0x00 概述 很多客户使用GTM/DNS为企业业务提供动态智能解析,解决应用就近性访问.优选问题.对于已经实施多数据中心双活的客户,则会使用GSLB提供双活流量调度.DNS作为企业业务访问的指路者,在整个IT基础架构系统中有着举足轻重的作用,一旦DNS无法提供服务,将导致客户无法访问业务系统,造成重大经济损失.因此构建一套高弹性分布式的高安全DNS架构是IT系统建设的基础之石,通常为了保证系统的正常运行,运维人员为了实时掌握系统运行状态如解析速率.失败率.延迟.来源地址位置.智能选路.解析类型…

0x00 概述 F5 BIGIP从应用角度位于网络结构的关键咽喉位置,可获取所有应用的流量,针对流量执行L7层处理,即便是TLS加密的流量也可以通过F5进行SSL offload.通过F5可以统一获取所有应用的请求元数据,而不用关心应用是部署在何种系统架构中,这可以大大简化针对不同应用系统进行应用性能分析.日志采集工作.BIGIP TMOS系统提供了多种方法帮助实现统一信息收集,包括: HTTP Request logging profile DNS logging profile Avr iR…

0x00 概述 此文力求比较详细的解释DNS可视化所能带来的场景意义,无论是运维.还是DNS安全.建议仔细看完下图之后的大篇文字段落,希望能引发您的一些思考. 在“F5利用Elastic stack(ELK)进行应用数据挖掘系列(2)-DNS”一文中阐述了通过DNS logging profile进行DNS可视化的一种方法.DNS logging profile本身对解析和响应是发出的两条日志,因此在上篇文章中我们其实用了一些特殊的方法来处理一些我们想要的场景.所以这样的处理方式可能不够灵活,也…

1.我们自己编写的SmartImageView会有很多漏洞,但是我们幸运的可以在网上利用开源项目的,开源项目中有很多成熟的代码,比如SmartImageView都编写的很成熟的 国内我们经常用到https://github.com/  或者 http://code.google.org/ (但是google在中国屏蔽很厉害),暂时我们可以使用http://code.taobao.org(淘宝开源项目) 2.我们登录 https://github.com/  :搜索 smart image vie…

作者:ssslinppp      时间:2015年5月26日 15:32:51 1. 摘要 本文讲解如何利用spring MVC框架,实现ajax异步请求以及json数据的返回. Spring MVC与json参考文章:[spring学习笔记-mvc-3]返回json数据-方式1  和 [spring学习笔记-mvc-4]返回json数据-方式2. 使用到的技术主要如下: Ajax:使用JQuery 提供的ajax:==>需要引入jquery.min.js文件: Spring MVC: Jso…

1.我们自己编写的SmartImageView会有很多漏洞,但是我们幸运的可以在网上利用开源项目的,开源项目中有很多成熟的代码,比如SmartImageView都编写的很成熟的 国内我们经常用到https://github.com/  或者 http://code.google.org/ (但是google在中国屏蔽很厉害),暂时我们可以使用http://code.taobao.org(淘宝开源项目) 2.我们登录 https://github.com/  :搜索 smart image vie…

最近在学习ELK的时候踩了不少的坑,特此写个笔记记录下学习过程. 日志主要包括系统日志.应用程序日志和安全日志.系统运维和开发人员可以通过日志了解服务器软硬件信息.检查配置过程中的错误及错误发生的原因.经常分析日志可以了解服务器的负荷,性能安全性,从而及时采取措施纠正错误. 通常,日志被分散的储存不同的设备上.如果你管理数十上百台服务器,你还在使用依次登录每台机器的传统方法查阅日志.这样是不是感觉很繁琐和效率低下.当务之急我们使用集中化的日志管理,例如:开源的syslog,将所有服务器上的日志收…

0x00 概述 测试搭建一个使用kafka作为消息队列的ELK环境,数据采集转换实现结构如下: F5 HSL–>logstash(流处理)–> kafka –>elasticsearch 测试中的elk版本为6.3, confluent版本是4.1.1 希望实现的效果是 HSL发送的日志胫骨logstash进行流处理后输出为json,该json类容原样直接保存到kafka中,kafka不再做其它方面的格式处理. 0x01 测试 192.168.214.138: 安装 logstash,c…

假设不做不论什么处理.直接用网络载入图片在网速快的情况下可能没什么不好的感觉.可是假设使用移动流量或是网络不好的时候.问题就来了,要么用户会抱怨流量使用太多.要么抱怨图片载入太慢.如论从哪个角度出发,都不是好的体验! 要提高用户体验,我们就要使用缓存.Android中数据缓存的方式有非常多,相关介绍的文章也比較多.比方http://blog.csdn.net/dahuaishu2010_/article/details/17093139和http://www.jb51.net/article/3…

0x00 简介 现在的公司由于绝大部分项目都采用分布式架构,很早就采用ELK了,只不过最近因为额外的工作需要,仔细的研究了分布式系统中,怎么样的日志规范和架构才是合理和能够有效提高问题排查效率的. 经过仔细的分析和研究,确定下面的架构应该是比较合理的之一(Filebeat也支持直接写到ES),如果可以的话,Filebeat也可以不直接连到Logstash,先写到kafka,然后从kafka写到logstash的kafka插件. 关于ELK的各种架构以及优缺点,可以参考. 首先,不管是不是分布式架…

0x00 Logstash概述 官方介绍:Logstash is an open source data collection engine with real-time pipelining capabilities.简单来说logstash就是一根具备实时数据传输能力的管道,负责将数据信息从管道的输入端传输到管道的输出端:与此同时这根管道还可以让你根据自己的需求在中间加上滤网,Logstash提供里很多功能强大的滤网以满足你的各种应用场景. Logstash常用于日志关系系统中做日志采集设备…

0x00 为什么用到ELK 一般我们需要进行日志分析场景:直接在日志文件中 grep.awk 就可以获得自己想要的信息.但在规模较大的场景中,此方法效率低下,面临问题包括日志量太大如何归档.文本搜索太慢怎么办.如何多维度查询.需要集中化的日志管理,所有服务器上的日志收集汇总.常见解决思路是建立集中式日志收集系统,将所有节点上的日志统一收集,管理,访问. 一般大型系统是一个分布式部署的架构,不同的服务模块部署在不同的服务器上,问题出现时,大部分情况需要根据问题暴露的关键信息,定位到具体的服务器和服…

一.elk框架和java1.8环境搭建 1.1: 环境说明 约定: centos6 iptables关闭 如果不关闭的话,需要开放对应的端口访问 selinux关闭 1.2: ELK简介 els:ElasticSearch,Logstash,Kibana,Beats elk:ElasticSearch,Logstash,Kibana       ① ElasticSearch 搜索引擎 ElasticSearch 是一个基于Lucene的搜索引擎,提供索引,搜索功能.它提供了一个分布式多用户能力…

要使用一个ContentProvider,必须要知道的是它所能匹配的Uri及其数据存储的表的结构. 首先想办法找到访问短信及联系人数据的ContentProvider能接受的Uri: 到github上找对应ContentProvider的源码:https://github.com/android 有好多个,哪一个才是短信数据的ContentProvider呢? 在filters输入框:输入telephony. 现在只有一个了,打开: 装有git的话,可以选择clone到本地,没有的话,就选择下载…

mysql数据库中有两个函数:concat和updatexml,在sql注入时经常组合使用,本文通过学习concat和updatexml函数的使用方法,结合实例来理解这种sql注入方式的原理. concat函数是mysql的字符串连接函数,定义如下: 先来验证下concat函数的功能: select concat('m','y','s','q','l') 验证结果:如定义所示,concat将字符串连接起来了 如果把SQL语句放在concat中,SQL语句会被执行么? select concat(…

转:http://blog.csdn.net/zssureqh/article/details/8846337 背景介绍: 医学影像PACS工作站的服务端需要对大量的dcm文件进行归档,写入数据库处理.由于医学图像的特殊性,每一个患者(即所谓的Patient)每做一次检查(即Study)都至少会产生一组图像序列(即Series),而每一组图像序列下会包含大量的dcm文件(例如做一次心脏CTA的诊断,完整的一个心脏断层扫描序列大约有200幅图像).DICOM3.0协议中对每一幅影像是按照特定的三个…

接下来我们通过项目案例来介绍:这个利用谷歌API对数据库增删改查 1.首先项目图: 2.这里的布局文件activity_main.xml: <LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" xmlns:tools="http://schemas.android.com/tools" android:layout_width="match_parent&qu…

本文介绍如何利用dockerfile来创建镜像.下面介绍具体的操作过程: 一.创建构建环境 操作示例如下: xxx@ubuntu:~$ pwd /home/xxx xxx@ubuntu:~$ mkdir myweb xxx@ubuntu:~$ cd myweb xxx@ubuntu:~/myweb$ touch Dockerfile 上面命令在当前用户(xxx)的主目录下创建了一个myweb目录,并在该目录下建立了一个空的文件名为Dockerfile文件.这个目录就是我们的构建环境(或上下文).…

一.概述 创建镜像有两种方法,一是用commit命令,二是用dockerfile方法(这个更常用,在下面文章介绍).本章介绍commit方法. 在介绍commit命令前,我们先回顾下对代码的版本控制,当修改代码后,我们会commit变更到版本服务器上. 对于容器类似的概念,当创建容器后,如果后面对容器做了修改,就可以利用commit命令将修改提交为一个新的镜像. 二.例子说明 下面我们通过具体的例子来说明: 1.创建新容器 docker run --name newcontent -i -t u…

docker hub上有官方的mysql镜像,我们可以利用它来创建mysql容器,作为一个服务容器使用. 1.下载mysql镜像 docker pull mysql 2.创建镜像 docker run --name mysqldb  -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root -d mysql 3.获取被创建容器的ip docker inspect mysqldb 4.从主机上利用mysql客户端测试能否连接到容器中的mysql服务 mysql -h 172.17.0.2 -u ro…

这次我们通过一个最简单的HelloWolrd来了解一下ELK的使用. 进入logstash的config目录,创建stdin.conf 文件. input{ stdin{ } } output{ stdout{ codec => rubydebug } elasticsearch{ hosts => ["192.168.25.129:9200"] index => "logstash-stdin" #我们会通过这个索引在Kibana中检索数据 us…

一般情况下单台服务器只会部署一个ElasticSearch node,但是在学习过程中,很多情况下会需要实现ElasticSearch的分布式效果,所以需要启动多个节点,但是学习开发环境(不想开多个虚拟机实现多个服务器的效果),所以就想着在一台服务器上部署多个结点(下文以2个结点作为例子),两个节点分别称为实例一.二. 1.首先将elasticsearch-5.4.0文件夹再复制一份 elasticsearch--node2 2.修改节点1的配置文件 # ====================…

废话不多说,直接上干货,首先看下整体应用的大致结构.(整个过程我用到了两台虚拟机  应用和Shipper 部署在192.168.25.128 上 Redis和ELK 部署在192.168.25.129上) Controller: @RestController @RequestMapping("/user") public class UserController { private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(UserControl…

0x00 概述 logstash官方最新文档.假设有几十台服务器,每台服务器要监控系统日志syslog.tomcat日志.nginx日志.mysql日志等等,监控OOM.内存低下进程被kill.nginx错误.mysql异常等等,可想而知,这是多么的耗时耗力.logstash采用的是插件化体系架构,几乎所有具体功能的实现都是采用插件,已安装的插件列表可以通过bin/logstash-plugin list --verbose列出.或者访问https://www.elastic.co/guide/…

0x00 ElasticSearch的索引和MySQL的索引方式对比 Elasticsearch是通过Lucene的倒排索引技术实现比关系型数据库更快的过滤.特别是它对多条件的过滤支持非常好,比如年龄在18和30之间,性别为女性这样的组合查询. 倒排索引很多地方都有介绍,但是其比关系型数据库的b-tree索引快在哪里?到底为什么快呢? 笼统的来说,b-tree索引是为写入优化的索引结构.当我们不需要支持快速的更新的时候,可以用预先排序等方式换取更小的存储空间,更快的检索速度等好处,其代价就是更新…

0x00 什么是Elasticsearch Elasticsearch (ES)是一个基于 Lucene 的开源搜索引擎,它不但稳定.可靠.快速,而且也具有良好的水平扩展能力,是专门为分布式环境设计的,Elasticsearch是面向文档型数据库,这意味着它存储的 整个对象或者文档,它不但会存储它们,还会为他们建立索引,这样你就可以搜索他们了.你可以在 Elasticsearch 中索引.搜索.排序和过滤这些文档,不需要成行成列的数据,ElasticSearch 提供了一套基 于restful风…

1. SpannableString设置复合文本: TextView通常用来显示普通文本,但是有时候需要对其中某些文本进行样式.事件方面的设置.Android系统通过SpannableString类来对指定文本进行相关处理,具体有以下功能: (1)BackgroundColorSpan  背景色 (2)ClickableSpan  文本可点击,有点击事件(3)ForegroundColorSpan  文本颜色(前景色)(4)MaskFilterSpan  修饰效果,如模糊(BlurMaskFil…

接下来我们通过项目案例来介绍:这个利用谷歌API对数据库增删改查 1. 首先项目图: 2. 这里的布局文件activity_main.xml: <LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" xmlns:tools="http://schemas.android.com/tools" android:layout_width="match_parent&…

ELK概述: ElasticSearch是个开源分布式搜索引擎,它的特点有:分布式,零配置,自动发现,索引自动分片,索引副本机制,restful风格接口,多数据源,自动搜索负载等 Logstash是一个完全开源的工具,它可以对你的日志进行收集.分析,并将其存储供以后使用 Kibana 是一个开源和免费的工具,它可以为 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日志分析友好的 Web 界面,可以帮助您汇总.分析和搜索重要数据日志 ElasticSearch 安装部署: 安装: tar…

0x00 概述 elasticsearch构建在Lucene之上,过滤器语法和Lucene相同 Kibana接口概述 Kibana接口分为四个主要部分: 发现 可视化 仪表板 设置 我们将按照列出的顺序浏览每个部分的基础知识,并演示如何使用每个接口. 0x01 Kibana探索 当您第一次连接到Kibana 4时,您将进入发现页面. 默认情况下,此页面将显示您的所有ELK的最近接收的日志. 在这里,你可以根据搜索查询通过筛选,找到特定的日志消息,则缩小搜索结果与时间过滤器一个特定的时间范围. 以…