Splunk是一種高擴(kuò)充性且通用的數(shù)據(jù)引擎。它可以幫助企業(yè)收集、編入索引并智能化地分析由網(wǎng)絡(luò)、應(yīng)用程序以及移動(dòng)設(shè)備等產(chǎn)生的機(jī)器數(shù)據(jù)，并最終幫助企業(yè)決策者做出準(zhǔn)確的判斷。本書集合了各種實(shí)用方法，目的是給讀者提供指導(dǎo)和實(shí)用知識(shí)，以便讀者掌握Splunk Enterprise 6的各種功能，從數(shù)據(jù)中提取出強(qiáng)大而有價(jià)值的運(yùn)維智能。 《Splunk智能運(yùn)維實(shí)戰(zhàn)》共10章，第1章介紹將數(shù)據(jù)導(dǎo)入Splunk的基本方法；第2章介紹使用Splunk搜索數(shù)據(jù)的基本方法；第3章介紹如何創(chuàng)建儀表盤和數(shù)據(jù)的可視化圖表；第4章介紹如何創(chuàng)建并修改Splunk應(yīng)用程序；第5章介紹如何使用Splunk的數(shù)據(jù)模型和透視功能；第6章介紹Splunk中的一些高級搜索命令，將學(xué)習(xí)如何創(chuàng)建事務(wù)、編寫次級搜索、理解并發(fā)性、利用字段關(guān)聯(lián)等；第7章介紹如何增加和豐富Splunk中的數(shù)據(jù)，詳細(xì)講解Splunk查找和工作流程功能的使用；第8章介紹Splunk的警報(bào)功能；第9章介紹Splunk中的更多數(shù)據(jù)匯總方法：匯總索引和報(bào)表加速；第10章介紹如何自定義Splunk應(yīng)用程序并使用Splunk SDK和API的高級特性來處理Splunk內(nèi)的數(shù)據(jù)。 目錄 譯者序 前言 第1章 游戲時(shí)間——導(dǎo)入數(shù)據(jù) 1 1.1 簡介 1 1.2 索引文件和目錄 2 1.3 從網(wǎng)絡(luò)端口獲取數(shù)據(jù) 7 1.4 使用腳本輸入 10 1.5 使用模塊輸入 12 1.6 使用通用轉(zhuǎn)發(fā)器收集數(shù)據(jù) 16 1.7 為本書加載樣本數(shù)據(jù) 19 1.8 定義字段提取內(nèi)容 22 1.9 定義事件類型和標(biāo)簽 24 1.10 小結(jié) 26 第2章 深入數(shù)據(jù)——搜索和報(bào)表 27 2.1 簡介 27 2.2 使原始事件數(shù)據(jù)具備可讀性 30 2.3 找出最常訪問的網(wǎng)頁 32 2.4 找出最常使用的Web瀏覽器 34 2.5 找出瀏覽量來源最多的網(wǎng)站 37 2.6 制作網(wǎng)頁響應(yīng)代碼的圖表 38 2.7 顯示網(wǎng)頁響應(yīng)時(shí)間的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù) 40 2.8 列出瀏覽次數(shù)最多的產(chǎn)品 43 2.9 制作應(yīng)用程序使用性能的圖表 45 2.10 制作應(yīng)用程序內(nèi)存使用情況的圖表 47 2.11 計(jì)算數(shù)據(jù)庫連接的總數(shù) 48 2.12 小結(jié) 50 第3章 儀表盤和可視化——讓數(shù)據(jù)閃光 51 3.1 簡介 51 3.2 創(chuàng)建智能運(yùn)維儀表盤 53 3.3 使用餅圖展示最常訪問的網(wǎng)頁 55 3.4 顯示唯一訪客數(shù)量 59 3.5 使用計(jì)量器顯示錯(cuò)誤的數(shù)量 63 3.6 制作每一主機(jī)不同請求方法數(shù)量的圖表 66 3.7 制作請求方法、瀏覽量和響應(yīng)時(shí)間的時(shí)間圖 67 3.8 使用散點(diǎn)圖根據(jù)大小和響應(yīng)時(shí)間標(biāo)識(shí)離散的請求 70 3.9 制作面積圖顯示應(yīng)用程序的性能統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù) 73 3.10 使用條形圖按類別顯示平均花銷 75 3.11 制作折線圖顯示項(xiàng)目瀏覽量和購買量隨時(shí)間的變化 77 3.12 小結(jié) 78 第4章 創(chuàng)建智能運(yùn)維應(yīng)用程序 80 4.1 簡介 80 4.2 創(chuàng)建智能運(yùn)維應(yīng)用程序 81 4.3 添加儀表盤和報(bào)表 84 4.4 更高效地組織儀表盤 89 4.5 動(dòng)態(tài)鉆取活動(dòng)報(bào)表 92 4.6 創(chuàng)建表單搜索Web活動(dòng) 97 4.7 將網(wǎng)頁活動(dòng)報(bào)表鏈接至表單 101 4.8 顯示訪客地理分布圖 105 4.9 計(jì)劃儀表盤的PDF交付 109 4.10 小結(jié) 112 第5章 智能拓展——數(shù)據(jù)模型和透視 113 5.1?簡介 113 5.2?為Web訪問日志創(chuàng)建數(shù)據(jù)模型 115 5.3?為應(yīng)用程序日志創(chuàng)建數(shù)據(jù)模型 121 5.4 加速數(shù)據(jù)模型 126 5.5 透視總交易量 129 5.6 根據(jù)地理位置透視購買量 134 5.7 透視響應(yīng)最慢的網(wǎng)頁 139 5.8 用透視圖顯示最多的錯(cuò)誤代碼 144 5.9 小結(jié) 145 第6章 深入挖掘——高級搜索 146 6.1 簡介 146 6.2 計(jì)算網(wǎng)站平均會(huì)話時(shí)間 147 6.3 計(jì)算多層Web請求的平均執(zhí)行時(shí)間 152 6.4 顯示最大并發(fā)結(jié)賬 157 6.5 分析Web請求之間的關(guān)系 161 6.6 預(yù)測網(wǎng)站流量大小 164 6.7 尋找數(shù)量反常的Web請求 168 6.8 識(shí)別潛在的會(huì)話欺騙 172 6.9 小結(jié) 175 第7章 豐富數(shù)據(jù)——查找和工作流程 176 7.1 簡介 176 7.2 查詢產(chǎn)品編碼描述 177 7.3 標(biāo)記可疑IP地址 183 7.4 創(chuàng)建會(huì)話狀態(tài)表 187 7.5 在IP地址中添加主機(jī)名 190 7.6 為給定的IP地址搜索ARIN 192 7.7 為給定錯(cuò)誤觸發(fā)谷歌搜索 196 7.8 為應(yīng)用程序錯(cuò)誤創(chuàng)建憑證 200 7.9 從外部數(shù)據(jù)庫查詢庫存 204