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d3.js让ssh暴破可视化

2015-03-08 19:17 183 查看

一台做手机app应用的服务器在某云上，很好奇如果没有修改ssh端口的情况下，每天会被暴力破解多少次呢？带着这个疑问，查看一下/var/log/messages的日志，grep一下里面多少含有"Failed"的日志记录。。。

由于messages日志会有logrotate，所以：grep "^Mar 1" /var/log/messages* | grep "Failed" | wc -l分别得到从本月1号到7号的暴力破解次数，分别是：2015-03-07,4126 2015-03-06,33499 2015-03-05,80096 2015-03-04,70208 2015-03-03,79273 2015-03-02,40995 2015-03-01,11845除了7号比较安静点，平均每天5、6万次，看来***每天都很忙碌。。。

虽然数据比较少，但是看起来比较枯燥，看不出趋势，让数据可视化，那就用d3.js吧，上代码。。。

d3的库文件直接从github上获得即可。

index.html

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
    <head>
        <meta charset="utf-8">
        <link rel="stylesheet" href="css/style.css" media="screen" type="text/css" />
        <title>SSH爆破次数</title>
    </head>
    <body>
        <center><div id="container"></div></center>
        <script type="text/javascript" src="js/d3.v3.js"></script>
        <script type="text/javascript" src="js/index.js"></script>
    </body>
</html>

style.css

#container {
background:#eee;    //容器的背景色
width:600px;
height:270px;
}

body { font: 12px Arial;}

path {
    stroke: mediumturquoise;  //曲线的颜色，可以在chrome的控制台里使用stroke TAB后调试
    stroke-width: 2;
    fill: none;
}

.axis path,
.axis line {
    fill: none;
    stroke: gray;
    stroke-width: 1;
    shape-rendering: crispEdges;
}

data.csv
date,close 2015-03-07,4126 2015-03-06,33499 2015-03-05,80096 2015-03-04,70208 2015-03-03,79273 2015-03-02,40995 2015-03-01,11845index.js
var margin = {top: 30, right: 30, bottom: 50, left: 80}, width = 600 - margin.left - margin.right, height = 270 - margin.top - margin.bottom; var parseDate = d3.time.format("%Y-%m-%d").parse; var x = d3.time.scale().range([0, width]); var y = d3.scale.linear().range([height, 0]); var xAxis = d3.svg.axis().scale(x) .orient("bottom").ticks(7) .tickFormat(d3.time.format("%b/%d")); var yAxis = d3.svg.axis().scale(y) .orient("left").ticks(10); var valueline = d3.svg.line() .x(function(d) { return x(d.date); }) .y(function(d) { return y(d.close); }) .interpolate("basis"); var svg = d3.select("#container") .append("svg") .attr("width", width + margin.left + margin.right) .attr("height", height + margin.top + margin.bottom) .append("g") .attr("transform","translate(" + margin.left +"," + margin.top + ")"); // Get the data d3.csv("data/data.csv", function(error, data) { data.forEach(function(d) { d.date = parseDate(d.date); d.close = +d.close; }); // Scale the range of the data x.domain(d3.extent(data, function(d) { return d.date; })); y.domain([0, d3.max(data, function(d) { return d.close; })]); svg.append("path") // Add the valueline path. .attr("class", "line") .attr("d", valueline(data)); svg.append("g") // Add the X Axis .attr("class", "x axis") .attr("transform", "translate(0," + height + ")") .call(xAxis); svg.append("text") // text label for the x axis .attr("x", 265 ) .attr("y", 238 ) .style("text-anchor", "middle") .text("日期"); svg.append("g") // Add the Y Axis .attr("class", "y axis") .call(yAxis); svg.append("text") .attr("transform", "rotate(-90)") .attr("y",0 - margin.left) .attr("x",0 - (height / 2)) .attr("dy", "1em") .style("text-anchor", "middle") .text("SSH爆破次数"); });以上就是一个页面的代码。访问页面看看d3.js的数据可视化效果吧。。。

效果如何？d3还是不错的吧？还有很多更cool的效果。。。Keep trying。。

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