网站日志分析系统-什么是网站日志分析需要分析哪些内容？

1。网站日志分析需要分析哪些内容？

　　如何分析网站日志？linux系统日志升级。

　　登录“FTP“帐户，链接到网站数据，找到网站日志文件夹。（注：一般来说，网站日志所在的文件夹与网站文件的文件夹相同，并带有标志字样。只有少数情况下，网站日志文件夹在网站的根目录下。）

　　打开文件夹，下载日志压缩文件！（下载方法非常简单，只要选择文件直接拖到计算机桌面，然后在左下角浏览下载目录文件上的“右键-传输队列”！）

　　解压下载的日志文件，然后将解压后文件的后缀改为“txt”日志 系统。

　　打开新的excel表格！找到顶部工具栏的“数据”工具

　　点击“导入数据”，默认“直接打开数据文件”，然后选择“数据源”。

　　解压后选择txt文档并打开！系统日志在哪看。

　　“其他编码”默认“其他编码”什么是网站日志。

　　选择“分离符号”和“下一步”；

　　检查所有选项，然后“下一步”；网站日志文件格式。

　　默许“常规”并“完成”；

　　如图所示，网站日志哥数据项全部分开；

　　接下来，只需保留您需要的数据项。删除不必要的数据项！(如图所示，只保留数据分析所需的访问者ip、四个数据：访问文件、访问状态码和访问名称。)网站开发日志。

　　选择一整列访客名称，然后点击“开始”栏目的“筛选”工具

　　点击访客名称列表上方的三角形下拉按钮；olap系统。

　　取消“全选”，找到蜘蛛的访客名称，选择并“确定”；

　　在日志当天，我们可以获得蜘蛛访问网站的所有数据。

　　**，该数据保存在网站的日常分析日志中。（注：每天更新原始内容的网站在分析日志时通常需要保留时间数据。）

2。分布式日志系统Graylog、Loki以及ELK的分析和比较

　　日志系列：企业级日志平台新秀Graylog，日志系统比ELK轻得多，新贵Loki，比ELK轻1。为什么需要集中的日志系统？在分布式系统中，许多服务分散在数十台甚至数百台不同的服务器上。为了快速方便地实现搜索、分析和归档功能，使用Linux命令等传统方式查询所需的日志需要时间和精力，更不用说分析和总结日志了。如果有一个集中的日志系统，你可以在不同的服务器上收集日志，这不仅可以很容易地快速找到相应的日志，而且可以在许多日志数据中挖掘出一些意想不到的相关关系。作为Devops工程师，经常需要分析生产日志。当机器规模小，生产环境管理不规范时，可以通过分配系统账号，用登录服务器查看日志。然而，在高可用架构中，日志通常分散在多个节点，日志的数量随着业务的增长而增加。当业务达到一定规模和结构变得复杂时，登录主机查看日志将变得混乱和低效。解决这一问题的方法需要建立一个日志管理平台：汇集和分析日志，并通过WebUI授权相关人员查看日志权限。2。企业级日志管理方案的日志系统选择与对比，ELKstack和ELKstack是主流Graylog。常见的分布式日志系统解决方案包括经典的ELK和商业解决方案splunk。为什么不选择以上两种方案？主要原因如下：ELK目前，许多公司都在使用它，这是一个很好的分布式日志解决方案，但它需要更多的组件，相对复杂的部署和维护，并占用更多的服务器资源。此外，kibana也开始在高版本中商业化。splunk是收费的商业项目，不在考虑范围内。3。认识graylog3。graylog简介是一种简单易用、功能全面的日志管理工具，graylog也采用Elasticsearch保证性能作为存储和索引，MongoDB用于存储自身配置的少量信息，master-node该模式具有良好的可扩展性，UI其基础查询和分析功能更加实用和**，支持LDAP、有丰富的日志类型和标准(如权限控制)syslog，GELF）并支持基于日志的报警。网络传输通常用于日志接收，无论是TCP还是TCPUDP，实际生产环境水平较大UDP，日志也可以通过MQ消费。3。优势部署维护简单资源占用较少，查询语法简单易懂(比较ES语法…)简单的报警可以将搜索结果导出为jsonUI，友好3。3graylog单机架构图3。4graylog4。基于集群架构GrayLog&ELK的日志监控CollectorFileBeat：资源占用较少，但功能有点弱。「想起一些东西，都是泪。」Fluentd：Logstash和个人理解FileBeat有些日志可以在中间简单处理，插件丰富「要再研究下」自己做:在架构图中，mysql只调用了自己实现的分析工具，但其实当日志大到一定量的时候，还是要自己做，类似于日志抽样、降级、控制频率等功能。一个真正花费大量时间和精力的sidecar，不能动嘴就能搞定。「都是泪」QueueKafka：**地位「量小的时候可以不用这个直接输出到后面，有很多中间方案可以自己补脑」，不同的日志是不同的topic，严格区分日志的类型，为后续消费奠定基础，如A业务进入ATopic，并在日志中播放语言类型Tag。ConsumerLogstash：其实这个东西也可以作为收藏端使用，就是资源消耗有点重，会莫名其妙的挂起来。「应该是我不会玩」GrayLog：集分析、报警、简单分析为一体，是我最喜欢的组件Dashboard、日志TTL综，有了这个东西，Kibana就没用了，毕竟谁没事天天分析日志。StorageElasticSearch：全文索引Engine，事实上，它并不像官方说的那么好。当它被并发地写入并大量查询时，它根本无法通过添加机器来解决。如何划分？shard，是按天保存还是按条数保存？「我更喜欢按条数保存，这样可以保证每个index的大小都差不多，对reblance有好处，多盘重复使用」如何保存需要不断调整。「我们不讨论MongoDB存储日志，看起来不可靠」其实日志系统最重要的是怎么打，什么格式打，但是定义和各个部门需要很多时间Pk，遇到大量不合理的输出，直接在线Debug，并发写入，日志又大又臭，谁能扛得住？「中企动力的SLS真的很棒」卷起袖子加油干，少动嘴，多动手，有趣的日志。在容器化的环境中也越来越重要。在容器化的环境中也越来越重要。Flunted Elasticsearch Kibana方案，发现有几个缺点：无法处理多行日志，如Mysql慢查询，Tomcat/JettyJava应用程序的异常打印不能保留原始日志，只能分字段保存原始日志，因此搜索日志的结果是一堆Json格式文本，无法阅读。所有不符合正则表达式匹配的日志行都被丢弃了。虽然两种解决方案在功能上非常相似，但仍有一些差异需要考虑。两者最重要的区别在于，从一开始，GraylogELK定位为强大的日志解决方案，而ELK则是大数据解决方案。Graylog结构化日志和标准可以通过网络协议直接从应用程序中接收syslog。相反，ELK采用Logstash分析收集到的纯文本日志的解决方案，然后分析并传递给它们ElasticSearch。在ELK中，Kibana扮演仪表盘的角色，显示Logstash收到的数据。Graylog因为它提供了一个单一的应用程序解决方案(不包括在内ElasticSearch作为一个灵活的数据存储)，它具有几乎相同的功能。因此，部署所需的时间更短。另外，与ELK相比，Graylog开箱即用，拥有**的权限系统，而Kibana则没有这个功能。作为Elasticsearch我更喜欢Graylog，而不是GraylogELK，因为它完全满足了我对日志管理的需求。Graylog具有直观的GUI，并提供报警、报告和定制分析功能。最重要的是，它可以在多个日志源和跨机房收集TB数据。基于这些优势，我更喜欢使用Graylog，而不是另一个功能相似的流行堆栈——ELK。如果您需要获取免费信息，您可以点击此处获取信息！

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