克拉克拉等级怎么算

克拉克拉升级

　　1精灵可以通过吞噬精灵药剂和装备升级材料（30级以后开放）进行升级。

　　2小精灵升级等级不能超过人物等级。

　　3升级后小精灵的属性加成将得到提升。

克拉克拉(KilaKila)：大规模实时计算平台架构实战

一、产品背景：

克拉克拉（KilaKila）是国内专注二次元、主打年轻用户的娱乐互动内容社区软件。KilaKila推出互动语音直播、短视频配音、对话小说等功能，满足当下年轻用户个性化、碎片化的文娱需求。App用户等级体系作为克拉克拉社区化打造的核心业务，在增强社区活跃度、提高产品留存方面起到至关重要的作用。随着业务规模增长，海量用户行为日志实时采集与计算的瓶颈也日益突出，由于单台服务器的处理能力有限，海量数据分析需要分布式计算模型来替代。通过技术调研与架构选型，最终解决方案采用基于阿里云日志服务（Log Service）与 开源技术Storm为组合的基础架构。

二、实时日志采集：

LogHub 支持客户端、网页、协议、SDK/API等多种日志无损采集方式，所有采集方式均基于Restful API实现，除此之外也可以通过API/SDK实现新的采集方式。对于克拉克拉来说，业务日志会实时输出到本地服务器，通过在日志服务器部署Logtail，即可完成日志的无丢失采集。因业务场景不同，对日志可以根据不同的Topic进行分类，从而满足不同业务的个性化计算需求。此外，LogHup可通过配置自带的投递服务，将海量日志同步到数据仓库中永久存储。

文本方式

在统一安全管理系统中以文本方式采集日志数据主要是指邮件或FTP方式。邮件

方式是指在安全设备内设定报警或通知条件，当符合条件的事件发生时，相关情况被一一记录下来，然后在某一时间由安全设备或系统主动地将这些日志信息以邮件

形式发给邮件接受者，属于被动采集日志数据方式。其中的日志信息通常是以文本方式传送，传送的信息量相对少且需专业人员才能看懂。而FTP方式必须事先开

发特定的采集程序进行日志数据采集，每次连接都是完整下载整个日志文本文件,网络传输数据量可能非常大，属于主动采集日志数据方式。

随着网络高速的发展，网络内部以百兆、千兆甚至万兆互联，即使采取功能强大的计算机来处理日志数据包的采集工作，相对来说以上两种方式速度和效率也是不尽人意。因此，文本方式只能在采集日志数据范围小、速度比较慢的网络中使用，一般在网络安全管理中不被主要采用。

SNMP

trap方式

建立在简单网络管理协议SNMP上的网络管理，SNMP

TRAP是基于SNMP MIB的，因为SNMP MIB

是定义了这个设备都有哪些信息可以被收集，哪些trap的触发条件可以被定义，只有符合TRAP触发条件的事件才被发送出去。人们通常使用 SNMP

Trap

机制进行日志数据采集。生成Trap消息的事件(如系统重启)由Trap代理内部定义，而不是通用格式定义。由于Trap机制是基于事件驱动的，代理只有在监听到故障时才通知管理系统，非故障信息不会通知给管理系统。对于该方式的日志数据采集只能在SNMP下进行，生成的消息格式单独定义，对于不支持

SNMP设备通用性不是很强。

网络设备的部分故障日志信息，如环境、SNMP访问失效等信息由SNMP

Trap进行报告，通过对 SNMP 数据报文中 Trap

字段值的解释就可以获得一条网络设备的重要信息，由此可见管理进程必须能够全面正确地解释网络上各种设备所发送的Trap数据，这样才能完成对网络设备的

信息监控和数据采集。

但是由于网络结构和网络技术的多样性，以及不同厂商管理其网络设备的手段不同，要求网络管理系统不但对公有

Trap能够正确解释，更要对不同厂商网络设备的私有部分非常了解，这样才能正确解析不同厂商网络设备所发送的私有

Trap，这也需要跟厂商紧密合作，进行联合技术开发，从而保证对私有 Trap

完整正确的解析和应用。此原因导致该种方式面对不同厂商的产品采集日志数据方式需单独进行编程处理，且要全面解释所有日志信息才能有效地采集到日志数据。

由此可见，该采集在日常日志数据采集中通用性不强。

syslog方式

已成为工业标准协议的系统日志

(syslog)协议是在加里佛尼亚大学伯克立软件分布研究中心(BSD)的TCP/IP

系统实施中开发的，目前，可用它记录设备的日志。在路由器、交换机、服务器等网络设备中，syslog记录着系统中的任何事件，管理者可以通过查看系统记

录，随时掌握系统状况。它能够接收远程系统的日志记录，在一个日志中按时间顺序处理包含多个系统的记录,并以文件形式存盘。同时不需要连接多个系统，就可

以在一个位置查看所有的记录。syslog使用UDP作为传输协议，通过目的端口514(也可以是其他定义的端口号),将所有安全设备的日志管理配置发送

到安装了syslog软件系统的日志服务器，syslog日志服务器自动接收日志数据并写到日志文件中。

另外，选用以syslog方式采集日志数据非常方便，且具有下述原因：

第一，Syslog

协议广泛应用在编程上，许多日志函数都已采纳

syslog协议，syslog用于许多保护措施中。可以通过它记录任何事件。通过系统调用记录用户自行开发的应用程序的运行状况。研究和开发一些系统程

序是日志系统的重点之一，例如网络设备日志功能将网络应用程序的重要行为向 syslog

接口呼叫并记录为日志，大部分内部系统工具(如邮件和打印系统)都是如此生成信息的，许多新增的程序(如tcpwrappers和SSH)也是如此工作

的。通过syslogd(负责大部分系统事

件的守护进程)，将系统事件可以写到一个文件或设备中，或给用户发送一个信息。它能记录本地事件或通过网络记录到远端设备上的事件。

第二，当今网络设备普遍支持syslog协议。几乎所有的网络设备都可以通过syslog协议，将日志信息以用户数据报协议(UDP)方式传送

到远端服务器，远端接收日志服务器必须通过syslogd监听UDP 端口514，并根据

syslogconf配置文件中的配置处理本机，接收访问系统的日志信息，把指定的事件写入特定文件中，供后台数据库管理和响应之用。意味着可以让任何

事件都登录到一台或多台服务器上，以备后台数据库用off-line(离线) 方法分析远端设备的事件。

第三，Syslog

协议和进程的最基本原则就是简单，在协议的发送者和接收者之间不要求严格的相互协调。事实上，syslog信息的传递可以在接收器没有被配置甚至没有接收器的情况下开始。反之，在没有清晰配置或定义的情况下，接收器也可以接收到信息。

大致讲讲syslog的原理吧。就是ac或路由器等网络设备，运行当中会产生一些告警或提示的日志，一般情况下这些日志会记录到本设备的存储空间里。但是经过管理员的配置，在网络设备上启用syslog并指定syslog采集服务器的IP，那么设备会主动把这些日志通过IP网络通信发送到采集服务器。采集服务器会把这些日志记录下来以供查询。

使用syslog服务器的好处：1、本地设备的存储空间一般比较小，不能存放长时间的数据，而服务器的存储空间大。2、设备多的时候，登录到各个设备查看很费功夫，所有设备日志都集中到一起比较容易查看。3、设备日志发送到syslog服务器之后，可以通过程序来实时呈现，有问题可以尽早发现。

使用syslog的前提：1、网络设备和syslog采集服务器要网络连通；2、采集服务器上要运行syslog采集程序，如你所说的solarwinds的程序。这种程序一般除了采集，还有呈现的功能。

你的问题：syslog的采集程序有很多是免费的，一般都没必要自己写。比如所有的linux本身都自带syslog采集的模块，只要添加一下就可以了。当然如果想把日志管理好，还是需要手工做些配置。总之syslog信息采集很容易，用文本方式查看也很容易，图形呈现和管理就复杂一点。想免费实现，可以百度查找“rsyslog+loganalyzer日志服务，集中管理”进行参考。

第一步：安装日志采集工具Nxlog

从Sourceforge下载最新的Nxlog，并安装。

第二步：获取NXlog配置文件

下载 Windows日志转Syslog发送的配置文件：配置文件，并替换掉该路径下的配置文件：C:\Program Files (x86)\nxlog\conf\nxlogconf

第三步：注意Windows系列的区别

定位到22行和25行，针对Windows 2003和Windows 2008采用不同的方式进行日志采集。

im_msvistalog针对Windows 2008系列，im_mseventlog针对Windows 2003系列。

默认采用支持Windows 2003系列。

第四步、重启Nxlog服务，日志采集开始工作

到Windows服务器管理器里面找到Nxlog服务，并重启。

此时可以通过观察nxlog自身日志记录（C:\Program Files (x86)\nxlog\data\nxloglog），确定是否正常工作。

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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。