home.social

#логи — Public Fediverse posts

Live and recent posts from across the Fediverse tagged #логи, aggregated by home.social.

  1. Я поставил сайт-визитку и посчитал посетителей. Живых оказалось 8 %

    273 «уникальных посетителя» за трое суток и ни одного пользовательского скачивания. Разбираю сырые логи nginx руками: почему фильтр по User-Agent ловит только честных роботов, какой поведенческий признак отделяет живой браузер от сканера и как из 273 адресов остаётся 21.

    habr.com/ru/articles/1063364/

    #nginx #логи #боты #краулеры #вэбаналитика #сканеры

  2. Логи: всё, что нужно знать тестировщику

    В работе тестировщика логи — такой же повседневный инструмент, как тест-кейсы или баг-репорты. Они помогают подтвердить проблему, понять, на каком этапе произошёл сбой, и собрать данные, которые действительно полезны разработчику. В этой статье разбираем, что нужно знать тестировщику о логах.

    habr.com/ru/articles/1014648/

    #логи #логирование #тестирование_вебприложений #тестирование_по #тестирование_мобильных_приложений #мониторинг_логов #kafka #kibana #sentry #jaeger

  3. Пошаговая настройка вывода логов из .NET-автотестов в ELK (Filebeat → Logstash → Elasticsearch → Kibana)

    Всем привет, с вами Юрий Ковальчук, backend разработчик в ВебРайз. В этой статье разберем процесс вывода логов из приложения c автотестами на .NET в ELK с последующей визуализаций в Kibana. ELK представляет из себя достаточно массивный инструмент для сбора, хранения, обработки и анализа логов, организации мониторингов. С наскоку разобраться с ним вряд ли получится, поэтому подготовили небольшую инструкцию с примерами - на базе простого теста прокинуть результаты до Kibana.

    habr.com/ru/articles/966038/

    #elk #elasticsearch #logstash #kibana #filebeat #логирование #логи #net #net_core #c#

  4. Как я автоматизировал анализ логов из Kibana с помощью LLM и AI-агентов

    Инструменты вроде OpenSearch, Elastic или Kibana давно стали стандартом для поиска и визуализации логов благодаря удобству и мощной поисковой системе. Однако, когда речь заходит о сложном анализе — агрегациях, парсинге, выявлении сложных закономерностей — их встроенные средства быстро достигают предела возможностей. Особенно сложно становится, если структура логов далека от идеала: например, как у нас — всё содержимое свалено в одно поле Message в формате JSON. Меня зовут Игорь Щегловитов, я работаю экспертом по тестированию в QC облачной инфраструктуры и веб-порталов. Раньше наша команда решала такие задачи кастомными утилитами на C#, которые выгружали логи из ELK и анализировали их локально. Однако каждое новое требование превращалось в мини-проект: доработать код, написать новые парсеры, скрипты агрегации и фильтрации. Работа замедлялась, техдолг рос. Я решил использовать связку AI-агентов с кастомными промптами, собственный сервисный слой (MCP) для доступа к логам и LLM-модель, чтобы превращать пользовательские запросы в автоматический алгоритм анализа. Так, кейсы вроде «Посчитай уникальных пользователей за сутки» или «Проанализируй ошибки за период» решаются без ручного кодинга. Под катом мой кейс: расскажу, как это сделал, поделюсь ссылкой на гитхаб, так что, если хотите упростить себе анализ логов, — эта статья для вас.

    habr.com/ru/companies/kaspersk

    #kibana #opensearch #ai #roocode #логи #llm #машинное_обучение #тестирование #roo_code #elasticsearch

  5. Атаки на контейнерные системы и композиция данных для их обнаружения

    Введение В последние годы контейнеризация и контейнерные системы стали конкурентной альтернативой виртуализации и виртуальным операционным системам, поскольку контейнерные системы предлагают более рациональный подход к использованию вычислительных ресурсов. Это достигается за счёт упаковки в образ контейнера только необходимых программных компонентов, что позволяет запустить контейнер с минимальным набором библиотек и утилит. Но при использовании контейнерных систем одно неправильное движение может привести к катастрофическим последствиям. В статье расскажу о некоторых видах атак на контейнеры и способах их обнаружения.

    habr.com/ru/companies/gaz-is/a

    #газинформсервис #информационная_безопасность #нейросети #контейнеры #атаки #обнаружение_атак #syscalls #логи