大数据日志分析系统
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大数据日志分析系统
大数据时代，网络数据增长十分迅速。大数据日志分析系统是用来分析和审计系统及
事件日志的管理系统，能够对主机、服务器、网络设备、数据库以及各种应用服务系统等
产生的日志进行收集和细致分析，大数据日志分析系统帮助IT管理员从海量日志数据中准确查找关键有用的事件数据，准确定位网络故障并提前识别安全威胁。大数据日志分析系
统有着降低系统宕机时间、提升网络性能、保障企业网络安全的作用。
南京风城云码软件公司（简称：风城云码）南京风城云码软件技术有限公司是获得国
家工信部认定的“双软”企业，具有专业的软件开发与生产资质。多年来专业从事IT运维监控产品及大数据平台下网络安全审计产品研发。开发团队主要由留学归国软件开发人员
及管理专家领衔组成，聚集了一批软件专家、技术专家和行业专家，依托海外技术优势，
使开发的软件产品在技术创新及应用领域始终保持在领域上向前发展。
审计数据采集是整个系统的基础，为系统审计提供数据源和状态监测数据。对于用户
而言，采集日志面临的挑战就是：审计数据源分散、日志类型多样、日志量大。为此，系
统综合采用多种技术手段，充分适应用户实际网络环境的运行情况，采集用户网络中分散
在各个位置的各种厂商、各种类型的海量日志。
分析引擎对采集的原始数据按照不同的维度进行数据的分类，同时按照安全策略和行
为规则对数据进行分析。系统为用户在进行安全日志及事件的实时分析和历史分析的时候
提供了一种全新的分析体验——基于策略的安全事件分析过程。用户可以通过丰富的事件分析策略对的安全事件进行多视角、大跨度、细粒度的实时监测、统计分析、查询、调查、追溯、地图定位、可视化分析展示等。
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管理平台是安全审计的Web管理平台，包含了安全审计平台的管理功能和信息发布
管理功能。提供了强大的日志综合审计功能，为不用层级的用户提供了多视角、多层次的
审计视图。系统提供全局监视仪表板、实时审计视图、内置或自定义策略的统计视图、日
志查询和报表管理功能，支持日志的模糊查询和自定义报表。
大数据日志分析系统，南京风城云码软件公司软件研发部门绝大部分为大学本科及以
上学历；团队中拥有系统架构师、软件工程师、中级软件工程师、专业测试人员；服务项目覆盖用户需求分析、系统设计、代码开发、测试、系统实施、人员培训、运维整个信息
化过程，并具有多个项目并行开发的能力。
自公司成立已来，本团队一直从事IT系统运维管理以及网络信息安全审计产品的开发，同时在电力、制造行业及政府部门的信息化、智能化系统的开发及信息安全系统的开发中
有所建树；在企事业协同办公管理、各类异构系统的数据交换与集成（企业总线ESB）、
电力行业软件系统架构设计、电网大数据量采集和数据分析、电能质量PQDF算法解析等应用方面拥有丰富开发的经验。特别在网络信息安全、IT应用系统的智能化安全监控领域具有独特的技术优势和深厚的技术储备。近年来随着企业的不断发展和技术的不断更新，
公司的开发团队正在拓展更多业务范围和更新的技术应用。
大数据日志分析系统，通过文章的介绍，大家有一定的了解了吧，今天小编就给大家
介绍到这里，更多日志分析的详细信息，请关注公司网站: https://www.360docs.net/doc/6f2554640.html,
K3数据库日志文件过大分析及解决方案V2.0
K/3数据库日志文件过大分析及解决方案 本期概述 ●本文档适用于金蝶k/3（使用SQL Server 2000、SQL Server 2005作为数据库）。 ●本文档主要阐述了，在K3备份过程中,遇到:”日志文件过 大,系统无法完成备份”的问题分析及解决方案。通过对本文档的学习，能够掌握这种问题产生的原因以及解决方法。 版本信息 ●2009年6月10日V11.0 编写人：周素帆 ●2009年6月日V11.0 修改人：
版权信息 本文件使用须知 著作权人保留本文件的内容的解释权，并且仅将本文件内容提供给阁下个人使用。对于内容中所含的版权和其他所有权声明，您应予以尊重并在其副本中予以保留。您不得以任何方式修改、复制、公开展示、公布或分发这些内容或者以其他方式把它们用于任何公开或商业目的。任何未经授权的使用都可能构成对版权、商标和其他法律权利的侵犯。如果您不接受或违反上述约定，您使用本文件的授权将自动终止，同时您应立即销毁任何已下载或打印好的本文件内容。 著作权人对本文件内容可用性不附加任何形式的保证，也不保证本文件内容的绝对准确性和绝对完整性。本文件中介绍的产品、技术、方案和配置等仅供您参考，且它们可能会随时变更，恕不另行通知。本文件中的内容也可能已经过期，著作权人不承诺更新它们。如需得到最新的技术信息和服务，您可向当地的金蝶业务联系人和合作伙伴进行咨询。 著作权声明著作权所有2009 金蝶软件（中国）有限公司。
所有权利均予保留。
目录 第一章报错现象及分析 (5) 一、报错现象 (5) 二、问题分析 (6) 三、关于日志文件 (6) 第二章解决方案 (8) 一、SQL 2000 (8) 1、执行数据库分离附加 (8) 2、数据库收缩操作 (18) 二、SQL 2005 (24) 1、分离附加数据库 (24) 2、收缩数据库 (27)
大数据成功案例
1.1 成功案例1-汤姆森路透(Thomson Reuters) 利用Oracle 大 数据解决方案实现互联网资讯和社交媒体分析 Oracle Customer: Thomson Reuters Location: USA Industry: Media and Entertainment/Newspapers and Periodicals 汤姆森路透(Thomson Reuters)成立于2008年4月17 日，是由加拿大汤姆森 公司(The Thomson Corporation)与英国路透集团(Reuters Group PLC)合并组成的商务和专 业智能信息提供商，总部位于纽约，全球拥有6万多名员工，分布在超过100 个国家和地区。 汤姆森路透是世界一流的企业及专业情报信息提供商，其将行业专门知识与创新技术相结合，在全世界最可靠的新闻机构支持下，为专业企业、金融机构和消费者提供专业财经信息服务，以及为金融、法律、税务、会计、科技和媒体市场的领先决策者提供智能信息及解决方案。 在金融市场中，投资者的心理活动和认知偏差会影响其对未来市场的观念和情绪，并由情绪最终影响市场表现。随着互联网和社交媒体的迅速发展，人们可以方便快捷的获知政治、经济和社会资讯，通过社交媒体表达自己的观点和感受，并通过网络传播形成对市场情绪的强大影响。汤姆森路透原有市场心理指数和新闻分析产品仅对路透社新闻和全球专业资讯进行处理分析，已不能涵盖市场情绪的构成因素，时效性也不能满足专业金融机构日趋实时和高频交易的需求。 因此汤姆森路透采用Oracle的大数据解决方案，使用Big Data Appliance 大 数据机、Exadata 数据库云服务器和Exalytics 商业智能云服务器搭建了互联网资讯 和社交媒体大数据分析平台，实时采集5 万个新闻网站和400 万社交媒体渠道的资 讯，汇总路透社新闻和其他专业新闻，进行自然语义处理，通过基于行为金融学模型多维度的度量标准，全面评估分析市场情绪，形成可操作的分析结论，支持其专业金融机
日志管理系统功能说明书
日志管理系统功能说明书 日志管理系统是用来实时采集、搜索、分析、可视化和审计系统及事件日志的管理软件，能够对全网范围内的主机、服务器、网络设备、数据库以及各种应用服务系统等产生的日志全面收集，并通过大数据手段进行分析，通过统一的控制台进行实时可视化的呈现。通过定义日志筛选规则和策略，帮助IT管理员从海量日志数据中精确查找关键有用的事件数据，准确定位网络故障并提前识别安全威胁，从而降低系统宕机时间、快速响应，从而提升网络性能、业务系统稳定性、全网的安全性。 一．硬件需求 1．可以采用普通的x86服务器，以集群布署的方式实现高速、低价、稳定、实时的日志管理。 2．配置：2颗CPU，32G内存，Xeon-E5，1T硬盘，7-10台 二．系统技术栈 1.Flume+Kafk：a收集各种类型的日志信息 2.Sparkstreaming：实时处理、分析收集的数据 3.Elasticsearch：实现多维度的搜索、查询 4.HBase、HDFS：实现日志的存储 三．功能详述 1.实时事件关联：预置多种事件关联规则，快速定位网络安全威胁、黑客攻击、内 部违规； 2.多样化的报表和统计图表：允许创建自定义报表，生成多样化的统计图表。
3.集中的日志采集：持各种协议采集，对不同日志源所产生的日志进行收集，实现 日志的集中管理和存储，支持解析任意格式、任意来源的日志。 4.特定用户监控：收集并分析特定用户活动产生的各种日志。 5.日志搜索：强大的日志搜索引擎，可进行多维度的搜索查询，从海量的日志数据 中检索出所需的信息，进而产成更详细的日志分析报表。 6.实时警告：支持用户自定义告警规则，告警发送模式支持短信及邮件等基本方式。 还可以通过手机APP，和微信公众号的方式实现手机APP和微信的消息推送的方式进行高危告警。 7.日志分析：通过大数据挖掘分析手段，对日志进行深入的挖掘和分析，从而发现日 志中存在的关联性问题或异常。 8.灵活的日志归档：通过自定义方式，提对收集的日志数据进行自动归档处理，以 实现日志数据的长久保存。 9.允许二次开发：提供丰富的开发接口，允许用户进行二次开发，（比如：自定义图表 的展示、日志的截取、分析结果的导出等） 10.安全简单的布署：对现有网络不产生任何影响，安全可靠，采用Docker技术，实 现快速、简使的布署。
审计大数据数据中心需求分析
审计大数据数据中心需求分析 谈到大数据大家从互联网上可以查到很多信息（我都认可，因为从通用或标准方式来说都是对的），列举以下几项内容： 1．大数据具有4V特点：第一，数据体量巨大（Volume），从TB级别跃升到PB级别。第二，处理速度快（Velocity），1秒定律，这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。第三，数据类型繁多（Variety），有网络日志、视频、图片、地理位置信息等多种形式。第四，价值密度低，商业价值高（Value）。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。 2．大数据指为了更经济更有效地从高频率、大容量、不同结构和类型的数据中获取价值而设计的新一代架构和技术，用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。 3．大数据的精髓在于促使人们在采集、处理和使用数据时思维的转变，这些转变将改变我们理解和研究社会经济现象的技术和方法。 …… 可能还有很多我没有列举，而您也觉得很重要的描述，我就列这些。其实从这些描述来看，难道审计现在没有“大数据”吗？我认为在很多方面都满足特征： 1．所谓4V特点，目前的审计工作中都包括了啊：审计采回来的数据特别大，几百GB 甚至十几TB，今后也会上PB啊；查询数据的系统性能都要求不低，虽然不至于1S，但大多数都是在人使用的忍受范围内；审计所使用到的数据的特别丰富、方方面面，财政、地税、社保、公安、工商等等；想从这些数据中看出问题一直是一项复杂而艰巨的工作，不就是价值密度低吗？ 2．大数据所谓的新一代架构与技术，我认为其实与Web 2.0一样是老技术新名词。大数据技术所常听到、用到的Hadoop（泛指与之相关的所有技术）架构，其实就是分布式架构的新代言。国家审计工作中也已经在多个方面开展应用，例如并行数据仓库的采用（PDW）、依据访问量设计的分布数据分析系统（以数据分发机制为依托）、依据审计项目动态生成审计数据分析系统（私有云）等。 3．所谓的思维转变，其实是对于数据认识深入的一种体现，也是将人工智能、机器学习、挖掘算法等新归集的说法。原来由于数据量不够大、来源不够丰富、种类不够齐全等，
分析审计系统在大数据时代的运用
分析审计系统在大数据时代的运用 分析审计系统在大数据时代的运用 一、大数据时代背景 最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，并成为至关重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来”。进入2014年，“big data”一词越来越多地被提及，时代寡头用它来描述和定义信息爆炸产生的海量数据，命名与之相关的技术发展与创新。数据正在迅速膨胀并变大，它决定着一个企业、一个行业、一个领域甚至一个国家的发展和未来，虽然很多个体和部门并没有意识到数据爆炸性增长所带来挑战和机遇，但随着时间的推移，人们将越来越清晰的认识到海量数据的重要性，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。 二、经验审计之弊端 本课题以具有大数据特征的人民银行国库核算业务为切入点，分别从审计抽样、线索发现、问题定性等多方面、深层次加以分析，显现经验审计之特点。为保证分析数据的科学性、连续性和逻辑性，课题组抽取了人民银行某地市中心支行2008至2013年期间，甲、乙、丙3名审计人员对国库核算业务审计资料，对比如下：甲审计员分别于2008年、2009年、2011年和2012年参加了对4家县支行国库核
算业务审计，其中审计资料调阅重本文由收集整理合度98.7%，线索追溯重合度95.4%，问题定性重合度98.4%，而审计方案覆盖率只有63.2%。乙审计员于2009年、2010年和2012年参加了对3家县支行国库核算业务审计，资料调阅重合度96.8%，线索追溯重合度95.3%，问题定性重合度97.9%，审计方案覆盖率为67.1%。丙审计员于2008年、2012年和2013年参加了对3家县支行国库核算业务审计，资料调阅重合度94.5%，线索追溯重合度96.4%，问题定性重合度97.2%，审计方案覆盖率为72.3%。 三、分析审计系统的优势 随着人民银行业务信息化进程的不断加快和数据大集中趋势的愈加明显，经验审计已无法满足基于风险控制的管理要求。为顺应内部审计工作发展，推动内审转型成果的有效运用，人行宝鸡中支积极探索应用计算机辅助审计系统（分析审计系统）开展大数据环境下的审计工作。2014年，宝鸡中支通过辅助审计系统对国库核算业务数据进行非现场查阅，重点运行“重要空白凭证领用情况”、“重要空白凭证跳号使用”、“预算执行情况分析”、“退库原因分析”、“支付方式退库原因明细查询”、“查复不及时”、“通过暂收款重拨”、“福利企业增值税退税”、“财政专户分析”、“大额贷记退汇支付业务”、“大额实拨资金业务分析”、“国库内部往来”、“会计主管授权日志分析”、“集中支付支出情况分析
大数据日志分析系统
点击文章中飘蓝词可直接进入官网查看 大数据日志分析系统 大数据时代，网络数据增长十分迅速。大数据日志分析系统是用来分析和审计系统及 事件日志的管理系统，能够对主机、服务器、网络设备、数据库以及各种应用服务系统等 产生的日志进行收集和细致分析，大数据日志分析系统帮助IT管理员从海量日志数据中准确查找关键有用的事件数据，准确定位网络故障并提前识别安全威胁。大数据日志分析系 统有着降低系统宕机时间、提升网络性能、保障企业网络安全的作用。 南京风城云码软件公司（简称：风城云码）南京风城云码软件技术有限公司是获得国 家工信部认定的“双软”企业，具有专业的软件开发与生产资质。多年来专业从事IT运维监控产品及大数据平台下网络安全审计产品研发。开发团队主要由留学归国软件开发人员 及管理专家领衔组成，聚集了一批软件专家、技术专家和行业专家，依托海外技术优势， 使开发的软件产品在技术创新及应用领域始终保持在领域上向前发展。 审计数据采集是整个系统的基础，为系统审计提供数据源和状态监测数据。对于用户 而言，采集日志面临的挑战就是：审计数据源分散、日志类型多样、日志量大。为此，系 统综合采用多种技术手段，充分适应用户实际网络环境的运行情况，采集用户网络中分散 在各个位置的各种厂商、各种类型的海量日志。 分析引擎对采集的原始数据按照不同的维度进行数据的分类，同时按照安全策略和行 为规则对数据进行分析。系统为用户在进行安全日志及事件的实时分析和历史分析的时候 提供了一种全新的分析体验——基于策略的安全事件分析过程。用户可以通过丰富的事件分析策略对的安全事件进行多视角、大跨度、细粒度的实时监测、统计分析、查询、调查、追溯、地图定位、可视化分析展示等。
日志审计与分析系统
点击文章中飘蓝词可直接进入官网查看 日志审计与分析系统 日志审计与分析系统可以了解系统的运行状况，安全状况，甚至是运营的状况。如何选择一款合适的日志审计与分析系统呢？评价一款日志审计与分析系统需要关注哪些方面呢？小编今天给大家介绍一下选择日志审计与分析系统应该从几个方面来考虑。 南京风城云码软件公司（简称：风城云码）南京风城云码软件技术有限公司是获得国家工信部认定的“双软”企业，具有专业的软件开发与生产资质。多年来专业从事IT运维监控产品及大数据平台下网络安全审计产品研发。开发团队主要由留学归国软件开发人员及管理专家领衔组成，聚集了一批软件专家、技术专家和行业专家，依托海外技术优势，使开发的软件产品在技术创新及应用领域始终保持在领域上向前发展。 由于一款综合性的日志审计与分析系统要能够收集网络中异构设备的日志，因此日志收集的手段应要丰富，建议至少应支持通过Syslog、SNMP、NetFlow、ODBC/JDBC、OPSEC LEA等协议采集日志，支持从Log文件或者数据库中获取日志。 日志收集的性能也是要考虑的。一般来说，如果网络中的日志量非常大，对日志系统的性能要求也就比较高，如果因为性能的问题造成日志大量丢失的话，就完全起不到审计的作用的了。目前，国际上评价一款日志审计产品的重要指标叫做“事件数每秒”，英文是Event per Second，即EPS，表明系统每秒种能够收集的日志条数，通常以每条日志0.5K～1K字节数为基准。一般而言，EPS数值越高，表明系统性能越好。 日志审计与分析系统应提供准确的查询手段，不同类型日志信息的格式差异非常大，日志审计系统对日志进行收集后，应进行一定的处理，例如对日志的格式进行统一，这样不同厂家的日志可以放在一起做统计分析和审计，要注意的是，统一格式不能把原始日志破坏，否则日志的法律效力就大大折扣了。 日志审计与分析系统要让收集的日志发挥更强的安全审计的作用，有一定技术水平的管理员会希望获得对日志进行关联分析的工具，能主动挖掘隐藏在大量日志中的安全问题。因此，有这方面需求的用户可以考查产品的实时关联分析能力。
安恒数据库审计大数据解决方案
数据库审计大数据解决方案 安恒数据库审计大数据 解决方案
数据库审计大数据方案 摘要：数据库审计大数据方案是安恒数据库审计研发团队针对大型企业客户推出的一款依托大数据Hadoop 平台分析数据库审计数据的系统，也是行业内唯一一家利用大数据平台分析处理数据库审计数据，相比传统的解决方案审计大数据方案具有绝对的性能、灵活性、扩展性等众多领先优势，本方案主要解决审计数据保存周期短、索引慢、检索慢、报表无法导出、数据挖掘计算慢等问题。 诸如运营商、金融、证劵等行业大客户，单个客户数据库安全审计项目往往采购数十台审计，每台设备同时审计至少三四个核心数据库集群，单台审计设备每日审计数据量高达12亿条，月数据量高到360亿条，已远远超过业内单台设备支持最高存储处理10亿条记录的基本规格，按照客户正常审计分析需求，需要在一个月审计日志量的基础上根据某个或者某几个条件进行检索，检索时间高达1-3小时，这还是不考虑索引延时的情况下，如果在高峰流量情况下索引系统整体延时有时候高达上百个小时，检索所需时间就更没法控制，面对这种海量的数据按照客户要求传统的分布式部署解决方案在存储、索引、数据挖掘等方面存在明显的不足，虽然我们在大数据量处理方面积累多了非常丰富的经验，在存储、索引、数据挖掘做了很多方面的优化和改进，相比同行业有明显的数十倍的领先，但是从客户的角度仍存在明显不足，仍不能满足这些大客户安全审计正常使用的基本要求。 安恒数据库审计研发团队始终以“安于责任，恒与创新”的态度，一切以客户为中心，以客户的需求为出发点，在深入调研客户的需求基础上，经过大量技术方案讨论和大量严谨的方案预研及对比测试，最终采用各个处理模块分离分布式计算处理的大数据框架方案，数据库审计只完成流量采集和解析的基本功能，大数据hadoop 作为底层数据存储和索引单元，数据展示和挖掘分析采用独立的数据展示中心，整个设计方案采用分布式计算框架，以空间换时间，各个模块相对独立，耦合性大大降低，具体处理流程如下图所示： 数据库审计设备：仅仅只完成基本的流量采集和协议解析工作， 如果单台设备存在处理 数据库审计镜像流量D B 服务器Fl um e agent H adoop 平台
评估大数据安全分析平台的五个因素
评估大数据安全分析平台的五 个因素 专家Dan Sullivan概述了评估大数据安全分析平台的标准，以收集，分析和管理为信息安全目的而生成的大量数据。 互联网上网络犯罪和其他恶意活动风险的增加促使企业部署更多的安全控制并收集比以往更多的数据。因此，大数据分析的进步现在正被应用于安全监控，以进行更广泛和更深入的分析，以保护宝贵的公司资源。这项技术称为大数据安全分析，部分利用了大数据的可扩展性，并将其与高级分析和安全事件以及事件管理系统（SIEM）相结合。 大数据安全分析适用于许多（但不是全部）用例。考虑检测和阻止高级持续威胁技术的挑战。使用这些技术的攻击者可能会采用节奏缓慢，低可见性的攻击模式来避免被发现。传统的日志记录和监控技术可能会错过这种攻击。攻击的步骤可能在不同的设备上发生，在较长的时间段内，并且似乎是不相关的。扫描日志和网络流的可疑活动有时可能会错过攻击者杀伤链的关键部分，因为它们与正常活动的差异可能不大。避免丢失数据的一种方法是收集尽可能多的信息。这是大数据安全分析平台中使用的方法。
顾名思义，这种安全分析方法借鉴了用于收集，分析和管理高速生成的大量数据的工具和技术。这些相同的技术用于驱动产品- 从用于流式视频用户的电影推荐系统，到车辆性能特征的分析，以优化运输车队的效率。它们在应用于信息安全时同样有用。 在评估大数据安全分析平台时，请务必考虑对实现大数据分析的全部优势至关重要的五个因素： ?统一数据管理平台; ?支持多种数据类型，包括日志，漏洞和流量; ?可扩展的数据摄取; ?特定于信息安全的分析工具; 和 ?合规报告。 这些功能共同提供了以生成数据的速度收集大量数据所需的广泛功能，并能够足够快地分析数据，使信息安全专业人员能够有效地响应攻击。 因素＃1：统一数据管理平台 统一的数据管理平台是大数据安全分析系统的基础; 数据管理平台存储和查询企业数据。这听起来像一个众所周知和解决的问题，它不应该是一个区别特征，但它是。使用大量数据通常需要分布式数据库，因为关系数据库不像分布式NoSQL数据库那样经济高效地扩展 - 例如Cassandra和Accumulo。同时，NoSQL数据库的可扩展性也有其自身的
大数据离线分析项目(Hadoop)
大数据离线分析项目(Hadoop)
一、项目总体需求、具体设计 1、总体需求：捕获用户每天的行为数据，生成 业务日志文件，根据日志文件清洗、分析、提取出需要的价值信息（pv：页面浏览量uv：独立访客数独立IP 会话时长等），对网站的良好运营提供有价值的指标。 2、具体设计 2.1捕获（JsSDK）用户行为数据（launch 事件、pageView事件、event事件、 chargerequet事件） 2.2将捕获的数据发送给web服务器，生 成日志文件（Nginx） 2.3将日志文件上传至文件存储系统中 （Shell脚本、Flume） 2.4在文件存储系统中对日志文件进行清
洗，过滤掉脏数据和不需要的字段 （MapReuce job任务） 2.5将过滤后的日志文件导入到数据库中 （HBase） 2.6通过MapReduce程序或Hive进行统 计分析（Hive） 2.7将统计分析后的结果导入到本地数据 库中进行永久储存（Mysql） 2.8在前端进行展示 （SpringMVC+Highcharts） 二、项目架构（画图）
具体分为三个部分（如下图所示）： 数据收集层 hadoop、hive、flume、kafka、shell 数据分析层 hive、MapReduce、spark
数据展示层 springmvc + highcharts 三、技术选型、特点、为什么 1.JsSDK捕获前端页面数据。Javascript 编写 页面日志生成与发送工具（原则：保持对业务代码最小影响） 特点：采用原生的JavaScript编写，以 js文件嵌入到前端，页面触发业务所关注 的事件（按照收集数据的不同分为不同的 事件）时调用相关方法。
大大数据可视化分析报告平台介绍
大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境，以基础信息资源库（人口库、法人库、宏观经济、地理库）为基础，建设融合业务展示系统，提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务，通过系统达到及时了解本市发展的综合情况，及时掌握发展动态，为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术，建设融合分析平台、展示平台，整合现有数据资源，结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理，人口与地理，法人与地理，实现基础展示与分析，融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求：通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚，将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和ETL等功能。 2、海量数据存储管理需求：大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据，还是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备
高可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求：包括海量数据的离线计算能力、高效即席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加，需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力，支撑不断增长的数据量，满足未来政务各类业务工作的发展需要，确保业务系统的不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求：对集中存储在数据管理平台的数据，通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联，即：通过分析数据间的业务关系，建立关键数据之间的关联关系，将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求：依靠集中数据集，快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求：通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘，辅助政务决策，提供资源配置分析优化等辅助决策功能，促进民生的发展。
日志收集与分析系统
点击文章中飘蓝词可直接进入官网查看 日志收集与分析系统 安全日志就是计算机系统、设备、软件等在某种情况下记录的信息。日志收集与分析 是其中比较重要的环节，事前及时预警发现故障，事后提供详实的数据用于追查定位问题，下面给大家介绍一下日志收集与分析系统中关于日志审计数据收集，日志分析，审计管理 平台等相关内容。并谈一谈日志收集与分析系统哪家好？ 南京风城云码软件技术有限公司是获得国家工信部认定的“双软”企业，具有专业的 软件开发与生产资质。多年来专业从事IT运维监控产品及大数据平台下网络安全审计产品研发。开发团队主要由留学归国软件开发人员及管理专家领衔组成，聚集了一批软件专家、技术专家和行业专家，依托海外技术优势，使开发的软件产品在技术创新及应用领域始终 保持在领域上向前发展。 目前公司软件研发部门绝大部分为大学本科及以上学历；团队中拥有系统架构师、软 件工程师、中级软件工程师、专业测试人员；服务项目覆盖用户需求分析、系统设计、代码开发、测试、系统实施、人员培训、运维整个信息化过程，并具有多个项目并行开发的 能力。 日志收集与分析系统通过高性能的日志收集引擎，实时自动化收集日志，解决手工处 理的低效率问题。收集到的所有日志均统一加密存储管理，可根据存储空间情况灵活扩展 存储位置。支持常见操作系统、应用系统、数据库、网络设备、安全设备等类型的日志收集，对于客户网络中特定的日志类型，支持定制扩展收集分析脚本，不再忧心类型复杂问题。可将不同系统和设备日志授权给指定人员进行管理，管理人员各司其职，负责自身所 管辖的系统或设备日志的审计管理，互不干涉、互不影响，使日志审计工作更加清晰、易 操作。 实时收集应用程序的日志信息，进行实时的统计和数据过滤。 实时显示应用程序中业务功能的动态性能视图，提供阀值报警。
日志文件分析
日志文件，它记录着Windows系统及其各种服务运行的每个细节，对增强Windows 的稳定和安全性，起着非常重要的作用。但许多用户不注意对它保护，一些―不速之客‖很轻易就将日志文件清空，给系统带来严重的安全隐患。 一、什么是日志文件 日志文件是Windows系统中一个比较特殊的文件，它记录着Windows系统中所发生的一切，如各种系统服务的启动、运行、关闭等信息。Windows日志包括应用程序、安全、系统等几个部分，它的存放路径是―%systemroot%\system32\config‖，应用程序日志、安全日志和系统日志对应的文件名为AppEvent.evt、SecEvent.evt和SysEvent.evt。这些文件受到―Event Log（事件记录）‖服务的保护不能被删除，但可以被清空。 二、如何查看日志文件 在Windows系统中查看日志文件很简单。点击―开始→设置→控制面板→管理工具→事件查看器‖，在事件查看器窗口左栏中列出本机包含的日志类型，如应用程序、安全、系统等。查看某个日志记录也很简单，在左栏中选中某个类型的日志，如应用程序，接着在右栏中列出该类型日志的所有记录，双击其中某个记录，弹出―事件属性‖对话框，显示出该记录的详细信息，这样我们就能准确的掌握系统中到底发生了什么事情，是否影响Windows的正常运行，一旦出现问题，即时查找排除。 三、Windows日志文件的保护 日志文件对我们如此重要，因此不能忽视对它的保护，防止发生某些―不法之徒‖将日志文件清洗一空的情况。 1、修改日志文件存放目录 Windows日志文件默认路径是―%systemroot%\system32\config‖，我们可以通过修改注册表来改变它的存储目录，来增强对日志的保护。 点击―开始→运行‖，在对话框中输入―Regedit‖，回车后弹出注册表编辑器，依次展开―HKEY_LOCAL_MACHINE/SYSTEM/CurrentControlSet/Services/Eventlog‖后，下面的Application、Security、System几个子项分别对应应用程序日志、安全日志、系统日志。 以应用程序日志为例，将其转移到―d:\cce‖目录下。选中Application子项（如图），在右栏中找到File键，其键值为应用程序日志文件的路径―%SystemRoot%\system32\config\AppEvent.Evt‖，将它修改为―d:\cce\AppEvent.Evt‖。接着在D盘新建―CCE‖目录，将―AppEvent.Evt‖拷贝到该目录下，重新启动系统，完成应用程序日志文件存放目录的修改。其它类型日志文件路径修改方法相同，只是在不同的子项下操作。 2．设置文件访问权限 修改了日志文件的存放目录后，日志还是可以被清空的，下面通过修改日志文件访问权限，防止这种事情发生，前提是Windows系统要采用NTFS文件系统格式。 右键点击D盘的CCE目录，选择―属性‖，切换到―安全‖标签页后，首先取消―允许将来自父系的可继承权限传播给该对象‖选项勾选。接着在账号列表框中选中―Everyone‖账号，只给它赋予―读取‖权限；然后点击―添加‖按钮，将―System‖账号添加到账号列表框中，赋予除―完全控制‖和―修改‖以外的所有权限，最后点击―确定‖按钮。这样当用户清除Windows日志时，就会弹出错误对话框。 四、Windows日志实例分析 在Windows日志中记录了很多操作事件，为了方便用户对它们的管理，每种类型的事件都赋予了一个惟一的编号，这就是事件ID。
日志分析平台建设方案
日志分析平台建设方案 目录 一、现状和需求 (2) (一)现状与问题 (2) (二)需求说明与分析 (2) 二、建设目标 (2) 三、系统设计 (2) (一)技术选型 (2) (二)系统架构 (3) 1.架构图 (3) 2.架构分析 (3) (三)系统介绍 (4) 四、实施方案 (5) (一)系统配置 (5) 1.软件 (5) 2.硬件 (5) (二)系统搭建 (5)
一、现状和需求 (一)现状与问题 1.日志文件分散在各个应用服务器，开发人员必须远程登录才能查看日志，不利于 服务器安全管控，加大生产服务器的风险； 2.服务器上各项目日志配置很随意，文件分布杂乱，没有统一的规范和管理； 3.日志文件占用服务器大量的硬盘空间，如不及时清理会发生硬盘占满，影响系统 的正常运行； 4.对于超过百兆的日志文件根本没法打开和关键字搜索，不利于问题的快速定位和 排查； 5.集群和分布式的系统需要查看多个服务器的日志 6.日志保存的时间不统一，不能长时间保存日志 (二)需求说明与分析 1.不需要开发人员登录生产服务器就能查看日志； 2.统一规范日志的配置和输出格式； 3.实时的将日志文件从服务器中迁出； 4.提供日志的检索和统计分析的平台； 二、建设目标 搭建支持高并发高可靠的日志分析平台，方便开发人员快速的检索日志，排查问题，同时提供友好的分析和统计的界面。 三、系统设计 (一)技术选型 针对这些问题，为了提供分布式的实时日志搜集和分析的监控系统，我们采用了业界通用的日志数据管理解决方案 - 它主要包括 Elasticsearch 、 Logstash 和Kibana 三个系统。通常，业界把这套方案简称为ELK，取三个系统的首字母。调研了
大数据态势感知系统白皮书_V2.0
目录 一、研发背景 (2) 二、需求要点 (3) 三、解决方案 (4) 四、系统技术体系 (8) 4.1系统总体架构 (8) 4.2系统主要功能 (9) 4.3业务模型 (11) 五、系统部署方式 (13) 5.1部门级部署 (13) 5.2企业应用部署 (13) 5.3集团应用部署 (14) 5.4部署要求 (15) 六、系统优势 (16)
一、研发背景 近年来，我国政府和企业信息化建设得到快速发展，越来越多的各类核心业务的开展高度依赖于信息技术应用，因此，信息安全问题的全局性影响作用日益增强。 目前，很多政府企业在信息安全保障体系建设方面已经达到了一定的水平，先后建立了非法外联监控管理系统、防病毒系统、补丁分发系统、防火墙、入侵检测系统、漏洞扫描系统等，为客户端安全管理、网络安全管理和系统安全管理提供了技术支撑手段；但当前各种信息安全保障工作相对独立，各自为政，单点的工作开展的多，缺乏有效手段将这些安全工作有效串接，并形成一个综合防御体系。另外，信息安全监控、审计作为保障信息系统安全的制度逐渐成熟，并已在对信息系统依赖性高的行业开始普及。信息安全审计的相关标准包括ISO/IEC17799、COSO、COBIT、ITIL、NISTSP800等。这些标准从不同角度提出信息安全控制体系，可以有效地控制信息安全风险。同时，公安部发布的《信息系统安全等级保护技术要求》中对安全监控、审计提出明确的技术要求：监控审计范围覆盖网络设备、操作系统、数据库、应用系统，监控审计内容包括各网络设备运行状况、系统资源的异常使用、重要用户行为和重要系统命令的使用等系统内重要的安全相关事件。 伴随着大数据时代的到来，不同规模的企业和组织每天发生的事件从上亿到百亿之间，随着企业和组织规模的扩大，各类应用系统的日益增多，各类安全信息的规模变得非常庞大和种类繁多，这使以日志和事件为代表的安全信息的采集规模变得日益庞大，而构架在传统关系型数据库下的日志安全中心因在数据扩展方面的劣势，已经无法适应海量数据的存储和安全事件的处理的现实要求，使得安全中心的日志历史数据的分析能力变弱，导致安全事件的调查效率较低。同时，构建在传统关系型数据库下的日志安全中心对企业各类设备的产生的各类异构安全数据的存储和管理也变得困难。所以为了应付安全大数据带来的问题，还需要用大数据的技术来解决。只有将大数据分析技术充分融合
数据中心该如何进行日志分析
数据中心该如何进行日志分析 在数据中心里，几乎所有的系统和应用程序都会产生日志文件。日志是带时间标记的足迹、记录行为、条件和事件，通过对日志进行分析，往往能够提前预知到数据中心运行的潜在风险，也能够在发生故障之后，通过日志信息找到故障发生的原因，就像是飞机的黑匣子一样，发生事故后追查原因的一个重要手段。然而，数据中心里的设备成千上万，安装的软件和应用程序复杂多样，每台设备，每个应用都有自己的日志打印，这样每天数据中心都会产生海量的日志信息，即使是最辛勤的管理员也无法在有生之年完成对逐个日志的甄别，大型数据中心运行中不断生成日志数据的速度已远远超过人类分析的速度，传统的数据分析方法是每周或每天依照列表审查日志文件，这种方法早已无法满足现在数据中心的要求，于是出现了很多日志分析工具、网络管理软件，利用这些分析软件来检查日志信息，以便代替人工查阅的方式，提升分析日志的速度，这也是目前数据中心里对日志分析的普遍做法，但实际上能够提前通过日志，预知隐患的很少，那应该如何利用日志信息来提升数据中心的可维护性呢，或者说通过分析日志，减少数据中心故障发生的概率呢，本文就来详细谈一谈。 首先，日志分析作用的大小，取决于日志信息的准确性。如果日志信息本身就是不可信的，那分析出来的结果自然不可信，所以要对日志信息进行甄别。数据中心里的绝大部分设备都具有日志打印，有的设备还可以按照要求将日志发向网络中特定的日志主机设备商。这些设备都有很多的日志打印开关，可以对日志信息进行过滤，那么哪些模块是特定的数据中心所关心的，就打开，否则进行关闭，避免产生一些无关紧要、无用的日志。另外日志信息本身的准确性也非常重要，比如设备上报了一条The board is Fault，那么是单板坏了，还是软件重启了，是哪个槽位的板卡坏了?一条日志的信息要将整个事件的全貌反馈出来，而不是让使用者去猜，这就要求数据中心的设备商要提供标准的日志输出设计体系，日志简单明了，能够说明问题，而不是不知所云。这样能够在有问题或者在出问题之前有日志打印还好，就怕是故障已经发生了，而却没有报出任何的日志，这让人无从进行分析，而在数据中心运行正常的时候，反到噼哩叭啦地往外报无用的日志。若遇到这样的设备或者系统，就应该将它们扔进垃圾桶，这不是给数据中心添乱吗。所以，一定要保证日志信息的准确性，打印的每一条日志，都是需要数据中心管理员去关注的，并且要采取一定的预防措施。 其次，很多时候我们不好界定一些日志有没有用，所以经过裁剪、判断，还是会有很多的日志输出出来。比如我拔插个光模块，一定会有日志打印，端口的UP/DOWN，也一定会有日志打印，如果这些日志不打印出来，一旦有的时候是非人为的端口UP/DOWN，那就要查互联端口有没有问题，光模块有没有，光纤架或者跳线架有没有问题等等，所以很多时候一些日志并不是上报问题，但又不能不打印，这时就需要甄别。因为大型的数据中心的设备实在太多，这样日志信息收集起来也还是有很多，要靠人工每年去检查，不太现实。网络上有不少这类的日志分析工具，比如SiteFlow、IIS日志查看工具、光年日志分析工具等等，这些工具可以采集多台设备的日志信息，并且根据设定的过滤条件，对关键字进行过滤，对日志进行分类：提示、一般、告警、致命等多个等级，支持告警。可以将日志实时通告给数据中心管理员，数据中心管理员对收到的日志进行检查，根据日志的具体内容，启动相应的解决预案，如果不好处理，则可以立即召集相关技术人员一起讨论商议对策。 再次，日志信息是准确的了，也会让管理员及时知道什么设备报出了哪些日志，需要及时处理的，但这还远远不够。未来拥有数千台的数据中心往往就只要几个人来管理与维护，这些日志分析工作也只是这些人平时工作其中的小部分，这些人还有很多其它的事情要做，所以很多时候对日志的输出没有时间来理会，更多的时候是已经发生故障了，然后再回查故障当时和之前有没有什么打印日志，但故障已经发生了，影响已经造成了，再去看日志无非是想找到故障的原因，有时是希望通过故障原因来对数据中心进行改进和优化，避免再出这样类似的故障，这不是一个很好的做法。最好的做法时，在故障发生之前或者故障刚发生，就通
安全日志审计公司哪家好
点击文章中飘蓝词可直接进入官网查看 安全日志审计公司哪家好 安全日志就是计算机系统、设备、软件等在某种情况下记录的信息。具体的内容取决于日 志的来源。安全日志中有大量信息，这些信息告诉你为什么需要生成日志，系统已经发生了什么。通过安全日志审计，IT管理人员可以了解系统的运行状况，安全状况，甚至是运营的状况，所以说安全日志审计非常重要。今天就给大家介绍一下安全日志审计公司哪家好？ 南京风城云码软件公司（简称：风城云码）南京风城云码软件技术有限公司是获得国家工 信部认定的“双软”企业，具有专业的软件开发与生产资质。多年来专业从事IT运维监控产品及大数据平台下网络安全审计产品研发。开发团队主要由留学归国软件开发人员及管理专家领 衔组成，聚集了一批软件专家、技术专家和行业专家，依托海外技术优势，使开发的软件产品 在技术创新及应用领域始终保持在领域上向前发展。目前公司软件研发部门绝大部分为大学本 科及以上学历；团队中拥有系统架构师、专业软件工程师、中级软件工程师、专业测试人员；服务项目覆盖用户需求分析、系统设计、代码开发、测试、系统实施、人员培训、运维整个信 息化过程，并具有多个项目并行开发的能力。 在一个完整的信息系统里面，日志系统是一个非常重要的功能组成部分。它可以记录下系 统所产生的所有行为，并按照某种规范表达出来。我们可以使用日志系统所记录的信息为系统 进行排错，优化系统的性能，或者根据这些信息调整系统的行为。在安全领域，日志可以反应 出很多的安全攻击行为，比如登录错误，异常访问等。日志还能告诉你很多关于网络中所发生 事件的信息，包括性能信息、故障检测和入侵检测。日志会成为在事故发生后查明“发生了什么”的一个很好的“取证”信息来源。日志可以为审计进行审计跟踪。 大数据安全日志审计系统，旨在帮助企业建立一套整体化安全运维管理监控平台，通过获 取防病毒系统、防火墙、入侵检测系统、漏洞扫描系统、运行主机、交换机、路由器、数据库 系统、中间件等日志事件、状态事件和网络数据包和各类设备的状态运行数据的采集、综合评 价和网络安全事件关联分析，实现对来自外部攻击的安全审计和对来自内部攻击的安全审计。
大数据分析报告
973计划信息领域战略调研材料之三 大数据（Big Data）科学问题研究 李国杰 1、前言 1.1 什么是大数据？ 大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合（维基百科定义） 用传统算法和数据库系统可以处理的海量数据不算“大数据”。 大数据= “海量数据”+“复杂类型的数据” 大数据的特性包括4个“V”: Volume，Variety，Velocity，Value ●数据量大：目前一般认为PB级以上数据看成是大数据； ●种类多：包括文档、视频、图片、音频、数据库数据等； ●速度快：数据生产速度很快，要求数据处理和I/O速度很快； ●价值大：对国民经济和社会发展有重大影响。 1.2目前大数据的规模 工业革命以后，以文字为载体的信息量大约每十年翻一番；1970年以后，信息量大约每三年就翻一番；如今，全球信息总量每两年就可以翻一番。2011年全球被创建和被复制的数据总量为1.8ZB (1021),其中 75%来自于个人。IDC认为，到下一个十年（2020年），全球所有IT部门拥有服务器的总量将会比现在多出10倍，所管理的数据将会比现在多出50倍。根据麦肯锡全球研究院（MGI）预测，到2020年，全球数据使用量预计将暴增44倍，达到35ZB（1ZB=1021Byte）。医疗卫生、地理信息、电子商务、影视娱乐、科学研究等行业，每天也都在创造着大量的数据。数据采集成本的下降推动了数据量的剧增，新的数据源和数据采集技术的出现大大增加了数据的类型，数据
类型的增加导致数据空间维度增加，极大地增加了大数据的复杂度。 1.3大数据公司的现状： ●Google 公司通过大规模集群和MapReduce 软件，每个月处理 的数据量超过400PB。 ●百度的数据量：数百PB，每天大约要处理几十PB数据，大多 要实时处理，如微博、团购、秒杀。 ●Facebook：注册用户超过8.5亿，每月上传10亿照片，每天生 成300TB日志数据 ●淘宝网：有3.7亿会员，在线商品8.8亿，每天交易数千万， 产生约20TB数据。 ●Yahoo!的数据量：Hadoop云计算平台有34个集群，超过3万 台机器，总存储容量超过100PB。 1.4 网络大数据的特点 （1）多源异构：描述同一主题的数据由不同的用户、不同的网站产生。网络数据有多种不同的呈现形式，如音视频、图片、文本等，导致网络数据格式上的异构性。 （2）交互性：不同于测量和传感获取的大规模科学数据，微博等社交网络兴起导至大量网络数据具有很强的交互性。 （3）时效性：在网络平台上，每时每刻都有大量新的网络数据发布，网络信息内容不断变化，导致了信息传播的时序相关性。（4）社会性：网络上用户根据自己的需要和喜好发布、回复或转发信息，因而网络数据成了对社会状态的直接反映。 （5）突发性：有些信息在传播过程中会在短时间内引起大量新的网络数据与信息的产生，并使相关的网络用户形成网络群体，体现出网络大数据以及网络群体的突发特性。 （6）高噪声：网络数据来自于众多不同的网络用户，具有很高的噪声。 2、国家重大战略需求