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日志分析技术系统讲解：数据治理、智能运维、安全应用场景与解决方案。
内容简介
本书基于主流日志管理与分析系统的设计理念，完善、透彻地对日志分析各流程模块的原理与实现进行了系统性讲解，综合介绍了日志分析技术在数据治理、智能运维、可观测性、SIEM、UEBA、SOAR等IT运维及安全复杂场景中的应用，并汇总了各行业优秀的解决方案。
第1～3章介绍了日志分析的基本概念、日志管理相关的法律法规及规范要求、日志管理与分析系统的组成部分及技术选型建议。
第4～10章分别针对日志采集、字段解析、日志存储、日志分析、日志数据搜索处理语言SPL、日志告警、日志可视化等日志分析中最重要的实现步骤进行了具体阐述。
第11～14章介绍了日志平台兼容性与扩展性，日志分析在运维数据治理、智能运维与可观测性等近年热门场景中的应用。
第15～17章介绍了SIEM、NTA、UEBA及SOAR等安全相关内容。
第18章总结列举了日志管理与分析技术方案在金融、能源、运营商等各关键行业的解决方案。
章节目录
版权信息
内容简介
第1版序言
第2版序言
第1章 走近日志
1.1 什么是日志
1.1.1 日志的概念
1.1.2 日志生态系统
1.1.3 日志的作用
1.2 日志数据
1.2.1 日志环境与日志类型
1.2.2 日志语法
1.2.3 日志管理规范
1.2.4 日志使用误区
1.3 云日志
1.4 日志使用场景
1.4.1 故障排查
1.4.2 运维监控
1.4.3 安全审计
1.4.4 业务分析
1.4.5 物联网
1.5 日志未来展望
第2章 日志管理
2.1 日志管理相关法律
2.2 日志管理要求
2.3 日志管理中存在的问题
2.4 日志管理的好处
2.5 日志归档
第3章 日志管理与分析系统
3.1 日志管理与分析系统的基本功能
3.1.1 日志采集
3.1.2 数据清洗
3.1.3 日志存储
3.1.4 日志告警
3.1.5 日志分析
3.1.6 日志可视化
3.1.7 日志智能分析
3.1.8 用户与权限管理
3.1.9 系统管理
3.2 日志管理与分析系统技术选型
3.2.1 日志分析的基本工具
3.2.2 开源+自研
3.2.3 商业产品
3.3 小结
第4章 日志采集
4.1 日志采集方式
4.1.1 Agent采集
4.1.2 Syslog
4.1.3 抓包
4.1.4 接口采集
4.1.5 业务埋点采集
4.1.6 Docker日志采集
4.2 日志采集常见问题
4.2.1 事件合并
4.2.2 高并发日志采集
4.2.3 深层次目录采集
4.2.4 大量小文件日志采集
4.2.5 其他日志采集问题
4.3 小结
第5章 字段解析
5.1 字段的概念
5.2 通用字段
5.2.1 时间戳
5.2.2 日志来源
5.2.3 执行结果
5.2.4 日志优先级
5.3 字段抽取
5.3.1 日志语法
5.3.2 字段抽取方法
5.3.3 常用日志类型的字段抽取
5.4 schema on write与schema on read
5.5 字段解析常见问题
5.5.1 字段存在别名
5.5.2 多个时间戳
5.5.3 特殊字符
5.5.4 封装成标准日志
5.5.5 类型转换
5.5.6 敏感信息替换
5.5.7 HEX转换
5.6 小结
第6章 日志存储
6.1 日志存储形式
6.1.1 普通文本
6.1.2 二进制文本
6.1.3 压缩文本
6.1.4 加密文本
6.2 日志存储方式
6.2.1 数据库存储
6.2.2 分布式存储
6.2.3 文件检索系统存储
6.2.4 云存储
6.3 日志物理存储
6.4 日志留存策略
6.4.1 空间策略维度
6.4.2 时间策略维度
6.4.3 起始位移策略维度
6.5 日志搜索引擎
6.5.1 日志搜索概述
6.5.2 实时搜索引擎
6.6 小结
第7章 日志分析
7.1 日志分析现状
7.1.1 对日志的必要性认识不足
7.1.2 缺乏日志分析专业人才
7.1.3 日志体量大且分散，问题定位难
7.1.4 数据外泄
7.1.5 忽略日志本身的价值
7.2 日志分析解决方案
7.2.1 数据集中管理
7.2.2 日志分析维度
7.3 常用分析方法
7.3.1 基线
7.3.2 聚类
7.3.3 阈值
7.3.4 异常检测
7.3.5 机器学习
7.4 日志分析案例
7.4.1 Linux系统日志分析案例
7.4.2 运营分析案例
7.4.3 交易监控案例
7.4.4 VPN异常用户行为监控案例
7.4.5 高效运维案例
7.5 SPL简介
7.6 小结
第8章 SPL
8.1 SPL简介
8.2 SPL学习经验
8.3 小试牛刀
8.3.1 基本查询与统计
8.3.2 统计命令
8.3.3 分时统计
8.3.4 重命名
8.4 图表的使用
8.4.1 可视化：体现数据趋势的图表
8.4.2 快速获取排名
8.5 数据整理
8.5.1 赋值与计算
8.5.2 只留下需要的数据
8.5.3 过滤项
8.5.4 利用表格
8.5.5 排序突出重点
8.5.6 去冗余
8.5.7 限量显示
8.5.8 实现跨行计算
8.5.9 只留下想要的字段
8.6 关联分析
8.6.1 数据关联与子查询
8.6.2 关联
8.6.3 数据对比
8.7 小结
第9章 日志告警
9.1 概述
9.2 监控设置
9.3 告警监控分类
9.3.1 命中数统计类型的告警监控
9.3.2 字段统计类型的告警监控
9.3.3 连续统计类型的告警监控
9.3.4 基线对比类型的告警监控
9.3.5 自定义统计类型的告警监控
9.3.6 智能告警
9.4 告警方式
9.4.1 告警发送方式
9.4.2 告警抑制和恢复
9.4.3 告警的插件化管理
9.5 小结
第10章 日志可视化
10.1 概述
10.2 可视化分析
10.2.1 初识可视化
10.2.2 图表与数据
10.3 图表详解
10.3.1 序列类图表
10.3.2 维度类图表
10.3.3 关系类图表
10.3.4 复合类图表
10.3.5 地图类图表
10.3.6 其他图表
10.4 日志可视化案例
10.4.1 MySQL性能日志可视化
10.4.2 金融业务日志可视化
10.5 小结
第11章 日志平台兼容性与扩展性
11.1 RESTful API
11.1.1 RESTful API概述
11.1.2 常见日志管理API类型
11.1.3 API设计案例
11.2 日志App
11.2.1 日志App概述
11.2.2 日志App的作用和特点
11.2.3 常见日志App类型
11.2.4 典型日志App案例
11.2.5 日志App的发展
第12章 运维数据治理
12.1 运维数据治理背景
12.2 运维数据治理方法
12.2.1 元数据管理
12.2.2 主数据管理
12.2.3 数据标准管理
12.2.4 数据质量管理
12.2.5 数据模型及服务
12.2.6 数据安全
12.2.7 数据生命周期
12.3 运维数据治理工具
12.3.1 工具定位
12.3.2 整体架构
12.3.3 数据接入管理
12.3.4 数据标准化管理
12.3.5 数据存储管理
12.3.6 数据应用与服务
第13章 智能运维
13.1 概述
13.2 异常检测
13.2.1 单指标异常检测
13.2.2 多指标异常检测
13.3 根因分析
13.3.1 相关性分析
13.3.2 事件关联关系挖掘
13.4 日志分析
13.4.1 日志预处理
13.4.2 日志模式识别
13.4.3 日志异常检测
13.5 告警收敛
13.6 趋势预测
13.7 故障预测
13.7.1 故障预测的方法
13.7.2 故障预测的落地与评估
13.8 智能运维对接自动化运维
13.9 智能运维面临的挑战
第14章 可观测性
14.1 概述
14.1.1 可观测性的由来
14.1.2 可观测性与监控
14.1.3 可观测性的三大支柱
14.2 实现可观测性的方法
14.2.1 数据模型
14.2.2 数据来源
14.3 可观测性应用场景
14.3.1 运维监控
14.3.2 链路追踪
14.3.3 指标探索
14.3.4 故障定位
14.4 小结
第15章 SIEM
15.1 概述
15.2 信息安全建设中存在的问题
15.3 日志分析在SIEM中的作用
15.4 日志分析与安全设备分析的异同
15.5 SIEM功能架构
15.6 SIEM适用场景
15.7 用户行为分析
15.8 流量分析
15.8.1 流量协议介绍
15.8.2 流量分析功能
15.8.3 从WebLogic RCE漏洞到挖矿
15.9 小结
第16章 UEBA
16.1 深入理解用户行为
16.1.1 背景介绍
16.1.2 数据源
16.1.3 标签画像
16.2 行为分析模型
16.2.1 分析方法
16.2.2 机器学习模型
16.3 应用场景
16.3.1 数据泄露
16.3.2 离职分析
16.3.3 合规分析
16.3.4 失陷账户
16.4 小结
第17章 安全编排、自动化与响应
17.1 SOAR简介
17.2 SOAR架构与功能
17.2.1 技术架构
17.2.2 剧本与组件的定义
17.2.3 剧本与组件的使用
17.3 SOAR与SIEM的关系
17.3.1 SOAR与SIEM关联使用
17.3.2 SOAR与SIEM信息同步
17.4 应用场景
17.4.1 自动化封禁场景
17.4.2 DNS网络取证分析场景
17.5 小结
第18章 行业解决方案
18.1 概述
18.2 银行行业解决方案
18.2.1 行业背景
18.2.2 行业当前挑战
18.2.3 整体建设思路
18.2.4 项目整体收益
18.3 证券行业解决方案
18.3.1 行业背景
18.3.2 行业当前挑战
18.3.3 整体建设思路
18.3.4 项目整体收益
18.4 保险行业解决方案
18.4.1 行业背景
18.4.2 行业当前挑战
18.4.3 整体建设思路
18.4.4 项目整体收益
18.5 基金行业解决方案
18.5.1 行业背景
18.5.2 行业当前挑战
18.5.3 整体建设思路
18.5.4 项目整体收益
18.6 电力行业解决方案
18.6.1 行业背景
18.6.2 行业当前挑战
18.6.3 整体建设思路
18.6.4 项目整体收益
18.7 石油行业解决方案
18.7.1 行业背景
18.7.2 行业当前挑战
18.7.3 整体建设思路
18.7.4 项目整体收益
18.8 运营商行业解决方案
18.8.1 行业背景
18.8.2 行业当前挑战
18.8.3 整体建设思路
18.8.4 项目整体收益
18.9 广电行业解决方案
18.9.1 行业背景
18.9.2 行业当前挑战
18.9.3 整体建设思路
18.9.4 项目整体收益
18.10 汽车行业解决方案
18.10.1 行业背景
18.10.2 行业当前挑战
18.10.3 整体建设思路
18.10.4 项目整体收益
18.11 小结
参考文献
反侵权盗版声明
日志管理与分析（第2版）是2023年由电子工业出版社出版,作者日志易 编著。
得书感谢您对《日志管理与分析（第2版）》关注和支持，如本书内容有不良信息或侵权等情形的，请联系本网站。
