随着业务系统规模不断扩大, 系统结构也变得十分复杂, 常规基于规则的方法已经很难判断多个系统相互作用下的复合型故障, 也难以对潜在故障进行预测. 本文在多业务系统的复杂场景下, 使用ELK平台对日志进行集中化管理, 梳理出复杂系统环境下日志与各业务系统、主机、进程之间的关系, 筛选出系统中直接与故障相关的日志文件, 进而在深度学习框架TensorFlow中使用这些海量数据对LSTM算法模型进行训练, 从而实现对系统的实时故障预测.
2022-03-09 09:26:26 785KB ELK LSTM 故障预测 深度学习
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日志管理功能在企业应用系统中起着绝对性的作用,不管是大到世界500强企业还是小到一般的连锁商店,日志管理都是一个必不可少的动能。由慧都科技研发的UPMS通用用户权限系统有着优秀的日志管理功能,可以便捷的查看在权限系统中各个用户的操作信息。
2022-02-26 11:10:27 190KB 权限管理 通用权限系统 UPMS 日志功能
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Linux系统拥有非常灵活和强大的日志功能,可以保存几乎所有的操作记录,并可以从中检索出我们需要的信息。
2022-02-24 19:09:52 71KB linux 系统 日志 分析
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LogTail Mac是知您网搜集到的Mac os系统上一款日志监控查看工具,很多程序Tomcat JBoss MQ运行时会输出日志文件,但是每次需要重新打开日志文件才能看到最新的日志信息,太不方便了,而且有时候想同时监控多个日志文件,并且横向比较。那工作量简直,深受其苦后,软件开发者决定解决这个问题,于是编写这个小程序,通过这个程序,我们可以实时监控多个日志文件,并且平铺排列它们以便比较。
2021-12-21 11:02:25 18.29MB LogTail for Mac 系统日志查看工具
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本工程以一个简单的log4j示例演示了log4j的使用方法 本工程编码方式:UTF-8 本工程开发工具:MyEclipse 说明:log4j详细使用方法请参考博客:http://blog.csdn.net/gaohuanjie/article/details/44077551
2021-12-15 22:11:18 312KB log4j
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系统日志反映了系统运行状态,记录着系统中特定事件的活动信息,快速准确地检测出系统异常日志,对维护系统安全稳定具有重要意义。提出了一种基于GRU神经网络的日志异常检测算法,基于log key技术实现日志解析,利用执行路径的异常检测模型和参数值的异常检测模型实现日志异常检测,具有参数少、训练快的优点,在取得较高检测精度的同时提升了运行速度,适用于大型信息系统的日志分析。
2021-11-29 18:41:35 2.24MB 日志异常检测 深度学习 GRU神经网络
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一个静态类,可以直接当做工具来用...直接在程序里面调用,会开启一个新的线程,不会导致假死 详细介绍见 http://www.cnblogs.com/mataojin/
2021-11-01 17:35:39 4KB Logcat android 获取
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异常对于程序来说是非常重要的,方便我们程序员发现异常、并能够快速的找到异常;本文介绍使用Log4net实现获取程序的错误信息,并将错误信息写入Sql Server数据库。
2021-09-16 19:21:39 46.91MB .net log4net
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python windows系统日志文件evtx解析,过滤指定事件,根据IP地址解析出实际物理地址
2021-09-07 11:56:29 3KB python windows系统日志解析
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可修改顶层的makefile,根据传入的编译器,一键生成所需的执行文件、库、配置文件 亲测可用~~~~
2021-08-06 22:07:04 22.65MB rsyslog 交叉编译 系统日志
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