大数据系统日志如何收集数据，大数据日志实时分析

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　　嘿，朋友。随着经济和信息技术的不断发展，很多企业都开始使用ERP等系统来记录各种活动数据，这些数据就形成了一个巨大的存储库，与企业的经营管理息息相关。那么，如何从这些海量数据中获取有用的审计信息呢?今天我就要给你介绍一种基于大数据审计的信息安全日志分析方法，希望能对你有所帮助。

　　首先，我们来看看大数据信息安全日志审计分析方法。在大数据采集过程中，最主要的特点和挑战之一就是并发数很高。因此，当采集的数据量很大时，分析平台的接收性能就会面临很大的挑战。为了保证用户数据的隐私和完整性，大数据审计平台采用了各种大数据收集技术，并使用了一些压缩和加密算法。另外，对于带宽的控制也是非常重要的。

　　在大数据环境下对海量数据进行有效的分析，需要对数据进行分类，并按照一定的标准进行归一化。同时，对数据进行一些简单的清洗和预处理工作也是必要的。大数据审计平台采用了新的技术架构，使用基于大数据集群的分布式计算框架，并结合了基于大数据集群的复杂事件处理流程作为实时规则分析引擎。这样一来，我们就可以高效并行地运行多种规则，并实时地检测异常事件。

　　根据数据分析的实时性，我们可以将它分为实时数据分析和离线数据分析。对于数据预处理阶段，大数据平台使用的分布式计算框架Storm非常适合进行实时的统计计算，并能够快速返回统计结果。通过严格而高效的事件处理流程，Storm框架确保了数据运算时的准确性，并提供了多种实时统计接口供我们使用。

　　数据挖掘是在没有预设假设的情况下挖掘信息和发现知识。因此，挖掘得到的信息具有未知、有效和实用的特点。与传统的统计和分析过程不同，大数据环境下的数据挖掘通常没有预先设定好的主题。它主要是基于各种算法对现有数据进行计算，以实现预测等高级数据分析需求。

　　大数据分析信息安全日志的解决方案包括了统一日志审计和安全大数据分析平台。这个平台能够实时地将来自不同厂商的安全设备、网络设备、主机、操作系统、数据库系统、用户业务系统等的日志和警报信息汇集到一起，实现全网综合安全审计。同时，借助大数据分析和挖掘技术，通过各种模型场景发现各种网络行为、用户异常访问和操作行为。

　　举个例子，国内某大数据安全分析系统的架构包括了大数据采集平台、未知威胁感知系统、分布式实时计算系统Storm、复杂事件处理引擎Esper、Hadoop平台、分布式文件系统HDFS、分布式列数据库Hbase、分布式并行计算框架Map/Reduce和Spark、数据仓库Hive、分布式全文搜索引擎ElasticSearch以及科学计算系统Euler。通过这些技术的应用，我们能够满足海量事件的采集、处理、分析、挖掘和存储需求。

　　总的来说，大数据日志分析是一项非常重要的任务。它不仅能帮助企业更好地理解自己的经营管理，还能及时发现安全问题，并采取相应的措施。希望通过今天的介绍，你对大数据日志分析有了一定的了解。如果你有任何问题，欢迎随时向我提问。谢谢!

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