from tkinter import *from tkinter import ttkimport time#画窗口root = Tk()root.geometry('1000x500')root.resizable(False, False)graph = Canvas(root, width=1000, height=550, background='black')#后面查点和删点的时候需要画布类graph.grid()#初始化点tracePlot=[20,20,30,30,40,50,5

[转自]https://my.oschina.net/itblog/blog/547250 摘要: 前段时间研究的Log4j+Kafka中,有人建议把Kafka收集到的日志存放于ES(ElasticSearch,一款基于Apache Lucene的开源分布式搜索引擎)中便于查找和分析,在研究此方案可行性的时候,我发现ELK(ElasticSearch, Logstash, Kibana)平台恰好可以同时实现日志收集.日志搜索和日志分析的功能,于是又去学习了一番.之后发现如果使用这三者,收集日志也

原文:http://blog.csdn.net/xiao__gui/article/details/50041673 在Linux操作系统中,经常需要查看日志文件的实时输出内容,通常会使用tail -f或者tailf命令.查看实时日志可能会需要首先SSH连上Linux主机,步骤很麻烦不说,如果是生产环境的服务器,可能还会控制各种权限.基于Web的实时日志可以解决这个问题. 由于传统的HTTP协议是请求/响应模式,而实时日志需要不定时的持续的输出,由服务器主动推送给客户端浏览器.所以这里使用的是H

.net SignalR实现实时日志监控   摘要 昨天吃饭的时候,突然想起来一个好玩的事,如果能有个页面可以实时的监控网站或者其他类型的程序的日志,其实也不错.当然,网上也有很多成熟的类似的监控系统.就想着如果通过.net该如何实现?所以就在想,通过系统内部将消息推送到前端,.net中可以通过pull或者push的方式,pull通常的做法就是ajax方式不停的请求一个接口,这种方式,不太理想.然后就在想如何通过服务端想客户端推送消息.之前看到过SignalR方面的文章可以实现push的功能,s

package com.doctor.logbackextend; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Properties; import kafka.consumer.Consumer; import kafka.consumer.ConsumerConfig; import kafka.consumer.ConsumerIterator; import

这几天一直在研究ElasticSearch,在网上看到一篇好的文章和大家分享. ELK平台介绍 在搜索ELK资料的时候,发现这篇文章比较好,于是摘抄一小段: 以下内容来自:http://baidu.blog.51cto.com/71938/1676798 日志主要包括系统日志.应用程序日志和安全日志.系统运维和开发人员可以通过日志了解服务器软硬件信息.检查配置过程中的错误及错误发生的原因.经常分析日志可以了解服务器的负荷,性能安全性,从而及时采取措施纠正错误. 通常,日志被分散的储存不同的设备上

https://mp.weixin.qq.com/s/KPTM02-ICt72_7ZdRZIHBA 苏宁基于Spark Streaming的实时日志分析系统实践 原创: AI+落地实践 AI前线 2018-03-07 前言 目前业界基于 Hadoop 技术栈的底层计算平台越发稳定成熟,计算能力不再成为主要瓶颈. 多样化的数据.复杂的业务分析需求.系统稳定性.数据可靠性, 这些软性要求, 逐渐成为日志分析系统面对的主要问题.2018 年线上线下融合已成大势,苏宁易购提出并践行双线融合模式,提出了智

1.概述 在<Kafka实战-简单示例>一文中给大家介绍来Kafka的简单示例,演示了如何编写Kafka的代码去生产数据和消费数据,今天给大家介绍如何去整合一个完整的项目,本篇博客我打算为大家介绍Flume+Kafka+Storm的实时日志统计,由于涉及的内容较多,这里先给大家梳理一个项目的运用这些技术的流程.下面是今天的内容目录: 项目流程 Flume Kafka Storm 下面开始今天的内容分享. 2.项目流程 在整合这套方案的时候,项目组也是经过一番讨论,在讨论中,观点很多,有人认为直

在日常运维工作中,对于系统和业务日志的处理尤为重要.今天,在这里分享一下自己部署的ELK(+Redis)-开源实时日志分析平台的记录过程(仅依据本人的实际操作为例说明,如有误述,敬请指出)~ ================概念介绍================日志主要包括系统日志.应用程序日志和安全日志.系统运维和开发人员可以通过日志了解服务器软硬件信息.检查配置过程中的错误及错误发生的原因.经常分析日志可以了解服务器的负荷,性能安全性,从而及时采取措施纠正错误. 通常,日志被分散在储存不同

摘要: 前段时间研究的Log4j+Kafka中,有人建议把Kafka收集到的日志存放于ES(ElasticSearch,一款基于Apache Lucene的开源分布式搜索引擎)中便于查找和分析,在研究此方案可行性的时候,我发现ELK(ElasticSearch, Logstash, Kibana)平台恰好可以同时实现日志收集.日志搜索和日志分析的功能,于是又去学习了一番.之后发现如果使用这三者,收集日志也可以不再使用Kafka了,Logstash就可以帮我们完成.当然,虽然Logstash也支持

ELK平台介绍 在搜索ELK资料的时候,发现这篇文章比较好,于是摘抄一小段: 以下内容来自: http://baidu.blog.51cto.com/71938/1676798 日志主要包括系统日志.应用程序日志和安全日志.系统运维和开发人员可以通过日志了解服务器软硬件信息.检查配置过程中的错误及错误发生的原因.经常分析日志可以了解服务器的负荷,性能安全性,从而及时采取措施纠正错误. 通常,日志被分散的储存不同的设备上.如果你管理数十上百台服务器,你还在使用依次登录每台机器的传统方法查阅日志.这

docker logs -f -t --since="2017-05-31" --tail=10 edu_web_1 --since : 此参数指定了输出日志开始日期,即只输出指定日期之后的日志. -f : 查看实时日志 -t : 查看日志产生的日期 -tail=10 : 查看最后的10条日志. edu_web_1 : 容器名称 通过docker logs命令可以查看容器的日志. 命令格式: $ docker logs [OPTIONS] CONTAINER Options: --de

在日常运维工作中,对于系统和业务日志的处理尤为重要.今天,在这里分享一下自己部署的ELK(+Redis)-开源实时日志分析平台的记录过程(仅依据本人的实际操作为例说明,如有误述,敬请指出)~ ================概念介绍================日志主要包括系统日志.应用程序日志和安全日志.系统运维和开发人员可以通过日志了解服务器软硬件信息.检查配置过程中的错误及错误发生的原因.经常分析日志可以了解服务器的负荷,性能安全性,从而及时采取措施纠正错误. 通常,日志被分散在储存不同

实时日志查询 更新时间:2019-01-29 10:31:49 编辑 · 本页目录 开启实时日志查询 查询实时日志 参考文档 用户在访问 OSS 的过程中,会产生大量的访问日志.实时日志查询功能将 OSS 与日志服务(SLS)相结合, 允许您在 OSS 控制台直接查询 OSS 访问日志,帮助您完成 OSS 访问的操作审计.访问统计.异常事件回溯和问题定位等工作,提升您的工作效率并更好地帮助您基于数据进行决策. 更多信息请参见阿里云对象存储 OSS 开发人员指南中的对应章节实时日志查询. 开启实时

开源实时日志分析ELK 2018-01-04 转自:开源实时日志分析ELK平台部署 日志主要包括系统日志.应用程序日志和安全日志.系统运维和开发人员可以通过日志了解服务器软硬件信息.检查配置过程中的错误及错误发生的原因.经常分析日志可以了解服务器的负荷,性能安全性,从而及时采取措施纠正错误. 通常,日志被分散的储存不同的设备上.如果你管理数十上百台服务器,你还在使用依次登录每台机器的传统方法查阅日志.这样是不是感觉很繁琐和效率低下.当务之急我们使用集中化的日志管理,例如:开源的syslog,将所

本文书接前回<ELK搭建实时日志分析平台之一ElasticSearch> 文:铁乐与猫 四.安装Logstash logstash是一个数据分析软件,主要目的是分析log日志. 1)下载和解压logstash 下载地址: https://www.elastic.co/cn/downloads/logstash 上传到服务器/usr/ELK目录后,解压:sudo tar -zxvf logstash-6.1.3.tar.gz 我下的这个6.1.3版本的logstash tar包大小有110多M了

文:铁乐与猫 系统:CentOS Linux release 7.3.1611 (Core) 注:我这里为测试和实验方便,ELK整套都装在同一台服务器环境中了,生产环境的话,可以分开搭建在不同的服务器上,只要能互相联通. 相关部署环境 E:ElasticSearch-6.1.3 L:Logstash-6.1.3 K:Kibana-6.1.3 x-pack: X-Pack-6.1.3 JDK: openjdk1.8.0_141 node.js: v6.12.3 npm: 3.10.10 grunt

0.整体架构 整体架构目录:ASP.NET Core分布式项目实战-目录 一.介绍ELK 1.说明(此篇ELK采用rpm的方式安装在服务器上)-牛刀小试 承接上一篇文章的内容准备部署ELK来展示asp.net core 的数据.目前此篇文章只用到单台服务器,等下一篇将会介绍如何做到集群部署ELK+filebeat+MQ,因为这个集群部署才是真正体现大项目的价值.当然如果是小项目或者是内部项目单台足以. 当然ELK只是在业界用的比较多,但是里面所用的工具是可以替换的,比如说 如下: 体现价值的解决

一.概述 ELK 已经成为目前最流行的集中式日志解决方案,它主要是由Beats.Logstash.Elasticsearch.Kibana等组件组成,来共同完成实时日志的收集,存储,展示等一站式的解决方案.本文将会介绍ELK常见的架构以及相关问题解决. 1. Filebeat:Filebeat是一款轻量级,占用服务资源非常少的数据收集引擎,它是ELK家族的新成员,可以代替Logstash作为在应用服务器端的日志收集引擎,支持将收集到的数据输出到Kafka,Redis等队列. 2. Logstas

原文:http://blog.csdn.net/mchdba/article/details/52132663 1.ELK平台介绍 在搜索ELK资料的时候,发现这篇文章比较好,于是摘抄一小段:以下内容来自: http://baidu.blog.51cto.com/71938/1676798 日志主要包括系统日志.应用程序日志和安全日志.系统运维和开发人员可以通过日志了解服务器软硬件信息.检查配置过程中的错误及错误发生的原因.经常分析日志可以了解服务器的负荷,性能安全性,从而及时采取措施纠正错误.

进入tomcat下logs文件夹下,若没有Catalina.out文件先去启动服务在回到logs文件夹输入 tail -f catalina.out ,可看到实时日志