Descargado 13 veces
![Anatomía de un log
[Thu Aug 06 07:49:38.953108 2015] [notice] [pid 3343] AH00163: Apache/2.4.12 Resuming normal operations
TIMESTAMP DATA](https://image.slidesharecdn.com/elkphpday2015final-150809040452-lva1-app6891/75/Dentro-de-un-Backend-7-2048.jpg)
![Manejo de Logs (Como buscamos información)
netstat -an | awk '{print $5}' | grep -o "[0-9]{1,3}.[0-9]{1,3}.[0-
9]{1,3}.[0-9]{1,3}" | egrep -v "(`for i in `ip addr | grep inet |grep
eth0 | cut -d/ -f1 | awk '{print $2}'`;do echo -n "$i|"| sed
's/././g;';done`127.|0.0.0)" | sort -n | uniq -c | sort -n
sandino@envy:~$ awk -F" '{print $6}' /var/log/apache2/access.log | sed 's/(([^;]+;
[^;]+)[^)]*)/(1)/' | sort | uniq -c | sort -fr
8 Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko)
Chrome/42.0.2311.90 Safari/537.36
1 Apache/2.4.12 (Ubuntu) PHP/5.5.9-1ubuntu4.9 (internal dummy connection)](https://image.slidesharecdn.com/elkphpday2015final-150809040452-lva1-app6891/75/Dentro-de-un-Backend-10-2048.jpg)
Subido porSandino Núñez
Dentro de un Backend
Este documento discute el uso de herramientas de logging como Logstash, Elasticsearch y Kibana para recolectar, procesar, almacenar y visualizar logs de aplicaciones. Logstash se usa para recolectar y procesar logs de diferentes fuentes, Elasticsearch almacena los datos de forma escalable y Kibana permite crear visualizaciones e informes para analizar tendencias y solucionar problemas. El documento también presenta una arquitectura de logging distribuida y concluye enfatizando la importancia de registrar todo tipo de eventos para obtener estadísticas y
![Detrás del Backend [phpDay 2015]](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/detrasdelbackendnocmnts-150202122910-conversion-gate02-thumbnail.jpg?width=640&height=640&fit=bounds)
Dentro de un Backend
- 1. DENTRO DE UN BACKEND ¿Estami aplicación funcionando? Sandino Núñez / @sandinosaso
- 2. OBJETIVOS ¿Esta miaplicación funcionando? Si no lo está, ¿que parte esta fallando? ¿Que áreas necesitan mejorar el rendimiento? ¿Necesito escalar? ¿Cual fue el impacto del último código deployado? ¿Ha repercutido sobre los usuarios? ¿Negativamente? ¿Deberíamos hacer rollback? ...
- 4. Agenda Introducción Logging Logstash Elasticsearch Kibana Arquitectura Demo
- 5. Introducción a Logging Porquecada log nos cuenta una historia
- 6. Porque necesitamos logs Desdeel punto de vista de los desarrolladores 1. Para detectar problemas 2. Seguridad 3. Monitoreo 4. Métricas 5. Analizar tendencias • Ayudar a debuggear el código • Nunca en producción!!!!
- 7. Anatomía de unlog [Thu Aug 06 07:49:38.953108 2015] [notice] [pid 3343] AH00163: Apache/2.4.12 Resuming normal operations TIMESTAMP DATA
- 8. Porque los logsno son tan divertidos?
- 9. Puedes chequear queerrores tuvimos ayer entre las 22:17 y las 22:22 hs?
- 10. Manejo de Logs(Como buscamos información) netstat -an | awk '{print $5}' | grep -o "[0-9]{1,3}.[0-9]{1,3}.[0- 9]{1,3}.[0-9]{1,3}" | egrep -v "(`for i in `ip addr | grep inet |grep eth0 | cut -d/ -f1 | awk '{print $2}'`;do echo -n "$i|"| sed 's/././g;';done`127.|0.0.0)" | sort -n | uniq -c | sort -n sandino@envy:~$ awk -F" '{print $6}' /var/log/apache2/access.log | sed 's/(([^;]+; [^;]+)[^)]*)/(1)/' | sort | uniq -c | sort -fr 8 Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/42.0.2311.90 Safari/537.36 1 Apache/2.4.12 (Ubuntu) PHP/5.5.9-1ubuntu4.9 (internal dummy connection)
- 11. Ninja de ExpresionesRegulares (Superhéroe)
- 13. Porque es complejoanalizar logs? • Distintas formas de logging • Muchos formatos de timestamp • No hay contexto • Mensajes poco útiles • No escalan
- 14. Logstash Recolecta, Transmite, Interpretay Almacena logs
- 15. Logstash • Corre enJVM (JRuby) • Open Source • Altamente Configurable • Centraliza Logs • Recolecta y Parsea Logs • Persiste y hace forward
- 17.
- 18.
- 19.
- 20.
- 21.
- 22. Creando nuestros propiospatrones https://grokdebug.herokuapp.com/
- 23.
- 24. Elasticsearch Almacenamiento y Motorde búsqueda escalable
- 25. Características • Herramienta paraindexar documentos y búsquedas • La información esta disponible a través de REST • Indexación para búsqueda de texto (basado en Apache Lucene) • Puede estar distribuido en múltiples "shards" • 2 Tipos de shard: Primaria, Réplica • Escrito en JAVA
- 26.
- 27. Kibana Interfaz Web parabúsquedas sobre elasticsearch
- 28. Características • Open Source •Código en Node.js • Acceso a los datos de elasticsearch a través de REST • Permite extensión mediantes Plugines • Creación de distintas gráficas • Creación de Dashboards
- 31. Arquitectura Como unir todaslas partes
- 32.
- 33.
- 34. Moraleja? • Que loguear?TODO !!! • Guardar logs por mucho tiempo • Big Data • Movimiento DevOps • Estadísticas de Uso de Aplicación
- 36.
- 39.