ELK

Elk Elasticsearch logstash kibana 传统：Shell sed awk grep 简单的信息筛选 进行海量日志的筛选遇到的问题：1信息搜索（费时） 2 多维度分析 适用于服务器数量少 因此，海量日志的情况下需要日志分析系统 日志分析系统常见方案：ELF /EFK/graylog/流式分析/ELK 日志分析系统作用： 1 信息检索——>快速找到bug——>修复 2 服务诊断——>负载均衡和运行状态——>优化 3 数据分析——> 日志系统的角色（组件）： 1 采集端（agent）：采集日志源数据，对数据进行封装并发送给聚合端。 2 聚合端（collector）：搜集来自多个采集端的日志数据，并按照一定规则进行数据的处理（例如：加索引）。 3 存储端（storage）：负责存储来自聚合端的数据。

ELK方案示意图

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data collection数据的收集 Redis 消息队列（可加可不加） Data processing 数据的处理 Storage 存储 Visuablize可视化（获取数据进行显示） Beats 负责对日志源数据进行采集 Logstash 建立索引 Elasticsearch 存储

实验 基础环境 四台虚拟机

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发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/101978.html原文链接：https://javaforall.cn