Splunk使用心得

NET Core微服务之路:简单谈谈对ELK,Splunk,Exceptionless统一日志收集中心的心得体会... NET Core微服务之路:简单谈谈对ELK,Splunk,Exceptionless统一日志收集中心的心得体会 前言 日志,一直以来都是开发人员和运维人员最关心的问题。开发人员可通过日志记录来协助问题定位,运维人员可通过日志发现系统隐患,故障等定位问题。如果你的系统中没有日志,就像一个断了线的风筝,你永远不知道它会的落脚点(故障点)在什么地... 阅读详情

最近使用了下Splunk,一个日志系统,有些心得记录下。

如果是要用程序记录日志,如下操作:

1.配置Splunk打开tcp,udp

2.使用tcp,udp发送数据,当然也可以使用NLog等其它第三方库来处理

        public static void SendByTcp(string strMsg)
        {
            using (TcpClient cli = new TcpClient("10.86.16.16", 9132))
            {
                byte[] arrData = System.Text.Encoding.UTF8.GetBytes(GetEntireMessage(strMsg));
                using (NetworkStream stream = cli.GetStream())
                {
                    stream.Write(arrData, 0, arrData.Length);
                    stream.Flush();
                }
            }
        }

        public static void SendByUdp(string strMsg)
        {
            byte[] arrData = System.Text.Encoding.UTF8.GetBytes(GetEntireMessage(strMsg));

            UdpClient cli = new UdpClient("10.86.16.16", 9133);
            cli.Send(arrData, arrData.Length);
            cli.Close();
        }

        private static string GetEntireMessage(string strMsg)
        {
            return string.Format("Date={0}, Host={1}, ProcessName={2}, Message={3}", DateTime.Now.ToString("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"),
                Environment.MachineName, Process.GetCurrentProcess().MainModule.ModuleName, strMsg);
        }

 

NET Core微服务之路:简单谈谈对ELK,Splunk,Exceptionless统一日志收集中心的心得体会 前言 日志,一直以来都是开发人员和运维人员最关心的问题。开发人员可通过日志记录来协助问题定位,运维人员可通过日志发现系统隐患,故障等定位问题。如果你的系统中没有日志,就像一个断了线的风筝,你永远不知道它会的落脚点(故障点)在什么地方。当然,你说你不用日志,非要用调试模式来一个一个... 阅读详情

相关推荐

Splunk Enterprise CVE-2024-36991漏洞深度剖析:未授权任意文件读取原理与实战复现

路径遍历漏洞是Web安全中常见的高危风险,其原理在于应用程序未对用户输入的文件路径参数进行充分校验,导致攻击者可通过目录跳转序列访问预期外的文件系统区域。这类漏洞的技术价值在于其攻击门槛低、危害直接,常被用于窃取配置文件、密码哈希等敏感信息,进而作为内网横向渗透的跳板。在日志审计与分析平台等企业级应用场景中,此类漏洞尤其危险,因为平台通常以高权限运行且存储大量核心数据。本文以Splunk Enterprise的CVE-2024-36991漏洞为例,深入剖析其因权限校验缺失导致的未授权任意文件读取机制,并演示

dianjiaxian1205的博客 448

Splunk—云计算&大数据时代的超级日志分析和监控利器

信息科技的不断进步,一方面使得银行业信息和数据逻辑集中程度不断得到提高,另一方面又成为银行业稳健运行的一大安全隐患。Splunk作为智能的IT管理运维平台,能够帮助银行业积极迎接、应对和解决不断出现的各种风险,为其完善IT体系,建立良好的风险管理,提高风险控制能力,实现网络经济时代银行业的新发展。 什么是Splunk?       Splunk是一个功能强大的日志管理工

Enweitech Software Works 5914

IPsec (主模式,野蛮模式)

IPsec vpn的主模式和野蛮模式

七汣的博客 3415

splunk智能运维&大数据日志分析(网站流量日志分析)实战视频教程

Splunk是一个分析计算机系统产生的机器数据,并在广泛的场景中提供数据收集、分析、可视化分布式的数据计算平台。客户可使用 Splunk 来搜索、监测、分析和可视化机器数据。本套课程为2018年录制,共23集,软件版本7.1。

Nengo神经工程框架:脉冲神经网络的实时编译与硬件部署

脉冲神经网络(SNN)作为类脑计算的核心范式,正从生物模拟走向工程落地。其本质是用离散脉冲建模神经动力学,关键在于实现可预测、可复现的神经行为而非单纯拟合函数。Nengo基于神经工程学框架(NEF),将动态系统理论与硬件约束深度融合,通过解析式权重计算、确定性时间步长(dt)和多后端编译能力,支撑从CPU仿真到Loihi/FPGA的端到端部署。它不替代深度学习框架,而是提供面向神经形态芯片的‘神经编译器’能力,使LIF神经元参数、突触动力学与硬件时序严格对齐,显著提升实时性、能效比与物理可解释性。

weixin_32533659的博客 638

3GPP Release与UE Category:无线通信标准演进与终端能力分级全解析

在蜂窝移动通信领域,技术标准的演进与终端设备的能力分级是理解整个产业发展的核心框架。其基本原理由国际标准组织3GPP通过周期性发布的技术规范版本(Release)来定义,每个Release都像一份阶段性的技术蓝图,规定了网络与终端应支持的新功能与性能基线。这种标准化机制的技术价值在于确保了全球设备的互联互通与网络的平滑升级,为从4G LTE到5G NR乃至未来的演进提供了清晰路径。在这一框架下,终端能力分级(如LTE时代的UE Category)是将标准转化为具体设备性能的关键环节,它直接定义了终端在射频和

weixin_34098209的博客 331

日志管理工具 ——Splunk

Splunk日志管理平台实用指南 Splunk是一款功能强大的日志管理和数据分析平台,能够处理各种结构化和非结构化数据。核心功能包括数据收集、索引、搜索分析和可视化展示,支持IT运维监控、安全事件管理、业务分析等场景。 安装部署方面,Splunk支持Linux/Windows系统,提供企业版和轻量级转发器版本。

ececec12的博客 2272

MATLAB锂离子电池伪二维(P2D)模型实现

锂离子电池伪二维(P2D)模型的MATLAB实现。该模型基于Newman等人提出的经典电化学模型,考虑了固液相扩散、电荷守恒和电化学反应动力学。

hie98894的博客 1930

Splunk大数据分析经验分享:从入门到夺门而逃

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...

weixin_33701564的博客 4162

433M无线遥控器EV1527协议解码实战:从逻辑分析到代码优化

本文详细解析了433M无线遥控器EV1527协议的实战解码过程。从使用逻辑分析仪抓取波形、理解同步头与数据位编码原理开始,逐步深入代码实现。文章重点对比了原始定时器轮询法的痛点,并提出了基于“边沿捕获+时间戳”的优化方案,构建了高效、可移植且具备抗干扰能力的解码引擎,最后分享了跨平台移植的核心技巧。

weixin_29168813的博客 927

PX4无人机实战:手把手教你用MAVROS实现Offboard模式(附避坑指南)

本文提供了一份详尽的PX4无人机Offboard模式实战指南,重点解析了如何通过MAVROS实现从仿真到实机的控制。内容涵盖硬件连接、串口权限设置、MAVROS配置、核心代码编写以及实机操作全流程,并附有详细的避坑指南和故障排查手册,帮助开发者快速掌握ROS与PX4飞控的集成开发。

weixin_29172201的博客 268

Splunk简介,部署,使用

收集,存储,索引,搜索,关联,可视化,分析和报告日志管理用例日志整合和保留,安全性,IT操作故障排除,应用程序故障排除以及合规性报告Splunk 是一款顶级的日志分析软件,如果你经常用 grep、awk、sed、sort、uniq、tail、head 来分析日志,那么你需要 Splunk。能处理常规的日志格式,比如 apache、squid、系统日志、mail.log 这些。对所有日志先进行 index,然后可以交叉查询,支持复杂的查询语句。然后通过直观的方式表现出来。

justlpf的专栏 3763

YOLO26 多模态融合技术:RGB+红外/深度/雷达融合

YOLO(You Only Look Once)是一种流行的目标检测算法,其最大特点是快速且端到端地完成图像中所有目标的检测与分类任务。YOLO首次在2016年由Joseph Redmon等人提出,彻底改变了传统目标检测(如R-CNN系列)的思路,被广泛应用于自动驾驶、视频监控、工业质检等场景。

一键难忘的博客 3523

Splunk的基本使用心得

Splunk的一些基本使用心得

ssegrub的博客 2万+

白话讲解帕累托前沿点(Pareto Frontier)基础知识与实例解析

排除所有“劣解”,缩小决策范围;量化目标间的“权衡关系”(如“每增加1千元成本,续航提升多少小时”);支持不同场景下的个性化选择,平衡冲突目标。无论是手机选购、汽车设计,还是城市规划,帕累托前沿都是从“混乱的多目标”到“清晰的权衡”的关键桥梁,是现代决策科学中不可或缺的工具。通过数学建模,工程很多问题都可以建模成帕累托前沿求解问题,通过线性规划CPLEX、Gurobi 等优化工具,可以方便进行求解。

2138

复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文

答案分为十章,有部分习题没有答案,全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案

Splunk学习心得

由于蓝总要搞软文推广系统的统计,挂上微信UI后cnzz统计出了问题,于是打算直接把nginx的access.log导入splunk分析,这也是第一次正式接触splunk。 1.安装splunk 我的系统是centos 64位的,所以我先到官网下载了安装包,根据网上的文章安装流程如下: 首先创建一个splunk用户组,创建splunk用户,并且放在/opt/splunk目录下 [root...

weixin_34204057的博客 477

Statistics and Machine Learning Toolbox

Statistics and Machine Learning Toolbox(带书签),MATLAB统计学习工具

splunk DBcare 销售心得分享

dd今天销售总监因为苏州的ocs业务的关系,客户认为每年的服务几乎都一样,没有任何创新及创意,所以特别请了splunk小组到苏州拜访用户,初期认为今天的拜访可能又是无意义的拜访,正当我把笔记本打开的时候,连接到投影仪,这时候客户说,这是什么东西啊,当场客户很不客气的询问,这种监控东西,对我们有用吗,有多少人用这个东西这时候的我,利用splunk 的特性,不告诉用户这是splu...

weixin_33688840的博客 162

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

21天实战:Splunk AI威胁狩猎插件开发全解析

在网络安全领域,威胁狩猎正从被动响应转向主动防御,其核心在于从海量日志数据中识别未知威胁。传统方法依赖人工规则和经验,效率低下且难以应对复杂攻击。人工智能(AI)技术,特别是机器学习和异常检测算法,为这一挑战提供了解决方案。通过自动识别模式、发现异常和预测攻击路径,AI能极大提升狩猎的精度和效率。其技术价值在于将分析师从繁琐工作中解放,聚焦高阶决策。在应用场景上,AI可集成于安全信息和事件管理(SIEM)平台,实现用户行为分析(UEBA)、关联分析和IOC富化。本文以Splunk平台为例,深入探讨如何通过插

weixin_30414305的博客 402

Splunk与云平台配置交织引发的远程代码执行攻击链深度剖析

远程代码执行(RCE)是应用安全领域的核心威胁之一,它允许攻击者在目标系统上执行任意命令,从而完全控制系统。其原理通常源于软件对用户输入验证不足,如命令注入、反序列化或文件上传漏洞,攻击者借此将恶意代码植入服务器执行。在云原生时代,RCE的技术价值与风险被放大,因为单一应用漏洞可能通过云平台配置缺陷(如过度宽松的IAM权限、暴露的元数据服务)演变为对整个云环境的横向渗透。这种组合攻击模式在Splunk Enterprise与云平台(如AWS、Azure)的集成场景中尤为典型。Splunk作为企业的日志分析与

weixin_34008805的博客 468

Splunk自学笔记

常用的命令行指令: 常用Splunk命令搜索SPL命令: Splunk搜索SPLSplunk索引相关(目前正在研读官方文档,陆续更新): 索引分别作为动词和名词的两种情况下在Splunk中怎么理解?Splunk简单目录结构与配置文件内容: Splunk目录结构及常用配置文件Splunk转发器相关: Splunk的转发器扮演什么角色?Splunk数据导入前处理相关: Splunk的CIM是什么?

qq_45800977的博客 322

splunk篇2----------添加数据源

splunk支持多种多样的数据源如图,支持上传文件,支持监控本地的文件(修改后会及时有变化),配置转发器,db连接等 1.上传文件 如图,点击上载,一步一步往下走即可。上传后的文件支持搜索,配置字段等操作 2.监视本地文件 如图,点击监视,选择文件或者目录,一步一步往下走即可,这里推荐监视的文件或者目录是结构化的数据,例如json文本后者csv文本。这样后续就行search的...

qq_27886773的博客 2753

防范SQL与Splunk语法注入:大语言模型内容安全过滤的挑战与防御实践

在人工智能与系统安全领域,内容安全过滤是保障大语言模型应用安全的核心机制,其原理在于对用户输入进行语义和模式分析,以识别并拦截恶意指令。然而,攻击者正利用领域特定语言的语法结构,如SQL查询和Splunk搜索处理语言,将恶意负载伪装成合法数据操作请求,以此绕过基于关键词或简单模式匹配的初级过滤层。这种攻击手法的技术价值在于揭示了传统过滤机制在混合模态输入理解上的局限性,即对自然语言与结构化查询语言混合文本的上下文解析不足。应用场景广泛涉及集成LLM的智能客服、代码助手与内容审核系统,其中攻击者通过注入包含U

434

Splunk Enterprise任意文件读取漏洞CVE-2024-36991复现与防御指南

路径遍历(Path Traversal)是一种常见的安全漏洞,其原理在于应用程序未对用户输入的文件路径进行充分校验,导致攻击者可以通过构造特殊字符序列(如../)访问预期目录之外的文件系统资源。这种漏洞的技术价值在于它能够直接导致敏感信息泄露,为后续攻击提供跳板,因此在安全评估中具有高优先级。在日志分析与安全信息事件管理(SIEM)领域,Splunk Enterprise作为核心平台,其安全性直接影响整个监控体系的可靠性。CVE-2024-36991正是Splunk Web接口中的一个高危路径遍历漏洞,攻击

weixin_30836759的博客 323
上一篇: Oracle使用心得
下一篇: SQLFire使用心得
JerryChou
博客等级 码龄20年 8粉丝 56原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值