elastalert 日志告警匹配到的所有数据都告警

2024-09-05

ElastAlert规则

elastalert 是一款基于elasticsearch的开源告警产品(官方说明文档).相信许多人都会使用ELK做日志收集系统,但是产生一个基于日志的“优秀”的安全告警确是一个难题.告警规则难编写,告警规则难管理等.本文是作者探索的安全告警的一些思路,希望能帮助到有需要的人. 本人对ELK告警处理思路: elastalert 通过post的告警模式,post一个告警数据包到服务端,通过服务端匹配需要告警的对象,告警的方式,最终将安全告警发出. 告警对象(企业人员) 怎么来? 来源调用钉钉API

spark针对web日志正则匹配

针对于web日志做分析是学习spark常用练习项目.此文介绍web日志正则匹配相关小提示. 实例测试从网上找了一个access日志案列 218.19.140.242 - - [10/Dec/2010:09:31:17 +0800] "GET /query/trendxml/district/todayreturn/month/2009-12-14/2010-12-09/haizhu_tianhe.xml HTTP/1.1" 200 1933 "-" "

C#中，使用正式表达式匹配获取所需数据

.NET中,使用正式表达式匹配获取所需数据需求:获取一串字符串中,正则匹配出需要的数据. 例如以下字符串: string temp ="ErrorCode:-1,Message:{"UserId" : "1000","userName" : "ZhangSan"}"; 我需要获得“-1”和“{"UserId" : "1000","userName"

C#中，使用正则表达式匹配获取所需数据

.NET中,使用正则表达式匹配获取所需数据需求:获取一串字符串中,正则匹配出需要的数据. 例如以下字符串: string temp ="ErrorCode:-1,Message:{"UserId" : "1000","userName" : "ZhangSan"}"; 我需要获得“-1”和“{"UserId" : "1000","userName"

MongoDB 倾向于将数据都放在一个 Collection 下吗？

不是这样的. Collection 的单个 doc 有大小上限,现在是 16MB,这就使得你不可能把所有东西都揉到一个 collection 里.而且如果 collection 结构过于复杂,既会影响查询.更新效率,也会造成维护困难和操作风险.你有尝试过手一抖就把一个 doc 不小心存成 null 的么,反正我做过,要是一个人所有信息都在这个 collection 里面,那感觉一定相当酸爽吧. 一般的原则是: 按照查询方式来聚类需要经常一起读取的数据放一起. 在逻辑上关系紧密的信息放在一起.

［ios］利用alertView 插入数据都数据库。笔记

利用alertView 插入数据都数据库 -(void)addItemToList { UIAlertView *alter=[[UIAlertViewalloc]initWithTitle:@"ADD"message:@"please input"delegate:selfcancelButtonTitle:@"cancel"otherButtonTitles:@"sure", nil]; alter.alert

Spark会把数据都载入到内存么

转载自:https://www.iteblog.com/archives/1648 前言: 很多初学者其实对于Spark的编程模式还是RDD这个概念理解不到位,就会产生一些误解.比如,很多时候我们常常以为一个文件是会被完整读入到内存,然后做各种变换,这很可能是受两个概念误导所致: 1.RDD的定义,RDD是一个分布式的不可变数据集合: 2.Spark是一个内存处理引擎: 如果你没有主动对RDD进行Cache/Persist等相关操作,它不过是一个概念上存在的虚拟机数据集, 你实际上是看不到这个R

关于.net 中Clipboard.GetDataObject() 之后读出数据读出的数据都是相同的解决方法

模拟键盘sendkey("^c") 多次复制之后当使用Clipboard.GetDataObject() 读出数据都是一个值经过多次尝试提供一个解决方案 IDataObject iData = Clipboard.GetDataObject(); 创建的时候起不同的实例名称 IDataObject iData2 = Clipboard.GetDataObject(); 就可以获得不同的数据了

把项目中的那些恶心的无处存储的大块数据都丢到FastDFS之快速搭建

在我们开发项目的时候,经常会遇到大块数据的问题(2M-100M),比如说保存报表中1w个人的ID号,他就像一个肿瘤一样,存储在服务器哪里都觉得恶心,放在redis,mongodb中吧,一下子你就会收到报警,因为内存满了...放在mysql吧???你还得建立一个text字段,和一些小字段混在一些, 还是有点恶心,还得单独拆出来,还得怕有些sql不规范的人挺喜欢select * 的,这速度挺恶心的呀...直接放到硬盘吧,没扩展性,你1T大小的硬盘又能怎样,照样撑爆你,放在hadoop里面

把项目中那些恶心的无处存储的大块数据都丢到FastDFS之快速搭建

在我们开发项目的时候,经常会遇到大块数据的问题(2M-100M),比如说保存报表中1w个人的ID号,他就像一个肿瘤一样,存储在服务器哪里都觉得恶心,放在redis,mongodb中吧,一下子你就会收到报警,因为内存满了...放在mysql吧???你还得建立一个text字段,和一些小字段混在一起, 还是有点恶心,还得单独拆出来,还得怕有些sql不规范的人挺喜欢select * 的,这速度挺恶心的呀...直接放到硬盘吧,没扩展性,你1T大小的硬盘又能怎样,照样撑爆你,放在hadoop里面

Spark会把数据都载入到内存么？

前言很多初学者其实对Spark的编程模式还是RDD这个概念理解不到位,就会产生一些误解. 比如,很多时候我们常常以为一个文件是会被完整读入到内存,然后做各种变换,这很可能是受两个概念的误导: RDD的定义,RDD是一个分布式的不可变数据集合 Spark 是一个内存处理引擎如果你没有主动对RDDCache/Persist,它不过是一个概念上存在的虚拟数据集,你实际上是看不到这个RDD的数据的全集的(他不会真的都放到内存里). RDD的本质是什么一个RDD 本质上是一个函数,而RDD的变换不过

JavaScript 中的所有数据都是以 64 位浮点型数据(float) 来存储。浮点型数据使用注意事项。全局变量特殊之处

JavaScript 中的所有数据都是以 64 位浮点型数据(float) 来存储. 所有的编程语言,包括 JavaScript,对浮点型数据的精确度都很难确定: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>菜鸟教程(runoob.com)</title> </head> <body> <p id="

真的懂了：TCP协议中的三次握手和四次挥手（关闭连接时, 当收到对方的FIN报文时, 仅仅表示对方不在发送数据了, 但是还能接收数据, 己方也未必全部数据都发送对方了。相当于一开始还没接上话不要紧，后来接上话以后得让人把话讲完）

一.TCP报文格式下面是TCP报文格式图: (1) 序号, Seq(Sequence number), 占32位,用来标识从TCP源端向目的端发送的字节流,发起方发送数据时对此进行标记. (2) 确认号, Ack(Acknowledge number), 占32位, 只有ACK标志位为1时,确认序号字段才有效,Ack=Seq+1. (3) 标志位有6种标示(SYN.ACK.PSH.RST.URG.FIN): ① SYN(synchronous建立联机) ② ACK(acknowledgem

如何保证redis数据都是热点数据

mySQL里有2000w数据,redis中只存20w的数据,如何保证redis中的数据都是热点数据? 1.限定 Redis 占用的内存,Redis 会根据自身数据淘汰策略,加载热数据到内存.所以,计算一下 20W 数据大约占用的内存,然后设置一下 Redis 内存限制即可. 2.问题是什么数据? 比如用户数据.数据库有2000w条.活跃用户:redis sortSet里放两天内(为方便取一天内活跃用户)登录过的用户,登录一次ZADD一次,如set已存在则覆盖其分数(登录时间).键:login:

Excel数据都在一列，如何批量转置

Evernote Export Excel数据都在一列,如何批量转置创建时间: 2019-10-21 星期一 13:41 作者: 苏苏标签: excel, 转置问题 Excel数据都在一列,如何批量转置表现想要通过excel批量转置为下图分析可能的解决方法网络检索得到公式: =OFFSET($A$1,(ROW(A1)-1)*6+COLUMN(A1)-1,)&"" 尝试解决将公式写在B1,先横拉,再选中这一行,向下拉,得到结果: 要根据想要

from表单上提交的数据都去了哪里呢？

from表单上提交的数据都去了哪里呢? 一个简单的from案例如下: <form> 姓名:<br> <input type="text" name="firstname">//用来输入内容的一个文本框 <br> <input type="submit" name="Submit" value="登录" >//一个提交按钮 </form>

1.（group by）如何让group by分组后，每组中的所有数据都显示出来

问题描述:表如下,如何让这个表按device_id这个字段分组,且组中的每条数据都查寻出来?(假如说这个表名为:devicedata) 错误答案:select * from devicedata GROUP BY device_id 这个sql得到的结果是: 每一组只显示了一条数据, 显然没达到我们的目的. 正确的结果:select * from devicedata GROUP BY device_id, id 查询到的结果: 这样就达到了我们的目的了,将每组中的每条数据都查寻出来了. 解释一

created：异步初始化数据都应该放到 created里面

created:异步初始化数据都应该放到 created里面

2020-07-13：es是去查id再根据id去查数据库这种方式好，还是所有数据都放es，直接去查es好？

福哥答案2020-07-13: 有人觉得第一种方法好,也有人觉得第二种方法好.如果搜索字段远小于显示字段,比如搜索字段为3个,显示字段有20个,这个时候用第一种方法好.es+hbase,一般这样搭配.如果搜索字段跟显示字段接近,或者一条[行记录]的数据量并不大,这个时候用第二种方法好. 回答1:ES 的批量修改和并发控制比较头疼,不如直接用数据库来的舒服,但是如果用了数据库就要做数据同步.视具体场景而定吧. 回答2:我们是第一种方法,ES 只放 ID+列表项+搜索项,列表是 ES 直出,详情 M

Spark在处理数据的时候，会将数据都加载到内存再做处理吗？

对于Spark的初学者,往往会有一个疑问:Spark(如SparkRDD.SparkSQL)在处理数据的时候,会将数据都加载到内存再做处理吗? 很显然,答案是否定的! 对该问题产生疑问的根源还是对Spark计算模型理解不透彻. 对于Spark RDD,它是一个分布式的弹性数据集,不真正存储数据.如果你没有在代码中调用persist或者cache算子,Spark是不会真正将数据都放到内存里的. 此外,还要考虑persist/cache的缓存级别,以及对什么进行缓存(比如是对整张表生成的DataSe

MySQL 中删除的数据都去哪儿了？

不知道大家有没有想过下面这件事? 我们平时调用 DELETE 在 MySQL 中删除的数据都去哪儿了? 这还用问吗?当然是被删除了啊那么这里又有个新的问题了,如果在 InnoDB 下,多事务并发的情况下,如果事务A删除了 id=1 的数据,同时事务B又去读取 id=1 的数据,如果这条数据真的被删除了,那 MVCC 拿啥数据返回给用户呢? 没错,这就需要了解一下 MySQL 的多版本并发的原理相关的东西,感兴趣的可以去看我之前写的这篇文章. 所以,实际情况中,调用了 DELETE 语句删除的数

elastalert 日志告警 匹配到的所有数据都告警

热门专题

elastalert 日志告警匹配到的所有数据都告警