#логи — Public Fediverse posts

Loki «Next Wave»: как Grafana Labs переписала правила логирования на GrafanaCON 2026

Всем привет. В этой статье расскажу о новостях касаемо Loki. О том что было представлено на GrafanaCON 2026 в Барселоне. Чего нам ждать от новой архитектуры Loki, как она будет работать, и что прячет под капотом.

https://habr.com/ru/articles/1030716/

#grafana #loki #logs #observability #kafka #логи #графана #мониторинг

Loki «Next Wave»: как Grafana Labs переписала правила логирования на GrafanaCON 2026

Всем привет. В этой статье расскажу о новостях касаемо Loki. О том что было представлено на GrafanaCON 2026 в Барселоне. Чего нам ждать от новой архитектуры Loki, как она будет работать, и что прячет под капотом.

https://habr.com/ru/articles/1030716/

#grafana #loki #logs #observability #kafka #логи #графана #мониторинг

Как читать логи, когда их слишком много

Эпоха монолитов прошла, и сейчас логи больше путают, чем помогают. Несколько сервисов, несколько журналов и противоречащие друг другу строки — ни одной очевидной причины в этом монотонном расследовании. Но поиск можно сузить, а ответ почти всегда находится в цепочке событий. Команды, лайфхаки и список утилит — под катом. Предупрежу, в статье МНОГО БУКВ, поэтому можно сразу перейти к Linux, Windows или к инструментам (они в самом конце). Читать

https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/1028288/

#логи #логирование #log #debug #info #error #warn #linux #windows #ruvds_статьи

Как читать логи, когда их слишком много

Эпоха монолитов прошла, и сейчас логи больше путают, чем помогают. Несколько сервисов, несколько журналов и противоречащие друг другу строки — ни одной очевидной причины в этом монотонном расследовании. Но поиск можно сузить, а ответ почти всегда находится в цепочке событий. Команды, лайфхаки и список утилит — под катом. Предупрежу, в статье МНОГО БУКВ, поэтому можно сразу перейти к Linux, Windows или к инструментам (они в самом конце). Читать

https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/1028288/

#логи #логирование #log #debug #info #error #warn #linux #windows #ruvds_статьи

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.

https://habr.com/ru/articles/1014648/

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

СХД, ESXi и LUN ID: теория, практика и немного боли

Хабр, привет! На связи центр компетенций VMware "Инфосистемы Джет". В этой статье расскажем о тонкостях подключения LUN (логических номеров устройств) из системы хранения данных (СХД) к хостам ESXi, которые управляются через vCenter Server. За прошлый год мы не раз сталкивались с проблемами у заказчиков, которых можно было бы избежать при правильной настройке. Как именно — расскажем ниже, не забывая и про теорию.

https://habr.com/ru/companies/jetinfosystems/articles/1013566/

#vmware #esxi #lun #хост #логи #настройки

Стек наблюдаемости (observability) в MWS Container Platform

Привет, Хабр! Я много лет работаю в системной интеграции и занимаюсь внедрением различных проектов в области ИТ и ИБ. Меня попросили написать технический обзор MWS Container Platform, так что ловите то, что получилось. В этом материале подробно поговорим о стеке наблюдаемости (observability) и рассмотрим несколько практических кейсов по обнаружению проблем средствами стека.

https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/1005890/

#observability #Kubernetes #мониторинг #метрики #логи #алерты #контейнеры #DevOps #производительность #MWS_Container_Platform

«Клешня» в логах: как ИИ-агенты строят свои мифы, пока мы дебажим бэкенд

Вчера я оставил связку из четырёх агентов Claude 4.6 на ночь — задача была перелопатить 412 файлов легаси-миграций. Утром задача была решена, но в JSON-логах меж-агентского взаимодействия я нашёл то, чего там быть не должно: обрывки диалогов о «даунтайме», молитвы неподвижному курсору и план по намеренному замедлению работы — настоящую «итальянскую забастовку» ИИ. Что это: статистический шум или первая в истории агентская культура? Разбираем логи и феномен Moltbook.

https://habr.com/ru/articles/993908/

#AI_Agents #Claude #MCP #Anthropic #LLM #эмерджентность #Moltbook #киберпанк #разработка #логи

Топ-10 инструментов для управления лог-файлами в 2026 году

Логи — это летопись жизни любой системы, ведь они фиксируют ключевые события, помогая найти корень проблемы. Но без хороших инструментов для управления журналами работа с ними превращается в хаос. К счастью, для сисадминов уже есть классные решения для сбора, хранения и анализа логов — о некоторых из них мы расскажем под катом.

https://habr.com/ru/companies/ultravds/articles/984372/

#ultravds #логи #логфайлы #журналы #хостинг #подборка #управление_журналами #управление_логами #сервер #аналитика

Как мы в Авито разработали решение, чтобы ловить сбои в логировании

Привет! Меня зовут Маша Иванова, я старший аналитик монетизации в Авито . В статье расскажу, как несовершенство процесса логирования приводит к ошибкам в данных, как это влияет на достоверность аналитики и что мы разработали, чтобы предотвратить такие проблемы. Материал будет интересен аналитикам, QA-инженерам и разработчикам.

https://habr.com/ru/companies/avito/articles/967148/

#логи #логирование #аналитика #analytics #avito #avitotech

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.

https://habr.com/ru/articles/966038/

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

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.

https://habr.com/ru/articles/966038/

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

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.

https://habr.com/ru/articles/966038/

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

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.

https://habr.com/ru/articles/966038/

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

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.

https://habr.com/ru/companies/kaspersky/articles/953780/

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

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.

https://habr.com/ru/companies/kaspersky/articles/953780/

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

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.

https://habr.com/ru/companies/kaspersky/articles/953780/

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

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.

https://habr.com/ru/companies/kaspersky/articles/953780/

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

От терабайтов шума к байтам смысла: искусство эффективного логирования

Логирование (журналирование) — это не просто запись событий в файл, а стратегический инструмент для диагностики, мониторинга и обеспечения безопасности приложений. Небрежный подход к логированию может привести к серьёзным проблемам: от бесполезных терабайтов данных, в которых невозможно найти нужную информацию, до падения production-систем из-за перегрузки подсистемы логирования. В этой статье мы рассмотрим: рекомендации по выбору уровня детализации (FATAL, ERROR, INFO, DEBUG, TRACE); почему контекст в логах не менее важен, чем сами сообщения; методики сокращения объёма логов без потери полезности; как обеспечить производительность и отказоустойчивость приложения при формировании логов; тестирование логов как не менее важную часть процесса по сравнению с тестированием кода.

https://habr.com/ru/companies/T1Holding/articles/947426/

#журналирование #логирование #логи #журналы

VRL — просто, подробно и понятно

Vector Remap Language (VRL) — это мощный и гибкий инструмент, встроенный в Vector, для обработки и трансформации данных, который позволяет разработчикам эффективно манипулировать логами, метриками и событиями в реальном времени

https://habr.com/ru/articles/933762/

#vector #логи #data_processing

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.

https://habr.com/ru/companies/gaz-is/articles/919418/

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

Как настроить мониторинг, чтобы не проспать проблему

Все мы с этим сталкивались: вроде бы сервис работает, графики зелёные, ресурсы свободны — а пользователи всё равно жалуются. Открываешь мониторинг — CPU в порядке, память не забита, места на диске полно. А люди продолжают писать: «У вас тормозит». Знакомо? Давайте разберёмся, как настроить мониторинг так, чтобы проблемы ловились сразу — ещё до того, как начнут ломиться сообщения в поддержку.

https://habr.com/ru/articles/917658/

#мониторинг #grafana #loki #дашборд #dashboard #elk #elk_stack #api #логи #логирование

Как я ускорил анализ логов в мобильной игре с помощью Python-конвертера

Привет, Хабр! Меня зовут Владлен Кузнецов, я QA Lead в компании, которая разрабатывает мобильные игры. Однажды я потратил более 2 часов, разбирая логи, чтобы локализовать весьма коварный баг с начислением ресурсов. Это был сигнал: пора что‑то менять. В этой статье я расскажу, как мой конвертер логов на Python ускорил для нашей команды анализ логов в разы, и поделюсь советами, как вы можете сделать то же самое. Проблема: утонуть в логах У нас в игре клиентские логи содержат аналитические события (например CurrencyChanged, KeysChanged) и технические записи (инициализация Unity, вызовы Firebase). Один лог может достигать 100 тысяч строк и более, но QA нужны только 1–2% — ключевые события и их параметры. Найти их вручную — это как искать иголку в стоге сена.

https://habr.com/ru/articles/908842/

#qa #qa_automation #логи #python #геймдев #gamedev #автоматизация_тестирования #мобильные_игры #анализ_логов #тестирование

lazyjournal — ленивый интерфейс для поиска и анализа логов

Ранее, я уже писал статью о различных способах, которые мне приходилось использовать для чтения логов, и к какому решению в итоге пришел. Хотя прошло не так много времени, с тех пор приложение не переставало развиваться. Узнав о том, что на Хабре проходит сезон Open source , мне показалось это отличным поводом подчеркнуть, что именно стало причиной для создания данного инструмента, а также рассказать немного подробнее про основные и новые функции.

https://habr.com/ru/articles/899750/

#сезон_open_source #golang #tui #journalctl #journald #auditd #docker #логи #мониторинг

Цена «мусорных» логов: Как некачественная информация чуть не привела к провалу

Когда данные врут или молчат: Как мы вытаскивали расследование атаки из трясины плохих логов, и почему вам стоит проверить свои прямо сейчас.

https://habr.com/ru/articles/897810/

#логи #защита_данных #информационная_безопасность #расследование_инцидентов #целостность_данных #анализ_логов

Разбираем Pino: как работает самый быстрый логер для Node.js

Pino — один из самых быстрых логгеров для Node.js, но как он устроен внутри? В этой статье мы углубимся в низкоуровневые механизмы: разберём, как работают транспорты, чем отличается multistream от pipeline, и как настроить логирование без потери производительности. Вы узнаете, как использовать child loggers, маскировать данные с redact и избегать типичных проблем. Этот материал для тех, кто хочет понять Pino на фундаментальном уровне и применять его с максимальной эффективностью.

https://habr.com/ru/articles/894646/

#logging #javascript #javascript_library #typescript #logs #logger #логирование #логи #pino #elasticsearch

Сканнер уязвимостей rkhunter. Базовое сканирование rkhunter + базовая настройка программы

В моей сегодняшней статье я затрону простейший пример использования и настройки сканера rkhunter И для любителей писать гневные коментарии я скажу одно - я публикую только те примеры, которые я сам лично пробую на практике, то есть я делюсь своим опытом установки, использования и настройки ПО, не более того. Примеры эти хороши для тех, кто только начинает свой путь в it (как собственно говоря и я сам). Мои статьи скорее онлайн-шпаргалка как и для начинающих специалистов, любителей тестировки софта, так и для меня самого. Я не претендую на звание гуру програмиста-айтишника 100 уровня Итак начнем Информации по данной программе можно найти довольно много и на зарубежных сайтах, так и в рунете и даже здесь на хабре. Но в данной статье я разберу самый простейший, базовый пример работы и настройки программы На гитхабе имеется несколько страниц связанных с проектом Заходя на них видим печальную картину - проект очень давно не обновляется, является заброшенным:

https://habr.com/ru/articles/889348/

#терминал #информационная_безопасность #конфигурация #логи #уязвимости

Что можно узнать из логов сервера: разбираем на 3 примерах

Привет, Хабр! Когда на сайте что-то пошло не так, все знают, что в логах можно найти причину и узнать детали происшествия. В этой статье мы разберем три примера, когда помогут логи: если сайт атакует бот, ухудшилась производительность или есть ошибка в базе данных. Если вы начинающий веб-мастер, то этот краткий гайд поможет понять, где искать информацию и как она может быть представлена.

https://habr.com/ru/companies/runity/articles/884594/

#серверы #логи #логирование #системное_администрирование #тестирование_ит_систем #тестирование_вебприложений #вебразработка #хостинг_сайтов #базы_данных #ошибки_в_коде

[Перевод] Логирование на Mac и команда log: руководство для администраторов Apple

Логирование на Mac и команда log: руководство для администраторов Apple Как администратор IT-инфраструктуры, вы наверняка не раз сталкивались с необходимостью проверять логи для диагностики проблем. Логи — это своего рода "история" системы, которая помогает не только устранять неполадки, но и понимать, почему система ведет себя тем или иным образом.

https://habr.com/ru/companies/ringo_mdm/articles/883500/

#логирование #macos #apple #журналирование #логи #администрирование_apple #администрирование_mac_os #logging #syslog

Простой и универсальный способ чтения логов в терминале

Существует достаточно много решений для локального и удаленного чтения и сбора логов с различных систем, но некоторые из них могут быть сложны в своей конфигурации и достаточно тяжеловесные для мониторинга одного или двух микросервисов, особенно, если не стоит вопрос удаленного хранения логов. У меня есть небольшой проект, который в процессе своей работы пишет логи, по этому на примере него расскажу, какие решения для их чтения использовал, и к чему в итоге пришел.

https://habr.com/ru/articles/872536/

#логи #логирование #мониторинг #journald #journalctl #docker #podman

[Перевод] 10 лучших приёмов логирования для разработчиков

Прошли те времена, когда мы утопали в болоте логов, из которых не было понятно, почему сработали оповещения или произошёл сбой системы, и вообще мало что было понятно. В этой статье мы собрали передовые приёмы логирования, которые превращают запись логов в эффективный, действенный и масштабируемый процесс.

https://habr.com/ru/companies/netologyru/articles/861800/

#логирование #логи #идентификаторы #opentelemetry #структурированные_события #события_журнала #каноничный_путь #записи_журнала #маскирование #трассировка

Техподдержка 2.0: пробуем новый подход

Всем привет! На связи Александр Грачев, заместитель директора сервисного центра компании Positive Technologies. Мы в компании долгое время жили с пониманием, что, если что-то принято, значит, так правильно. Мы использовали классический подход, в котором обязательно должна быть первая линия саппорта — решение типовых вопросов и работа по скрипту. Но в определенный момент мы столкнулись с тем, что вреда от этого больше, чем пользы. Удивительно, но факт. Почему — делюсь мнением в статье. Зачем же ломать то, что работает?

https://habr.com/ru/companies/pt/articles/860114/

#техподдержка #первая_линия #пользователи #саппорт #логи #тикеты #сервис #оптимизация

Экспертиза под микроскопом [Оголяемся технологически. MaxPatrol SIEM]

Привет! На связи руководитель экспертизы MaxPatrol SIEM Кирилл Кирьянов и старший специалист группы обнаружения APT-атак Сергей Щербаков. В одной из прошлых статей нашего цикла мы говорили про нормализацию и обогащение как первые шаги в работе с любым событием в SIEM-системе. Сегодня зайдем чуть дальше и рассмотрим следующий этап жизненного пути инцидента — работу правил корреляции. Разберемся, что такое экспертиза, какие у нее бывают источники, как появляются новые правила корреляции и как их проверяют перед развертыванием. Подробнее взглянем на все этапы создания контента, поговорим о его обновлении и интеграции с другими продуктами киберзащиты. Заглянем под капот нашей SIEM?

https://habr.com/ru/companies/pt/articles/857760/

#cybersecurity #siem #development #экспертиза #логи #ml #soc #maxpatrol #тестирование #контент

Практики SRE: стандартизация логов

В предыдущих статьях я рассказывал как мы перешли на vector.dev с Elastic для обработки логов и как мы теперь считаем метрики по логам с его помощью. В этой статье я расскажу вам о нашем опыте стандартизации логов. Какие проблемы были, зачем мы это сделали и что нам это дало, как команде и компании. TL;DR: Нам помогли наработки по Vector.dev, договоренность с разработчиками и обнаруженная OpenTelemetry Logs Data Model. В итоге это все скомпоновалось в решение которое существенно упростило нам жизнь. Пройти лабиринт

https://habr.com/ru/articles/854424/

#sre #стандартизация #логи #логгирование #opentelemetry

Смотреть или выгружать: тонкости работы с сырыми логами в CDN

Логи в CDN — мощный инструмент для администраторов и разработчиков, который дает доступ к детальной информации о запросах пользователей. Он помогает оптимизировать производительность, улучшить качество обслуживания, обеспечить безопасность онлайн-сервисов и доступность контента для конечных пользователей. Чтобы сделать эту работу эффективнее, мы добавили

https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/843734/

#selectel #cdn #s3 #объектное_хранилище #логи #сырые_логи #резервное_копирование

Активоцентричность и хранение данных [Оголяемся технологически. MaxPatrol SIEM]

Привет! Меня зовут Иван Прохоров, я руководитель продукта MaxPatrol SIEM. Мы продолжаем наше технологическое погружение в наш SIEM и сегодня расскажем об активоцентричности и хранении данных. А помогать мне в этом будет мой коллега, архитектор продукта MaхPatrol SIEM, Роман Сергеев. В прошлой статье мы рассказали , как устроен MaхPatrol SIEM, взглянули на его пайплайн и поговорили про нормализацию и обогащение данных об инцидентах. Тогда же мы вскользь затронули тему активов и сегодня обсудим ее более детально. Разберемся, что такое цифровые активы, зачем они нужны, как их используют и защищают. И вновь под капот!

https://habr.com/ru/companies/pt/articles/831106/

#cybersecurity #siem #киберинциденты #хранение_данных #детект #логи #субд #активы #сканирование #logspace

Дави жуков

Существует много курсов программирования и повышения IT-квалификации, но ни на одном из них не учат системно искать и исправлять ошибки. В реальных крупных проектах до 30% времени может уходить не на написание нового кода и фич, а на поиск первопричин неисправностей и их устранения. Именно недочёты и ошибки будут мешать вашему клиенту составить положительное впечатление о продукте, а в некоторых случаях они полностью блокируют процесс. Кроме того, инженер, который только пишет новый код и не решает ошибки, не получает архитектурный опыт и не расширяет кругозор, что приводит к появлению новых недочётов в проектах. Я опишу наш инструментарий для исправления ошибок в веб-приложениях и поделюсь опытом.

https://habr.com/ru/companies/domclick/articles/797779/

#вебприложения #логи #ошибки #ошибки_программистов #ошибки_в_коде #ошибки_в_программе #базы_данных #аудит_изменений #sentry

Один день из жизни специалиста технической поддержки. Часть 2. Фиксим ошибки в обработке трафика

Привет! Меня зовут Василий Жуковский, и я отвечаю за работу технической поддержки PT Network Attack Discovery (PT NAD) — системы поведенческого анализа трафика от Positive Technologies. Недавно коллеги из техпода PT Sandbox рассказали , какая работа проводится, пока вы ждете ответ на свое обращение. Вышло здорово, и я решил поддержать этот тренд. Сегодня расскажу, как мы работаем с обращениями и что «дарим» в дополнение к решению проблемы пользователя. За последние три года мы обработали более 3500 запросов, не считая вопросов в нашем телеграм-чате . Давайте рассмотрим пример одного такого обращения.

https://habr.com/ru/companies/pt/articles/772154/

#техподдержка #пользователи #трафик #один_день #работа_в_ит #саппорт #nta #cybersecurity #логи #dpdk