手记

【慕女神推荐】10min系列之二日志可视化进阶

慕瓜8449030
2015-12-07 22:24:42浏览 8798
10min系列之二日志可视化进阶

本文需要有一定的python和前端基础，如果没基础的，请关注我后续的基础教程系列博客
本文所有的demo，都是浏览器下展示的

原文地址,跪求github右上角star

<small>基于python，前端基于echarts,力求用简单的代码说明原理</small>

提纲
  • access日志按照什么维度展示数据
  • 和web结合，更好的体验，只需记住URL
  • 分页排序和搜索，表格展示体验的提升
  • 一图胜万言，汇总信息更友好的展示
  • 逼格满满，让IP信息在地图上展示
  • 后续展望--机房网络流量可视化，机器、机柜、机房3D展示
  • 希望能给大家带来一些处理log的思路
背景

老板要看日志数据汇总

  • 本文重点：如何做可视化
  • 目标：如何用友好的方式去展现沉闷繁冗的数据
  • 下个月就发年终奖！！！
  • 为了说明可视化的方式，用一个简单的log举例子

原材料
  • 一个标准的access_log日志 大概2W行
  • 老板想要这个日志的分析结果，每个url,ip,status分别访问多少次，把前几名统计出来看看
  • 分析出统计数据 展现结果
很普通的日志，大概长这样

为了方便展示，切割了一下，大概2W行

61.159.140.123 - - [23/Aug/2014:00:01:42 +0800] "GET /favicon.ico HTTP/1.1" 404 \ "-" "Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/29.0.1547.66 Safari/537.36 LBBROWSER" "-"
61.159.140.123 - - [23/Aug/2014:00:01:42 +0800] "GET /favicon.ico HTTP/1.1" 404 \ "-" "Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/29.0.1547.66 Safari/537.36 LBBROWSER" "-"
61.159.140.123 - - [23/Aug/2014:00:01:42 +0800] "GET /favicon.ico HTTP/1.1" 404 \ "-" "Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/29.0.1547.66 Safari/537.36 LBBROWSER" "-"
61.159.140.123 - - [23/Aug/2014:00:01:42 +0800] "GET /favicon.ico HTTP/1.1" 404 \ "-" "Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/29.0.1547.66 Safari/537.36 LBBROWSER" "-"
66.249.64.5 - - [23/Aug/2014:00:02:16 +0800] "GET /data/uploads/2013/0519/09/small_51982ba18e012.jpg HTTP/1.1" 200 \ "-" "Googlebot-Image/1.0" "-"
66.249.64.10 - - [23/Aug/2014:00:02:54 +0800] "GET /data/uploads/2013/0319/08/middle_5147b116e93b4.jpg HTTP/1.1" 200 \ "-" "Googlebot-Image/1.0" "-"
目标
  • 初级展现
  • 友好交互
  • 饼图汇总
  • 更进一步
  • 后续展望
级别1
  • 数据处理，命令行展现
  • 打开文件，处理完数据后排序
  • 打印前10
talk is cheap, show me the <del>money</del> code! 
# coding=utf-8
f = open('www_access_20140823.log')
res = {}
for l in f:
    arr = l.split(' ')
    # 获取ip url 和status
    ip = arr[0]
    url = arr[6]
    status = arr[8]
    # ip url 和status当key，每次统计+1
    res[(ip,url,status)] = res.get((ip,url,status),0)+1
# 生成一个临时的list
res_list = [(k[0],k[1],k[2],v) for k,v in res.items()]
# 按照统计数量排序，打印前10
for k in sorted(res_list,key=lambda x:x[3],reverse=True)[:10]:
    print k
处理结果 
('222.86.153.12', '/images/cursor_minify.cur', '404', 60)
('222.86.153.12', '/images/cursor_zoom.cur', '404', 32)
('58.253.6.133', '/images/cursor_minify.cur', '404', 32)
('111.85.34.165', '/%3Ca%20href=', '404', 28)
('58.253.6.133', '/images/cursor_zoom.cur', '404', 27)
('218.29.111.117', '/images/cursor_zoom.cur', '404', 27)
('218.29.111.117', '/images/cursor_minify.cur', '404', 26)
('117.63.146.40', '/public/js/common.js?20110824', '200', 19)
('117.63.146.40', '/favicon.ico', '404', 18)
('117.63.146.40', '/public/js/weibo.js?20110824', '200', 16)
任务完成
  • 下一步粘到邮件里，或者生成一个csv文件发出去
  • 然而这是一个看脸的社会,运维也逃脱不了这个魔咒
级别2

浏览器端展现

生成list之后，拼接sql，存入数据库

talk is cheap, show me the <del>money</del> code! 
import MySQLdb as mysql
con = mysql.connect(user='root',\
                    passwd='',\
                    db='log',\
                    host='localhost')
con.autocommit(True)
cur = con.cursor()
# 处理文件省略
for s in res_list:
    sql = 'insert log values ("%s","%s",%s,%s)' % s
    try:
        # 入库
        cur.execute(sql)
    except Exception, e:
        pass
前端展现

读库 展现页面

talk is cheap, show me the <del>money</del> code!

from flask import Flask,request,render_template
app = Flask(__name__)
import MySQLdb as mysql
con = mysql.connect(user='xx',\
                    passwd='xx',\
                    db='xx')
cur = con.cursor()
@app.route('/')
def index():
    table = '<table border="1">'
    cur.execute('select * from log order by value desc limit 20; ')
    for c in cur.fetchall():
        table += '<tr><td>%s</td><td>%s</td><td>%s</td><td>%s</td></tr>'%c
    table +='</table>'
    return table

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0',port=9092)
给老板一个url即可，老板想看随时能看

但是老板表示有点丑

完整的思路

前端展现上做一些优化

  • 分页
  • 表格排序
  • 搜索
  • 控制每页显示数量
  • 数据多了之后，前端交互和后端数据的接口配合

不动戳大

我们的console页面，提供几个汇总信息，那就更好啦

比如根据http的status来个汇总

难不倒我

一句sql搞定

select status,sum(value) from log group by status
+--------+------------+
| status | sum(value) |
+--------+------------+
|    200 |      15529 |
|    206 |          6 |
|    301 |          2 |
|    304 |       3549 |
|    403 |          1 |
|    404 |        847 |
+--------+------------+
6 rows in set (0.02 sec)
汇总信息可视化

根据https状态汇总

其他功能
  • 图例开关
  • 图表转换
  • 数据视图
  • 直接导出图片
可视化并不仅限于此

<!-- ### 拖拽重计算：304和404一起的比例肿么办 -->

上面只是举得小栗子

如果你对时间更感兴趣，我们的log里也是有时间信息的,可以像下面这样

统计量，时间轴拖动，保存图片，etc

更进一步

如何让日志数据更加一目了然，让老板觉得你很有逼格呢

IP都是有地址位置的，定位每个ip的位置，画个地图出来汇总

经纬度坐标系统

  • 地球坐标(WGS84)
    • 国际标准，从 GPS 设备中取出的数据的坐标系
    • 国际地图提供商使用的坐标系
  • 火星坐标(GCJ-02)
    • 中国标准，从国行移动设备中定位获取的坐标数据使用这个坐标系
  • 百度坐标(BD-09)
    • 百度标准，百度 SDK，百度地图，Geocoding 使用

应用场景

  • WGS84坐标系：
    • 国际标准，谷歌国外地图、osm地图等国外的地图一般都是这个
  • 火星坐标系：
    • iOS 地图
    • Gogole地图
    • 搜搜、阿里云、高德地图
  • 百度坐标系：
    • 当然只有百度地图
地图是需要经纬度的，用第三方的ip库转换一下

http://developer.baidu.com/map/index.php?title=webapi/ip-api

talk is cheap, show me the <del>money</del> code! 
import urllib2
import json
key = 'q5mTrTGzCSVq5QmGpI9y18Bo'
ipurl = 'http://api.map.baidu.com/location/ip?ak='+key+'&coor=bd09ll&ip='
sqlarr = []
def getGeo(ip):
    try:
        u = urllib2.urlopen(ipurl+ip)
        page = json.load(u)
        if 'content' in page:
            point = page['content'].get('point')
            print 'ip %s has geoX %s and geoY %s' % (ip,point['x'],point['y']) 
    except:
        print 'error'
getGeo('202.198.16.3')
# ip 202.198.16.3 has geoX 125.31364243 and geoY 43.89833761

就想玩网游时候，坐标可以定位一个人，经纬度可以再地图上定位一个点，画图展现

刚才那个图仅关注区域，进阶一下，还要关注访问量

可以根据value筛选

进阶:多台机器的日志
  • 获取每个机器的hostname和ip，和日志数据一起存在数据库里
  • 一个表存日志，带上一个机器的id
  • 机器的id=>ip和经纬度
  • 最终统计访问量

后续扩展
  • 日志数据
  • 前端展现场景

怎么实践

  • 这次分享的主题关注与可视化
  • 我们用了一个很小的静态日志，目的是说明可视化的思路
  • 实际工作中日志数据应该怎么处理
elk

Logstash+ElasticSearch+Kibana4

  • logstash
    • 日志进行收集、分析，并将其存储供使用
  • ElasticSearch
    • 开源分布式搜索引擎，
  • Kibana4
    • 日志分析友好的 Web 界面
  • 其他
    • Kafka scribe等

常见日志处理架构

  • ELK
  • logstash+Hadoop
  • scribe+hadoop
  • 线上数据->Flume->Kafka->Hdfs->Map/Reduce
  • 线上数据->flume->kafka->storm
  • 在上面的基础上定制化二次开发，比如MR平台上写代码，我们的代码就可以直接拿来用
  • 日志的数据处理架构详情，请见下回分解
前端展现场景
  • 展现逼格更高一些，数据一样，效果更好
  • 运维人员权限树
  • 流量图
  • 年终数据统计
  • 区域点击统计图
  • 3D机房
大家具体需要哪个，可以继续扩展,给大家展现几个假数据的demo

高逼格饼图展示状态汇总（假数据，可以替换为http_status）

人员权限树(假数据,可以作为运维人员权限展示)

流量图(假数据，可以作为机房之间，或者网卡的流量)

日志统计汇总（假数据，可以用来展示年日志数据汇总）

区域数据汇总饼图展示（假数据，可选择省份，生成饼图）

3D展示机房（网上盗图，后续会做一个类似的开源）

json生成，实时查看机器状态，点击时间

3D展示不止于此 有图有XX

谢谢！

如果您觉得有我写的东西对你帮助，可以打赏点钱给我支付宝支付宝316783812@qq.com或者扫二维码

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