ELK 是三个开源项目的首字母缩写，这三个项目分别是：Elasticsearch、Logstash 和 Kibana。
“ 前文我们讲到ELK Stack在解决日志采集、分析、可视化的使用方式。但是使用Logstash进行日志采集+解析处理时会有较大的问题，所以Elastic.Inc推出了Beats解决该问题,并且整体命名为Elastic Stack。”
任何 SIEM 系统的核心都是日志数据。有很多种。无论是来自服务器，防火墙，数据库还是网络路由器，日志都为分析人员提供了深入了解 IT 环境中发生事件的原始资料。
“ 基本提到日志分析架构都会提到ELK Stack,基本上已经成为最长使用的日志分析架构。在日常的日志分析领域，简单的数据分析，数据BI等进行支持。”
日志在系统中扮演着监护人的身份，它是保障高可靠服务的基础，记录了系统的一举一动。运维层面、业务层面、安全层面都有日志的身影，系统监控、异常处理、安全、审计等都离不开日志的协助。
Elasticsearch （简称ES）是一个天然支持分布式的搜索，聚合分析和存储引擎。
说Elastic Stack之前，先说一下ELK Stack。这个词相信很多人都是耳熟能详的，作为一个著名的日志系统解决方案，应用非常广泛。
通过跟踪监控服务器的性能、网络流量、应用程序性能以及用户体验情况，可帮助我们更好地了解整个IT环境运行状态，为系统运维、调优提供支撑。掌握一些好的监控工具可以为我们更好地跟踪服务器状态，持续优化系统提供最佳解决方案。
Kubernetes 主导着容器编排市场，推动企业向微服务演进。微服务的每个实例都会生成大量日志事件，这些事件很快就会变得难以管理。但更复杂的是，当问题发生时，服务和故障模式之间的复杂交互使得很难找到根本原因。潜在的问题使 Kubernetes 日志管理工具变得非常重要。
从Elasticsearch 到大名鼎鼎的ELK 三件套，从ELK 到Elastic Stack 生态，ES 的生态发展越来越完善，应用领域也越来越宽广。
人工智能、大数据快速发展的今天，对于 TB 甚至 PB 级大数据的快速检索已然成为刚需。Elasticsearch 作为开源领域的后起之秀，从2010年至今得到飞跃式的发展。 Elasticsearch 以其开源、分布式、RESTFul API 三大优势，已经成为当下风口中“会飞的猪”。
“ELK”是三个开源项目的首字母缩写，这三个项目分别是：Elasticsearch、Logstash 和 Kibana。Elasticsearch 是一个搜索和分析引擎。Logstash 是服务器端数据处理管道，能够同时从多个来源采集数据，转换数据，然后将数据发送到诸如 Elasticsearch 等“存储库”中。Kibana 则可以让用户在 Elasticsearch 中使用图形和图表对数据进行可视化。
一般我们需要进行日志分析场景：直接在日志文件中 grep、awk 就可以获得自己想要的信息。但在规模较大也就是日志量多而复杂的场景中，此方法效率低下，面临问题包括日志量太大如何归档、文本搜索太慢怎么办、如何多维度查询。需要集中化的日志管理，所有服务器上的日志收集汇总。常见解决思路是建立集中式日志收集系统，将所有节点上的日志统一收集，管理，访问。
Elastic Stack 是 原 ELK Stack 在 5.0 版本加入 Beats 套件后的新称呼。 Elastic Stack 在最近两年迅速崛起，成为机器数据分析，或者说实时日志处理领域，开源界的第一选择。和传统的日志处理方案相比，Elastic Stack 具有如下几个优点： 处理方式灵活。Elasticsearch 是实时全文索引，不需要像 storm 那样预先编程才能使用； 配置简易上手。Elasticsearch 全部采用 JSON 接口，Logstash 是 Ruby DSL 设计，都是目前业界最通用的配置语法设计； 检索性能高效。虽然每次查询都是实时计算，但是优秀的设计和实现基本可以达到全天数据查询的秒级响应； 集群线性扩展。不管是 Elasticsearch 集群还是 Logstash 集群都是可以线性扩展的； 前端操作炫丽。Kibana 界面上，只需要点击鼠标，就可以完成搜索、聚合功能，生成炫丽的仪表板。
ELK 是 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana 三个开源项目的首字母缩写，通常一起使用构成一个强大的日志管理和分析解决方案。下面将介绍它们各自的功能和ELK的优势： – Elasticsearch: 是一个基于 Lucene 构建的高性能搜索引擎。 主要用于全文搜索和分析。 具有高伸缩性，可以水平扩展，并且能够快速处理大量数据。 – Logstash: 是一个强大的数据处理管道工具。 能够动态地收集、处理和转发日志和事件数据。 支持多种输入、过滤、编解码和输出插件。 – Kibana: 是一个为 Elasticsearch 提供数据可视化的 Web 应用程序。 允许用户创建和分享图表、地图、表格等，以图形化展示 Elasticsearch 索引中的数据。 通常用于日志和时间序列分析、应用监控等。
如果条件允许，demo的内容是：通过logstash 同步日志或数据库（oracle、mysql）表的数据到 Elasticsearch，然后通过kibana进行可视化。
原文链接：https://dzone.com/articles/deploying-springboot-in-ecs-part-1
Logstash 是一个功能强大的工具，可与各种部署集成。 它提供了大量插件，可帮助你解析，丰富，转换和缓冲来自各种来源的数据。 如果你的数据需要 Beats 中没有的其他处理，则需要将 Logstash 添加到部署中。
在今天的这个教程里，我们来针对初学者如何快速地了解 Beats 是什么，并如何快速地部署 Beats。如果你想了解更多关于 Beats 方面的知识，可以参阅我的文章。
Elasticsearch在日志分析和监控、搜索引擎、和各类分析的场景中都广泛使用，今天我们来简单介绍一下Elasticsearch
如果你有机会需要在公司内部，做一次Elasticsearch 技术应用分享。如何才能讲的逼格高，又接地气，那么建议从以下几个方面展开，大家有好的想法，也欢迎留言交流。
The Elastic Stack, 包括 Elasticsearch、Kibana、Beats 和 Logstash（也称为 ELK Stack）。能够安全可靠地获取任何来源、任何格式的数据，然后实时地对数据进行搜索、分析和可视化。Elaticsearch，简称为 ES， ES 是一个开源的高扩展的分布式全文搜索引擎，是整个 Elastic Stack 技术栈的核心。它可以近乎实时的存储、检索数据；本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理 PB 级别的数据。
通过遵循这个成长路径，你可以逐步成为一名出色的 Elastic Stack 架构师。
由于Elastic X-Pack是面向收费的，所以我们不妨也把X-Pack放进去，看看哪些是由X-Pack带来的，在阅读官网文档时将方便你甄别重点：
最开始听到这个单词（后面简称：ES）是在大三的一个午休时间，在某个技术灌水群。据群友聊天内容讲到应用很广。于是下来开始在网上扒拉相关资料。那个时候国内资料貌似还很少，但是依稀记得当时在知乎看到有个匿名用户回答的一个问题，大致意思是“滴滴目前正在尝试使用ES做相关服务”（去年有幸去杭州滴滴总部和他们一起交流）。经过一番扒拉，当时发现国内大型互联网公司对 ES 的应用还挺广的，比如百度内部也采用了ES，携程，阿里等等。也许是作为一个计算机专业的学生的原因，也或许是为了以后工作的原因。决定去学习并掌握 ES。
Beats 是ELK Stack技术栈中负责单一用途数据采集并推送给Logstash或Elasticsearch的轻量级产品。
9 生产环境的ELK技术栈 当我们说到生产级别实施ELK技术栈时，有一些隐含的前提条件 防止数据丢失 数据保护 可扩展性的解决方案 数据保留 ---- 防止数据丢失 Logstash的索引器之前引入
Elasticsearch是一个实时的分布式搜索和分析引擎，它可以用于全文搜索，结构化搜索以及分析，采用Java语言编写。目前，官网最新的版本是Elasticsearch 7.6.0.那么同时，Elasticsearch 是一个分布式的 RESTful 风格的搜索和数据分析引擎，能够解决越来越多的用例。它作为 Elastic Stack 的核心，它集中存储您的数据，帮助您发现意料之中以及意料之外的情况。要想获取最新的软件版本和文档支持。我们可以通过访问如下链接获取相关帮助。https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch
在微服务架构中，日志是一个不得不面临与需要解决的点。因为微服务架构中，服务是分散在不同的节点或虚拟机上运行，这意味着服务产生的日志也是分散的，所以收集分散的日志就成为了微服务中的一个痛点。否则有需要时查询起日志来就非常麻烦与不方便。
需求背景： 业务发展越来越庞大，服务器越来越多。 各种访问日志、应用日志、错误日志量越来越多。 开发人员排查问题，需要到服务器上查日志，不方便。 运营人员需要一些数据，需要我们运维到服务器上分析日志。 ELK ： 中文指南 https://www.gitbook.com/book/chenryn/elk-stack-guide-cn/details ELK Stack （5.0版本之后）→ Elastic Stack == （ELK Stack + Beats） ELK Stack包含：ElasticSea
ELK是一个成熟的日志系统，主要功能有收集、分析、检索，详细见 elastic官网。
在后台开发中，日志系统是一个很重要的系统，一个架构良好的日志系统，可以帮助开发者更清楚的了解服务器的状态和系统安全状况，从而保证服务器的稳定运行。日志主要包括系统日志和应用程序日志，运维和开发人员可以通过日志了解服务器中软硬件的信息，检查应用程序或系统的故障，了解故障出现的原因，以便解决问题。
笔记内容：搭建ELK日志分析平台（上）—— ELK介绍及搭建 Elasticsearch 分布式集群 笔记日期：2018-03-02
Kubernetes在容器编排市场中占主导地位，推动企业向微服务演进。微服务的每个实例都会生成大量日志事件，这些事件很快就变得难以管理。但更复杂的是当出现问题时，由于服务之间复杂的交互作用，以及可能的故障模式，导致很难找到根本原因。潜在的问题使得Kubernetes日志管理工具变得十分重要。
ES是一款非常强大的开源搜索引擎，可以帮我们从海量的数据中快速找到我们需要的内容。
ELK 不是一款软件，而是 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana 三种软件产品的首字母缩写。这三者都是开源软件，通常配合使用，而且又先后归于 Elastic.co 公司名下，所以被简称为 ELK Stack。根据 Google Trend 的信息显示，ELK Stack 已经成为目前最流行的集中式日志解决方案。
Gartner的定义：安全信息和事件管理（ Security Information Event Management）技术通过对来自各种事件和上下文数据源的安全事件的实时收集和历史分析来支持威胁检测和安全事件响应。它还通过分析来自这些来源的历史数据来支持合规报告和事件调查。SIEM技术的核心功能是广泛的事件收集，以及跨不同来源关联和分析事件的能力。
本文的宗旨在于通过易于上手实操的方式，教会读者完成系统ELK日志采集的对接和使用。那你知道对于一个系统的上线考察，必备的几样东西是什么吗？其实这也是面试中考察求职者，是否真的做过系统开发和上线的必备问题。包括：服务治理(熔断/限流)、监控和日志，如果你做的系统里没有这样几个东西，一种是说明系统是玩具项目，另外一种就是压根没做过或者没关心过。前面的已经写完了，所以今天来给大家写ELK日志。
日志对于排查错误非常重要，使用linux命令awk sed grep find等命令查询日志非常麻烦，而且很难做数据分析，使用免费开源的ELK可以支撑大规模的日志检索，本文将一步步教怎么快速搭建一个window版本的ELK日志收集系统。
假如我订单服务总共部署在20台服务器上，如果我们直接登录服务器查询日志的话，那得先看一号机器，没有再看二号机器……并且日志量较多的话，可能一个时间段内日志就被切分成好几个文件，这样查询实在是太麻烦了，ELK就是解决这个问题的。
我们为什么在这里？我存在的目的是什么？我应该运动还是休息并节省能量？早起上班或晚起并整夜工作？我应该将炸薯条和番茄酱或蛋黄酱一起吃吗？
最近在了解日志聚合系统，正好前几天看到一篇文章《用了日志系统新贵Loki，ELK突然不香了！》，所以就决定动手体验一下。本文就带大家快速了解下Loki，并简单介绍.NET Core如何集成Loki。
1.日志量太大如何归档、文本搜索太慢怎么办、如何多维度查询。2.应用太多，面临数十上百台应用时你该怎么办。3.随意登录服务器查询log对系统的稳定性及安全性肯定有影响。4.如果使用人员对Linux不太熟练那面对庞大的日志，定位问题慢。
参考地址: Should I use Logstash or Elasticsearch ingest nodes? 1、背景 Logstash是Elastic Stack的重要组成部分(即E
在本教程中，我们将介绍在Ubuntu 16.04上安装Elasticsearch ELK Stack（即Elasticsearch 2.3.x，Logstash 2.3.x和Kibana 4.5.x）。我们还将向您展示如何使用Filebeat 1.2.x将其配置为在集中位置收集和可视化系统的syslog。Logstash是一个用于收集，解析和存储日志以供将来使用的开源工具。Kibana是一个Web界面，可用于搜索和查看Logstash已编入索引的日志。这两个工具都基于Elasticsearch，用于存储日志。
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