问：有没有一些计算工具可以帮助估基于算设备数量的日志产生情况，以及最佳实践？ 答：估算日志产生率是一项非常棘手的工作，而且很难创建可靠的通用评估工具。很多安全信息和事件管理（SIM/SIEM）厂商都有一些基于Excel的私有计算工具，可以提供给现有的和未来的客户，但是考虑到他们的来源，这些工具的客观性值得怀疑。我还不能找到可以提供这种功能的独立的计算工具。 为什么这么困难呢？日志产上率由于设备配置的不同而存在极大的差异。
例如，你和我可能都是运行的Microsoft SQL Server数据库，但是我可能配置了跟踪数据库性能的每一个活动的记录和审计设置，……
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问：有没有一些计算工具可以帮助估基于算设备数量的日志产生情况，以及最佳实践？
答：估算日志产生率是一项非常棘手的工作，而且很难创建可靠的通用评估工具。很多安全信息和事件管理（SIM/SIEM）厂商都有一些基于Excel的私有计算工具，可以提供给现有的和未来的客户，但是考虑到他们的来源，这些工具的客观性值得怀疑。我还不能找到可以提供这种功能的独立的计算工具。
为什么这么困难呢？日志产上率由于设备配置的不同而存在极大的差异。例如，你和我可能都是运行的Microsoft SQL Server数据库，但是我可能配置了跟踪数据库性能的每一个活动的记录和审计设置，而你可能配置了很少或者没有配置记录功能。另外，我可能在高负载的24x7数据处理环境，而你运行的数据库的处理量可能不高。所以，“典型”SQL Server数据库产生的日志量的有意义的估算功能不可能能够提供。如果增加了成千上万的其他不同设备，这个问题就会迅速扩大。
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因此，怎么开发适合你的环境的有意义的估算工具呢？这里有一种解决方案：可以通过设置简单的系统日志服务器，并测量接收的流量大小来量度目前的活动。如果系统经过了简单配置，你可以量度公司中的设备样本产生的日志，并由此推断，以次来节约时间。
作者
Mike Chapple, CISSP，University of Notre Dame的IT安全专家。他曾担任国家安全局和美国空军的信息安全研究员。Mike经常为SearchSecurity.com撰稿，是《信息安全》杂志的技术编辑。
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