日志可视化如何删除oracle 日志文件

日志可视化  时间:2021-06-04  阅读:()

怎样写一篇好的工作日志?有自动生成工作日志的软件吗?

工作日志的目的是帮助撰写者反省总结一天的工作,不断改善提高自己。

所以一篇好的工作日志,可以从时间、内容和感想三个维度来考量。

时间维度: 能够如实的记录自己的时间消费记录。

将自己在某些事情上花费的时间记录统计出来,从而判断自己工作效率究竟如何。

内容维度: 每天的工作有一些事情是自己原来安排好的,有的是临时发生的,有的任务是短期独立存在的,有的任务是长期并且和其他任务相关的,有的事情自己一个人就可以搞定,有的任务可能需要自己的同事、朋友、客户等参与。

在处理这些事情的过程中,工作日志需要详实的记录任务的进展,能够根据当前的发展情况,列出下一步行动清单。

感想维度: 人是理性和感性的混合体。

工作中肯定会有失败的苦闷和成功的喜悦,这些感性的认知丰富着我们人生的阅历。

通过工作日志抒发记录自己工作中的喜怒哀乐,能够缓解自己的工作压力,保持对工作的积极态度。

数据中心里如何做好日志监控

数据中心的日志类别众多,来自于服务器、网络、数据库、中间件等IT基础架构的,还有上层业务应用产生的,每天增加的规模都很大。

想要做好日志监控,关键需要考虑好哪个类别的日志中需要提炼哪些信息用于监控,日志数据中蕴含了许多有价值讯息,但并非都适合于监控。

既然是谈监控,实时性就需要强,所以日志的指标化提取和关键字匹配是通常的监控手段,指标化提取就要考虑日志解析的能力,一般的日志分析平台都有自定义解析规则的能力,但往往是在日志数据落盘后通过查询方式获取,这种方式用于事后分析是可行的,但事中监控实时性就不够了,因为无论哪种存放日志的数据库(ES或者其他大数据架构)都经不起大量的频繁查询,除非为了性能牺牲掉监控的密度。

正确的方式是在日志平台建设时考虑加一道流式处理,在流里做日志的解析、关键字提取以及指标数据的聚合运算,以及异常检测和告警,这样的话才能保证日志监控的及时有效,落盘后的数据仍然可以支持事后分析;另外一种新型的日志监控是基于算法的异常模式识别,这种做法的好处是完全不用预先解析日志就可以在实时流处理引擎里跑异常模式识别算法,把有别于历史同期的异常模板找出来,同时贴出来日志原文,这样就可以在不需要写解析规则(特别是日志量大变化快的情况)时也可以监控日志异常,发现异常后仍然可以后期处理日志中的关键信息,将其解析出来生成规则,作为日常监控关键字或者指标;这两种方法可以相辅相成,提高日志数据的监控效率。

当然,除了监控手段本身,日志数据的规范化治理也很重要,数据中心应该统一日志规范,对于不同种类和级别的业务分层分类管理日志,对于日志的指标化要形成体系并持续维护。

这种日志质量的提升对于做好监控是一种基础支撑力。

怎样把日志内容显示在主页上?

要达到你这种效果的话,只有一个办法,就是在自定义里面新建一个图文模块,在标题等那些地方就和日志里的标题一样就好了,图片地址可以不填,标题链接地址也可以不填,然后把你想要显示的那个日志的内容复制到下面那个描述里面就可以了!

如何删除oracle 日志文件

如何删除oracle 日志文件 一、首先删除归档日志物理文件,归档日志一般都是位于archive目录下,AIX系统下文件格式为“1_17884_667758186.dbf”,建议操作前先对数据库进行备份,删除时至少保留最近几天的日志用于数据库恢复。

二、把归档日志的物理文件删除后,我们就可以正常登入ORACLE了,但是还没完全把归档日志删除干净,ORACLE的controlfile中仍然记录着这些archivelog的信息,在oracle的OEM管理器中有可视化的日志展现出,当我们手工清除archive目录下的文件后,这些记录并没有被我们从controlfile中清除掉,接下去我们要做的就是这个工作。

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