成喆
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不忘初心 方得始终
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发表了文章 2021-12-10
Log4j “核弹级”漏洞攻击预警方案
背景相信大家已经知道了Log4J的核弹级漏洞，影响了非常多的Java 类产品：Apache Log4j 2.x < 2.15.0-rc2；可能的受影响应用及组件（包括但不限于）如下：Apache SolrApache FlinkApache DruidApache Struts2srping-boot-strater-log4j2ElasticsearchflumedubboRedislogstashkafka更多组件可参考：https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.logging.log4j/log4j-core/usages?p=1该漏洞利用Log4j提供的lookup功能允许开发者通过一些协议去读取相应环境中的配置。但在实现的过程中，并未对输入进行严格的判断，从而造成漏洞的发生。简单来说，就是在使用Log4j打印日志时，如果发现日志内容中包含关键词 ${，那么这个里面包含的内容会当做变量来进行替换，导致攻击者可以任意执行命令。详细漏洞披露可查看： https://issues.apache.org/jira/projects/LOG4J2/issues/LOG4J2-3201攻击检测通过使用阿里云SLS服务，只需两步即可完成攻击检测：1. 将Java程序日志接入SLS首先需要将业务日志接入SLS，如果已经接入了的可跳过。SLS支持非常便捷的接入方式，这里推荐使用文件采集Java程序的日志，具体接入方法可以参考:数据采集概述：https://help.aliyun.com/document_detail/28981.html使用极简模式采集日志：https://help.aliyun.com/document_detail/137903.html在日志接入后，我们就可以在SLS控制台配置关键词告警。2. 配置关键字监控该漏洞被利用时会产生相应的日志，通过检测以下关键字，即可识别："jndi:ldap://" or "jndi:rmi" or "javax.naming.CommunicationException" or "javax.naming.NamingException: problem generating object using object factory" or "Error looking up JNDI resource"然后点击查询/分析，（如果有攻击发生，会如下图）：再点击右上角的“另存为告警 -> 新版告警”：配置告警规则如下：通知里可以配置语音、钉钉等渠道，如下图所示：如果日志中有关键字出现，则会在发送语音和钉钉通知。修复建议目前漏洞 POC 已被公开，官方已发布安全版本（RC2），建议使用 Java 开发语言的系统尽快确认是否使用 Apache Log4j 2 插件。禁止使用 log4j 服务器外连，尽快升级 Apache Log4j2 到最新的 log4j-2.15.0-rc2 版本，地址: https://github.com/apache/logging-log4j2/releases/tag/log4j-2.15.0-rc2总结该漏洞影响极大，修复本身也比较花费过程，许多服务都发布公告需要一段时间，在这之前，强烈推荐使用阿里云SLS对该漏洞进行预警。进一步参考阿里云SLS（日志服务）：https://www.aliyun.com/product/slsSLS日志采集文档：https://help.aliyun.com/document_detail/28981.htmlSLS告警文档：https://help.aliyun.com/document_detail/209951.html欢迎扫群加入阿里云-日志服务（SLS）技术交流，获得第一手资料与支持
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发表了文章 2021-08-06
现代智能告警运维平台——SLS新版告警学习路径发布
日志服务告警是一站式的告警监控、降噪、事务管理、通知分派的智能运维平台。新发布日志服务告警学习路径图，汇集目前50+最佳实践的文档、文章和视频 （持续更新），为您展示告警功能的操作指引文档，帮助您快速了解日志服务告警。视频与文档结合，全方位提升您的产品使用及文档阅读体验。https://help.aliyun.com/learn/markets/aliyuningpath/log/alert欢迎扫群加入阿里云-日志服务（SLS）技术交流, 获得第一手资料与支持（含直播培训）后续系列直播与培训视频会同步到B站，敬请留意
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发表了文章 2021-06-11
智能告警——企业IT系统神经中枢
人体的8种感觉我们都知道人体神经系统非常复杂，由各个末梢信号后经由脊髓、大脑中枢处理后获得如下众所周知的5种感觉：视觉——眼睛、听觉——耳朵、触觉——皮肤、嗅觉——鼻、味觉——口除此之外，人体其实还有另外3种重要的感觉，分别是：内脏觉——内脏、本体觉——关节肌肉、前庭觉——前庭神经核其中内脏觉获取来内脏壁信号，产生内脏相关的感觉例如饥饿、饱腹、尿急等。本体觉获取关节肌肉等信号，感知当前身体处于一个什么样的姿势和运动状态。前庭觉则通过各方信号，获得平衡方向感，并过滤信号以便集中精神。不用说，任何一个感觉出了问题，都会造成非常严重的后果。人们健康快乐的生活离不开这些神经系统的正常工作。企业IT系统的感觉系统企业IT系统同样存在各种感觉——对计算、网络、存储、安全、管控等系统的监控运维。数字化信息化的今天，企业组织能否健康、稳定、持续的发展也离不开其IT系统的神经系统——监控运维系统（更宽泛的说法叫可观测性系统）的正常工作。但不同于人类物种经过几百万年的统一演化为基本一致性，企业IT系统的告警监控系统（可观测性系统），还存在非常大的多样性，例如如下使用开源方式对容器化部署形态的IT系统的监控存在多种方案组成：传统告警系统大量碎片化、无体系的神经孤岛，带来了非常多的痛点，包括重复建设、监控智能差、告警风暴、触发不人性化、无法闭环等。SLS告警为企业IT系统提供智能神经中枢作为新一代的云原生可观测平台，SLS支持多种数据源的一体化接入、一站式的存储、加工、分析、可视化、监控、投递、三方对接，为企业IT系统的使用者（包括开发运维、监控人员、商务、安全运营人员等）提供了最快、最高效的观测体验。作为SLS的一个子系统，SLS告警为IT系统重现构建了智能神经中枢。目前已经大量被阿里云平台的企业用户使用，每天从海量的数据中监控识别产生告警、管理处理并通知与响应，可证明的灵活适配与稳定可靠性。使用SLS告警可以给企业IT系统的神经中枢提升易用弹性、可靠性以及功能灵活性，并降低成本、告警噪音以及减少损失。下面从几个侧面了解一下SLS告警是如何为企业IT系统提供智能的神经中枢的。接入三方告警——兼听则明类似于人体的多种感觉从多方获取信号设置告警（例如听到天气预报说明天会下大雨，而出门带好雨伞），SLS告警也支持从其他多种流行监控系统中直接接受告警，并进行智能处理与响应。支持的三方系统包括Promethues告警、Grafana告警、Zabbix告警等。统一信号分析——智能告警监控SLS作为可观测平台，已经接收了IT系统的大量信号（日志、时序、跟踪等），可以直接使用SLS告警从中挖掘出大量信息（告警），SLS提供了一套查询分析语法，全面覆盖现在流行的时序、分析型语法，兼顾强大灵活与易上手。不仅如此，还支持多种数据的协同关联，就像闭上眼睛，拿一个水果，也可以通过触觉、嗅觉、听觉等判断出这是一个杯子、还是一个苹果等。智慧信号处理——ML算法就像人的脊髓、大脑等会自动参与信号处理得到更高级的感觉信息一样，从海量的数据中产生信息包括告警，离不开机器学习的支持，SLS提供多种丰富流行与顶级算法，更精准高效的产生告警。千里眼——全局监控人的感觉系统是有距离限制的，触觉限制了手能够到的地方，视觉可达数公里。但IT企业系统可能分布在各个国家、城市系统或各个隔离的账号体系中，SLS告警支持跨库、跨地域、跨账号的对数据进行远程监控，就像千里眼一样。知识库——内置规则库人类善于学习积累来扩展感觉系统，一个小朋友在摸过看过或碰触装了热水的玻璃杯后会记住这个感觉，下次再看到冒着热水的玻璃杯就会得到一样的信息。SLS告警的内置告警规则库，提供数百个这样的知识，开箱机用。告警降噪——IT系统的前庭觉一个男生在玩《王者荣耀》时，或一个新青年在看《光荣与梦想》时，通常会自动忽略周围的大部分信息，这其实是前庭觉在起作用。在企业监控告警中，也需要通用的机制：在收到一个主机宕机的严重告警时，IT运维同学加紧迁移系统中，希望自动忽略该主机上一连串的其他告警的。亦或者在晚上休息期间，非严重告警，要被自动忽略掉。SLS告警的管理功能（告警策略、行动策略等），可以提供静默、合并、合并降噪等功能，也支持根据节假日、工作时段等灵活调整通知策略等。告警态势大盘——IT系统的本体觉类似于本体觉让你闭上眼睛也能感知自己是站着还是躺着，处于什么姿势一样。SLS告警的多张告警大盘让使用者轻松掌握目前整体告警态势与进展。记事本——事务管理人的神经系统不能一下次并行处理多个事务（例如很难一边写作业、一边玩游戏），也不容易记住很多事情。IT系统运维人员面对许多并行告警时，同样如此，SLS的告警事务管理提供了这样的便利，就像记事本一样帮助他们管理好各个告警的状态，及时有效的跟进或处理。神经系统响应——行动管理一如人体对于感觉会做出反应（如看到危险，要躲避一样），SLS告警提供多种通知与响应形式，包括各种渠道：也企业组织下还支持贴心的功能如：值班表（轮岗代班等）、告警升级等。进一步参考论坛分享视频：https://developer.aliyun.com/live/246820SLS（日志服务）云原生观测分析平台：https://www.aliyun.com/product/slsSLS新版告警文档首页：https://help.aliyun.com/document_detail/207609.html欢迎钉钉扫群加入阿里云-日志服务（SLS）技术交流, 获得第一手资料与支持更多SLS的系列直播与培训视频会同步到微信公众号与B站，敬请留意
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发表了文章 2021-04-06
可观测告警运维系统调研——SLS告警与多款方案对比
前言本篇是SLS新版告警系列宣传与培训的第三篇，后续我们会推出20+系列直播与实战培训视频，敬请关注。系列目录（持续更新）一站式云原生智能告警运维平台——SLS新版告警发布！这才是可观测告警运维平台——20个SLS告警运维场景可观测告警运维系统调研——SLS告警与多款方案对比（本篇）1. 什么是SLS告警运维系统1.1. SLS（日志服务）是什么SLS是阿里云上云原生观测分析平台，为Log/Metric/Trace等数据提供大规模、低成本、实时平台化服务。目前对内已经是“阿里巴巴 + 蚂蚁金服”系统的数据总线，数年稳定支撑双十一、双十二、新春红包活动。对外则已经服务阿里云几十万企业客户。1.2. SLS新版告警——一站式智能告警运维系统SLS新版告警在中国站等发布公测（国际站预计4月发布），新版在SLS云原生可观测性平台上提供了一站式智能运维告警系统。新版告警提供对日志、时序等各类数据的告警监控，亦可接受三方告警，对告警进行降噪、事件管理、通知管理等，新增40+功能场景，充分考虑研发、运维、安全以及运营人员的告警监控运维需求。1.3. 优势使用SLS新版告警，可以有效缓解典型告警运维系统的痛点，和其他自建、商业化或云厂商提供的方案比，具备如下5大优势：2. 与自建方案对比2.1. 与ELK X-Pack 告警 (Watcher/KibanaAlert)对比2.1.1. 简介自建方案ELK表示使用开源方案ElasticSearch + Logstash + Kibana组合，但是其不包括告警功能，需要额外购买X-Pack商业包，会拥有2个告警功能，一个是ElasticSearch附带的Watcher，一个是Kibana 7.x+新增的Alert功能，注意：这两个告警功能互相独立，并不能协同和关联。2.1.2. 评估对比2.2. 与Prometheus & Loki（含AlertManager）告警对比2.2.1. 简介自建方案Prometheus&Loki表示使用开源方案Prometheus + Loki + AlertManager组合，其中Prometheus Alert针对时序进行告警监控，Loki针对日志进行告警监控，两者共同将告警发送给Alert Manager进行告警管理。2.2.2. 评估对比2.3. 与InfluxDB 2.0 告警（含Kapacitor) 告警对比2.3.1. 简介自建方案InfluxDB表示使用开源方案InfluxDB OSS 2.0 + kapacitor组合搭建告警监控系统，如果需要集群部署功能，还需要购买InfluxDB商业版本。注意，该方案只能支持针对时序数据的告警监控。2.3.2. 评估对比3. 与其他云厂商方案对比3.1. 与AWSCloudWatch 告警 +SNS+SSM对比3.1.1. 简介AWS告警监控方案，需要依赖AWS CloudWatch告警加上多个其他AWS服务达到告警监控和管理的能力。一般使用CloudWatch Alarm + SNS + System Manager OpsCenter组合的方式完成对日志、时序的监控管理。CloudWatch Logs支持日志的采集，但实际监控告警时，需要先转换成时序才行。3.1.2. 评估对比3.2. 与AzureMonitor 告警对比3.2.1. 简介Azure Monitor支持完整的基于时序与日志的监控，并很好集成了上下游方案提供完整的告警监控与告警管理通知功能。3.2.2. 评估对比4. 进一步参考4.1. 各方参考ELK:ElasticSearch Watcher: https://www.elastic.co/guide/en/kibana/current/watcher-ui.htmlELK X-Pack Kibana Alert: https://www.elastic.co/guide/en/kibana/current/alerting-getting-started.htmlPrometheus & Lock:Prometheus Alert: https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/configuration/alerting_rules/Prometheus AlertManager: https://prometheus.io/docs/alerting/latest/alertmanager/Loki Alert: https://grafana.com/docs/loki/latest/alerting/InfluxDB: InfluxDB Alert: https://docs.influxdata.com/influxdb/v2.0/monitor-alert/Kapacitor: https://docs.influxdata.com/kapacitor/v1.5/working/alerts/AWS:Cloudwatch Alarm: https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/AlarmThatSendsEmail.htmlCloudwatch 定价: https://aws.amazon.com/cn/cloudwatch/pricing/SNS A2P: https://docs.aws.amazon.com/sns/latest/dg/sns-user-notifications.htmlSNS 定价: https://aws.amazon.com/cn/sns/pricing/SSM OpsCenter: https://docs.aws.amazon.com/systems-manager/latest/userguide/OpsCenter.htmlSSM 定价：https://aws.amazon.com/cn/systems-manager/pricing/Azure：Azure Monitor Alert概念: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-monitor/alerts/alerts-overviewAzure Monitor Alert指南: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-monitor/alerts/alerts-logAzure Kusto: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer/kusto/concepts/Azure Monitor定价: https://azure.microsoft.com/en-us/pricing/details/monitor/4.1. SLS相关SLS（日志服务）云原生观测分析平台：https://www.aliyun.com/product/slsSLS新版告警文档首页：https://help.aliyun.com/document_detail/207609.html欢迎扫群加入阿里云-日志服务（SLS）技术交流, 获得第一手资料与支持（含直播培训）后续系列直播与培训视频会同步到B站，敬请留意
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发表了文章 2021-04-06
这才是可观测告警运维平台——20个SLS告警运维场景
前言本篇是SLS新版告警系列宣传与培训的第二篇，后续我们会推出20+系列直播与实战培训视频，敬请关注。系列目录（持续更新）一站式云原生智能告警运维平台——SLS新版告警发布！这才是可观测告警运维平台——20个SLS告警运维场景（本篇）可观测告警运维系统调研——SLS告警与多款方案对比1. 新版SLS告警介绍1.1. 常规告警运维系统的痛点可观测性对于告警监控运维系统是有很高的要求的，但现状却不容乐观，我们可以看到常规监控运维系统存在如下6大痛点：具体展开细化如下：1.2. 新版SLS新版告警发布SLS新版告警在中国站等发布公测（国际站预计4月发布），新版在SLS云原生可观测性平台上提供了一站式智能运维告警系统。新版告警提供对日志、时序等各类数据的告警监控，亦可接受三方告警，对告警进行降噪、事件管理、通知管理等，新增40+功能场景，充分考虑研发、运维、安全以及运营人员的告警监控运维需求。1.3. 五大优势使用SLS新版告警，可以有效缓解前面提到的告警运维系统的痛点，和其他自建、商业化或云厂商提供的方案比，具备如下5大优势：2. 20类功能场景展示场景样例1：日志、时序、跟踪一套查询分析语法对日志、指标、跟踪等数据，提供一套通用语法，SLS告警监控的支持大规模日志/时序/跟踪等实时监控，而查询统计语法也是使用通用统一的SQL（并扩展）的方式提供。也就是SQL = Search + PromQL + SQL92。例如对特定机器是否在线监控，可以使用SQL、PromQL、或者两者子查询协同、甚至多层嵌套使用机器学习的算法来找出异常。场景样例2：丰富的机器学习算法支持SLS的机器学习算法是直接在SQL扩展方式提供，覆盖了以下4个场景：场景样例3：全局监控不需要同步数据到本地，即可跨库、跨区域、甚至跨账号的监控并告警。场景样例4：多数据源协同支持多个（可不同）数据源之间的协同场景样例5：多目标监控与黑白名单一条规则可以同时监控日志/时序库中的多个逻辑目标，可分开告警，且支持自定义白名单或黑名单（只针对多目标监控时自动专注或排除）。场景样例6： 动态设置告警严重度支持根据检测值动态设置告警的严重度。场景样例7：内置告警监控规则库内置各场景下告警规则库 (500+)，开箱即用，且持续增加中。场景样例8：告警静默可以基于告警来源规则的属性（区域、项目、规则名等），也可以基于告警自身的属性（状态、标签、标注、严重度等）抑制告警。场景样例9：告警抑制一个告警可以抑制（忽略）其他的告警，可有效阻止因为一次严重告警触发的告警风暴。场景样例10：路由合并降噪支持将告警归类分派到多个合并集合中，进一步的降噪控制（去重、合并等）后，合并发送（通过行动策略）。在合并集合中，多个告警重复发送会自动去重，在集合首次、变化时发送，或不变时延迟发送。场景样例11：事件(Incident)阶段管理自动给告警创建事件(Incident)，可对其确认、解决、忽略、设置处理人、注释等操作。场景样例12：告警态势大盘提供多张告警态势大盘：监控规则中心、告警链路中心、告警排错中心、监控规则执行报表等。场景样例13：通知渠道分派可以自由按照告警的属性，将对告警分派给不同人和渠道。场景样例14： 日历与工作时段感知可以自定义日历的时区、工作时段、自动同步节假日，亦可重置。通知渠道自动感知。案例: 发生告警时，工作日发送短信、钉钉、邮件；法定假日（如国庆长假）和周末时仅发送邮件。案例: 发生严重告警时，工作时段发短信、钉钉、邮件；非工作时段额外打电话。场景样例15：告警通知升级在事件(Incident)一直处于特定未完成状态时可触发通知升级（例如直接打电话、或通知组长等）。场景样例16：独立的接收人/组管理支持独立的接收人、组的管理。场景样例17：值班组/表-轮岗支持创建值班组，选择特定的时间段、对象（可以是组）、轮岗、交班方式后，自动排班。可预览最终排班效果：亦可按细腻度分排班：可以针对特定不连续的时间段排班场景样例18：值班组/表-代班值班人员临时不能值班时，可由他人代班，自动替代原有值班人员值班，可预览效果。场景案例19：内置渠道扩展原生内置支持语音（电话）、短信、邮件、钉钉（群机器人）、阿里云管理员消息中心等短信、语音（电话）支持国际手机号。支持Webhook灵活定制，可支持企业微信、Slack、飞书等通知渠道。提供内容模板定制格式、甚至可以引用变量场景案例20：渠道额度控制支持设置默认、特定人、特定组的短信、邮件、语言的渠道额度，且支持隔离控制。3. 进一步参考SLS（日志服务）云原生观测分析平台：https://www.aliyun.com/product/slsSLS新版告警文档首页：https://help.aliyun.com/document_detail/207609.html欢迎扫群加入阿里云-日志服务（SLS）技术交流, 获得第一手资料与支持（含直播培训）后续系列直播与培训视频会同步到B站，敬请留意
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2019-07-17
使用日志服务Python SDK，get_logs() 时，只能获得100条记录，怎么获得更多的记录呢？
你好，支持的, size传-1会试图拿所有：
https://aliyun-log-python-sdk.readthedocs.io/api.html#aliyun.log.LogClient.get_log但数据量超大时，过于占用内存，推荐使用get_all_log，迭代方式效率更好；
https://github.com/aliyun/aliyun-log-python-sdk/blob/master/tests/sample.py#L96API文档：
get_log: https://aliyun-log-python-sdk.readthedocs.io/api.html#aliyun.log.LogClient.get_log
get_all_log: https://aliyun-log-python-sdk.readthedocs.io/api.html#aliyun.log.LogClient.get_log_all赞0 踩1 评论0 -
回答了问题
2019-07-17
为什么python import报错
你运行时候是不是也是Import错误？
- 如果运行没问题，只是IDE报错，那么IDE的Python环境下prep_terrain_data没有makeTerrainData，你可以到对应site-packages里面找prep_terrain_data的模块，看是不是和你运行的模块不一样。
- 如果运行一样也有错，先import prep_terrain_data，再进一步查看一下对应sys.modules['prep_terrain_data']的指向路径的Python模块是不是的确没有这个方法。
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