AI生成摘要 这篇文章讨论了在日志记录中如何优化性能。作者提出了一种使用密封接口和默认方法的解决方案，以减少配置更改的成本并提高代码的可读性。作者通过基准测试证明了这种解决方案的有效性，并强调了现代Java的优势。文章提供了详细的代码示例和性能数据。

AI生成摘要 Amazon CloudWatch推出了适用于Logs和Metrics Insights的自然语言查询生成功能。用户只需用英语描述所需见解，系统将自动生成相应的查询。该功能包括生成新查询、查询说明和优化现有查询等能力。用户可以通过几个示例了解该功能的实践运用。此外，该功能还可用于分析EC2实例的CPU利用率和存储使用情况。该功能目前在美国东部和美国西部AWS区域推出预览版，使用期间不产生额外费用。

AI生成摘要 本文介绍了不同的日志级别及其顺序，以及如何在Spring Boot中设置日志级别。日志级别包括TRACE、DEBUG、INFO、WARN和ERROR，用于分类应用程序日志消息的严重性和优先级。根据需求设置日志级别可以控制日志输出的详细程度。

AI生成摘要 本文介绍了在业务系统中优化日志功能的过程。原先的日志查询功能依赖于EFK集群，但随着产品和运维人员的优化，集群只用于日志查询。为了降低成本和提高效率，作者选择了阿里云提供的一站式日志服务SLS。迁移过程顺利，优化后的费用大大降低。虽然牺牲了一些搜索功能和与云服务商的深度绑定，但实现了优化目标。

AI生成摘要 本文介绍了华为云CCE服务的告警中心和日志中心功能。告警中心提供一站式告警配置和处理流程，包括告警通知组配置、告警规则配置和告警查看回溯。日志中心支持根据K8s资源对象进行过滤筛选，并提供日志采集策略的配置管理能力。华为云CCE服务旨在提升运维体验。

在本文中将介绍如何使用这些日志数据来检测CVE-2020-16875、CVE-2020-17144漏洞攻击行为。

AI生成摘要 AWS CloudTrail是一项AWS服务，用于合规审计、运营审计和风险审计。它可以记录、监控和存储与AWS服务相关的账户活动，并简化安全分析、资源更改跟踪和故障排除。文章还介绍了三种绕过CloudTrail的方式，包括协议更改、未记录API和非生产Endpoints。作者建议研究人员通过使用Certificate Transparency日志、提取模型和尝试跨协议请求来寻找更多的绕过方式。

AI生成摘要 本文介绍了一种名为LightAD的日志异常检测评估框架，该框架通过自动化超参数调优，能够在日志异常检测模型之间进行公正的比较。作者对深度学习方法和轻量级传统机器学习方法在五个公开数据集上进行了全面评估，结果显示轻量级机器学习方法在时间效率和准确性方面优于深度学习方法。此外，作者还提出了一种基于贝叶斯优化器的多目标优化公式，用于选择模型收益最高的异常检测算法。该研究成果已被软件工程领域顶会ICSE 2024录用。

AI生成摘要 该论文介绍了LogLead，一个用于高效日志分析的工具。它整合了加载、增强和异常检测等步骤，通过多样的数据集、日志表示方法和异常检测算法，促进了日志分析研究的基准测试。

AI生成摘要 ELK日志堆栈是由ElasticSearch、Kibana和Logstash等组件组成的工具集，用于日志处理。本文介绍了在单台服务器上配置ELK堆栈的步骤，以将Python应用程序的日志输出接入ElasticSearch。安装Java Runtime Environment（JRE），安装配置ElasticSearch，安装配置Kibana，安装配置Logstash，配置Python应用程序，配置日志自动清除。