datastream使你可以跨多个索引存储只追加数据的时间序列数据，同时为请求提供唯一的一个命名资源。datastream非常适合日志，事件，指标以及其他持续生成的数据。你可以将索引和搜索请求直接提交到datastream。Datastream自动将请求路由到存储流数据的后台索引（Backingindices）。你可以使用索引生命周期管理（ILM）来自动管理这些后台索引。例如，你可以使用ILM自动将较旧的后台索引移动到较便宜的硬件上，并删除不需要的索引。随着数据的增长，ILM可以帮助你降低成本和开销。DataStream本质上仍然是一组索引，称为backingindices，有统一的入口，读写会自动关联相关的索引。触发Rollover的时候，会创建新的backingindex。backingindex的命名：.ds-[data_stream_name]-[generationno]，其中generationno为自增整型。Datastream具有如下特点：专用的IndexTemplate；不需要指定Rolloveralias；解决了ILM索引自动创建问题；引入了新的数据组织概念，且只针对时序数据；Elasticsearch7.x订单中心技术专栏，从真实项目实践、项目源码和生产故障分析等各个方面介绍了Elasticsearch相关的知识。其中第30-37章，详细介绍Elasticsearch中索引生命周期ILM、Datastream数据流的应用实践。最近除了《还有明天》、《我们的蓝调》等强档韩剧热播，李圣经&金永大《流星》、朴海镇《现在开始是Showtime！》等新剧也陆续开播，评价都很不错！韩国数据分析机构GOODDATA就公开了「近期热播韩剧话题度」TOP10，其中《还有明天》名次下跌至第九、《流星》空降第五，《我的解放日志》夺第二，冠军热度为本季最高！TOP10：《太宗李芳远》4.58%TOP9：《还有明天》4.74%TOP8：《现在开始是Showtime！》5.28%TOP7：《军检察官多伯曼犬》5.33%TOP6：《超高跟》5.63%TOP5：《流星》6.15%TOP4：《再次我的人生》6.94%TOP3：《绿色妈咪会》7.36%TOP2：《我的解放日志》12.67%TOP1：《我们的蓝调》17.39%转发了。最高人民检察院最高人民检察院官方账号#走近一线检察官#【“五的N次方”：知识产权检察的海淀实践】8:45，“这是研发日志，里面有很多个软件研发版本，你看这是第一版本。”检察官白云山眼前一亮：“这个版本的上传者是案件嫌疑人！我们重点分析下。”“好的，那我们重点从该版本分析，看有没有披露相关技术信息。”2021年以来，该院引入技术调查官作为有专门知识的人辅助案件办理，依托专业的电子数据审查室，大大提高了对海量数据的审查判断和分析能力，打牢“五的N次方”知识产权检察模式的办案基础。荷兰政府所属法医实验室宣布破解特斯拉驾驶数据存储系统，发现大量隐藏信息，可用于调查严重车祸事故。近日，荷兰政府下属法医实验室（NetherlandsForensicInstitute，简称NFI）表示，他们通过逆向工程的方式解密（decrypt）了特斯拉网关（gateway）的日志，对软件进行解构并提取信息，以客观地调查特斯拉汽车在行驶过程中发生的致命碰撞事故。该项调查显示，特斯拉汽车存储了其自动驾驶系统(Autopilot)的操作信息。这些车辆还可以记录速度、油门踏板位置、方向盘角度和刹车使用情况，而且根据车辆的使用方式，这些数据可以存储一年以上。目前，荷兰医学会已经获得了特斯拉ModelS、Y、X和Model3的数据，并在欧洲事故研究协会（EAAR）的一次会议上分享了该结果，以便其他事故分析师可以使用。有网友表示，如果能用好相关破解代码，或许可以进一步削弱相关车企在EDR原始数据上动手脚的可能，毕竟代码是他们写的，要修改起来太容易了，而一旦出现事故，真相可能云山雾罩，难以浮出水面。#特斯拉##特斯拉车祸##特斯拉自动驾驶#kubernetes云原生日志采集新利器VectorVector是一种开源的高性能的可观察性数据管道，可让组织控制其可观察性数据。收集、转换所有日志、指标和跟踪信息，并将其路由到您今天想要的任何供应商以及您明天可能想要的任何其他供应商。Vector可以在您需要的地方实现显着的成本降低、新颖的数据丰富和数据安全，而不是在您的供应商最方便的地方。开源，比所有替代方案快10倍。支持从Kafka、Docker、Kuberneteslog、Syslog、Fluent、File等几十中数据源中搜集数据，自身也可以作为采集端替代filebeat、fluent等。Vector通过VectorRemapLanguage(VRL)进行数据的解析、清洗和转换。VRL是一种面向表达式的语言，旨在以安全和高性能的方式处理可观察性数据（日志和指标）。且比较容易上手，依据官网的示例即可进行日志处理，学习成本较logstash较低。Vector支持将您的日志以及可观测性数据传送到各种后端存储中；支持Kafka、Clickhouse、Elasticsearch、Loki、InfluxDB、Splunk等以及公有云厂商的云存储。官网地址：Vector|Alightweight,ultra-fasttoolforbuildingobserva...[中国赞]