API 日志结构与违规检测策略（2025）
API 日志结构与违规检测策略（2025）规范化日志是检测与审计的基础。一、日志结构与字段必填字段：时间、主体、动作、目标、结果与 TraceID。扩展字段：UA、IP、租户、错误码与耗时。二、违规检测正则检测：识别 SQL/XSS 等可疑模式。异常模式：基于频率/阈值检测异常调用与暴力尝试。风险评
日志
浏览器端证据采集与攻防演练日志结构化最佳实践
构建浏览器端证据采集与攻防演练的结构化日志方案，支持Trace-ID关联、采样与脱敏、事件Schema与指标聚合，附采集中间件与上报示例。
日志采样与成本治理（动态采样、保留策略与归档）
建立日志采样与保留策略，按环境与流量动态调节，结合归档与压缩，降低成本同时保持可观测性质量。
日志聚合与查询优化（ELK与ClickHouse实践）
构建高吞吐日志聚合管道，基于 ELK 与 ClickHouse 的存储与查询优化策略，提供分区与压缩、模板与保留的可验证方法。
日志结构化与字段规范（TraceID、用户标识、敏感脱敏）
建立统一的结构化日志规范，包含 TraceID 与用户标识字段，实施敏感信息脱敏并提供验证与审计方法。
云原生日志收集Fluent Bit与OTel Collector整合实践
在 Kubernetes 中整合 Fluent Bit 与 OpenTelemetry Collector，实现高性能采集与标准化 OTLP 输出，提供解析过滤与导出器配置与验证方法。
Supabase CLI 本地开发与远程日志调试
引言Supabase CLI 提供从初始化到本地服务运行、迁移与函数部署的工具；结合平台日志可在远程环境中调试与审计。能力与用法（已验证）本地开发：通过 CLI 运行本地数据库与服务，管理迁移与种子数据，模拟 Edge Functions。来源：Supabase Docs（CLI）。远程日志：在平台
Loki 日志聚合与结构化治理（2025）
Loki 日志聚合与结构化治理（2025）Loki 以标签索引日志，适合低成本、高效检索与聚合。一、结构化与标签结构化：统一字段与上下文；JSON 行日志规范。标签：控制基数，核心标签包括服务、环境、租户与 TraceID。二、采集与管道采集：Promtail/Agent 收集并清洗；敏感信息脱敏。
安全日志与审计（可观测性与合规）实施指南与最佳实践
"构建统一的安全日志与审计体系，覆盖事件模型、字段脱敏、追踪ID与SIEM对接，实现可观测与合规要求的落地。"
