cdn perl_用perl对CDN节点日志进行统计

Perl解析日志:高效统计CDN节点一天内带宽流量
博主分享了如何使用Perl语言编写轻量级脚本,快速解析并分析CDN日志文件,通过基准时间点计算带宽占用,展示各时间段流量细节,适用于Apache服务器环境。

前段时间公司运维部门要求我对CDN节点的日志进行分析,具体要求如下

1、输入参数为文件名,支持统配。文件为gz压缩,可用zcat解压。统配的多个文件,

必须是一天内的。

2、文件内为一条条的访问日志。格式如下:

2011-01-02 15:55:01 122.245.127.73

"/down.eebbk.net/xzzx/h1sp/\xb8\xdf\xd6\xd0\xc9\xfa\xce\xef\xb1\xd8\xd0\xde2

\xc8\xbe\xc9\xab\xcc\xe5\xb1\xe4\xd2\xec(\xb6\xfe).avi" 206 11568567 3316812

"http://www.eebbk.com/downlist.asp?sid=12814&classid=17356&tinyclassid=17374

&dhbig=\xbb\xc6\xb8\xd4\xbf\xce\xcc\xc3&dhsmall=\xb8\xdf\xd6\xd0\xb1\xd8\xd0

\xde2&dhtiny=\xc9\xfa\xce\xef&title=\xca\xd3\xc6\xb5\xd1\xa7\xcf\xb0xbb\xfa

H1&mode=6846" "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1; SV1; .NET

CLR 1.1.4322; .NET CLR 2.0.50727)"

3、该条日志中,2011-01-02 15:55:01 为日志时间点。其基准时间点的计算方法为,

将该时间点转换为标准的秒,再模300,得到基准时间点。如15:55。再比如,

18:23:08,其基准时间点位18:20。

4、该条日志中,表示应用层在3316812 毫秒,输出了11568567 字节。该信息折算到日

志统计上,是按如下处理:

--3316812 毫秒为 3316812/300000+1 = 11+1 = 12个日志计费点。(每个日志计费点

代表一个5分钟的区间)

--11568567字节平均分到12个日志计费点上,为该记录在该计费点上的带宽占用。如

11568567/12/300=3213bps

5、则该日志的流量将给15:00、15:05、15:10、15:15、15:20、15:25、15:30、

15:35、15:40、15:45、15:50、15:55这12个基准时间点,每个增加3123bps的值。

6、要求统计所有指定日志文件综合的各基准时间点的带宽

7、将各基准时间点的带宽值以如下格式输出显示:

time     bps

00:00   1903342

00:05   1833133

....

23:55   2312342

Total Traffic

8、由于该程序将是手动运行在Apache服务器上的。所以程序要轻量级,同时不用占用

太多的磁盘。或许比较理想的是直接处理zcat的输出。(服务器上没有php)

我花了5个小时,先写出了一个单线程的程序,后来又改为多线程,感觉用perl写起来比较快,之间学会了用parsewords进行解析日志,parsewords太好用了。

执行命令:perl analy_log.pl CT-ZHZ-1-N004-A-bbg04_2011010414*

测试结果,分析几十M的压缩日志,才2秒多

Nano-ESG数据资源库的构建基于2023年初至2024年秋季期间采集的逾84万条新闻文本,从中系统提炼出企业环境、社会及治理维度的信息。其构建流程首先依据特定术语在德语与英语新闻平台上检索,初步锁定与德国DAX 40成分股企业相关联的报道。随后借助嵌入技术对文本段落执行去重操作,以降低内容冗余。继而采用GLiNER这一跨语言零样本实体识别系统,排除与目标企业无关的文档。在此基础上,通过GPT-3.5与GPT-4o等大规模语言模型对文本进行双重筛选:一方面判定其与ESG议题的相关性,另一方面生成简明的内容概要。最终环节由GPT-4o模型完成,它对每篇文献进行ESG情感倾向(正面、中性或负面)的判定,并标注所涉及的ESG具体维度,从而形成具备时序特征的ESG情感与维度标注数据集。 该数据集适用于多类企业可持续性研究,例如ESG情感趋势分析、ESG维度细分类别研究,以及企业可持续性事件的时序演变追踪。研究者可利用数据集内提供的新闻摘要、情感标签与维度分类,深入考察企业在不同时期的环境、社会及治理表现。此外,借助Bertopic等主题建模方法,能够从数据中识别出与企业相关的核心ESG议题,并观察这些议题随时间的演进轨迹。该资源以其开放获取特性与连续的时间覆盖,为探究企业可持续性表现的动态变化提供了系统化的数据基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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