企业安全_DNS流量监控的技术选型】的更多相关文章

方案1 Windows server n ---> packbeat ---> logstash ---> kafka | ┗ ---------> elasticsearch ---> kibana 方案2 Core Switch ---> packbeat ---> logstash ---> kafka | ┗ ---------> elasticsearch ---> kibana 显然方案2更好,只需要采集核心交换机的进出口流量就行了.…
简单的Web Server import socket eol1 = b'\n\n' eol2 = b'\n\r\n' body = '''Hello,world!<h1>tszrwyx</h1>''' response_params = ['HTTP/1.0 200OK', 'Date:Sun,27 may 2018 01:01:01 GMT', 'Content-Type:text/plain;charset=utf-8', 'Content-Length:{}\r\n.for…
<Unix/Linux日志分析与流量监控>书稿完成 近日,历时3年创作的75万字书稿已完成,本书紧紧围绕网络安全的主题,对各种Unix/Linux系统及网络服务日志进行了全面系统的讲解,从系统的原始日志(RawLog)采集与分析讲起,逐步深入到日志审计与取证环节,在本书提供多个案例,每个案例都以一种生动的记事手法讲述了网络遭到入侵之后,管理人员开展系统取证和恢复的过程,采用带有故事情节的案例分析手法,使读者身临其境的检验自己的应急响应和计算机取证能力.本书以运维工程师的视角,通过各种日志,脚本…
1.前言 Kubernetes 很火,一大批互联网公司早已领先一步,搭建起专有的 PaaS平台,传统企业们看到的 Kubernetes的趋势,亦不甘落后,在试水的道上一路狂奔-- 虽然,Kubernetes很火,并不代表可以"上手即用",基于 Kubernetes的容器编排也不是简单的"拿来主义".在容器圈,除了Kubernetes,还存在着 Mesos.Swarm等分属不同阵营的容器集群管理工具,以及基于这些工具的多个容器云提供商. 腾讯云在 2016年底决定开发…
本文来自微信开发团队yangyang的技术分享. 一.前言 FOOM(Foreground Out Of Memory),是指App在前台因消耗内存过多引起系统强杀.对用户而言,表现跟crash一样.Facebook早在2015年8月提出FOOM检测办法,大致原理是排除各种情况后,剩余的情况是FOOM,具体链接:https://code.facebook.com/posts/1146930688654547/reducing-fooms-in-the-facebook-ios-app/. 微信自…
SOLR是什么 (官方的解释) Solr是基于Apache Lucene构建的流行的.快速的.开源的企业搜索平台. Solr也是高度可靠.可伸缩和容错的,提供分布式索引.复制和负载平衡查询.自动故障转移和恢复.集中配置等等.Solr为世界上许多最大的互联网站点提供搜索和导航功能. Solr官网地址:https://lucene.apache.org/solr/ Elasticsearch Solr的同类产品主要是Elasticsearch.Elasticsearch现在非常火,通过谷歌搜索的趋势…
技术选型之Docker容器引擎 https://segmentfault.com/a/1190000019462392 图过不来的 原作者写的挺好的 题外话 最近对Docker和Kubernetes进行了一番学习,前两天做了一次技术分享,回去听了一遍自己演讲的录音,发现单单PPT做好还是远远不够的,没有提前准备好逻辑严谨的讲稿,在讲的时候出现了卡壳.漏掉技术点.逻辑矛盾的问题.为了解决这个问题,我打算以后在做技术分享前,都按着PPT的内容先写成博客,理顺表达逻辑.另外,我觉得每次技术分享使用的P…
王者荣耀 去年我有幸被老领导邀请以系统架构师的岗位带技术团队,并对公司项目以微服务进行了实施.无论是技术团队还是技术架构都是由我亲自的从0到1的选型与招聘成型的,此过程让我受益良多,因此也希望在接下来的系列博文尽可能的与大家分享我的经验. 古人有云:将军难打无兵之仗.想要把微服务很好的实施也并非能一个人可以完成的事,一来需要有出色的运维提供支持,二来需要花时间做技术选型与攻关,三来还要开发兄弟们配合实施.因此,这次能顺利实施并不是一个人的王者,而是团队的荣耀. 框架源码:https://gith…
上一章已经讲述分库分表算法选型,本章主要讲述分库分表技术选型 文中关联上一章,若下文出现提及其时,可以点击 分库分表算法方案与技术选型(一) 主要讲述 框架比较 sharding-jdbc.zdal 代码实现样例,如需源码可在后文中查看 主键生成策略 可以按需阅读文章 点赞再看,关注公众号:[地藏思维]给大家分享互联网场景设计与架构设计方案 掘金:地藏Kelvin https://juejin.im/user/5d67da8d6fb9a06aff5e85f7 常见框架 除了原生JDBC,网上常见…
郑昀 创建于2014/10/30 最后更新于2014/10/31   一)选型:Shib+Presto 应用场景:即席查询(Ad-hoc Query) 1.1.即席查询的目标 使用者是产品/运营/销售运营的数据分析师: 要求数据分析师掌握查询SQL查询脚本编写技巧,掌握不同业务的数据存储在不同的数据集市里: 不管他们的计算任务是提交给 数据库 还是 Hadoop,计算时间都可能会很长,不可能在线等待: 所以, 使用者提交了一个计算任务(PIG/SQL/Hive SQL),控制台告知任务已排队,给…