最近在做搜索推荐相关的优化,在对elasticsearch进行优化时查阅了比较多的资料,现在对其中的一部分进行整理和翻译,做一个记录。主要分为三个部分:
ELK(Elasticsearch、Logstash、Kibana)是一个流行的日志管理解决方案,可以在Kubernetes中进行日志管理。下面是在Kubernetes中使用ELK组件进行日志管理的步骤:
ElasticSearch,和Solr一样,是底层基于Apache Lucene,且具备高可靠性的企业级搜索引擎。
Elasticsearch(简称ES)是一个基于Lucene库的开源、分布式、RESTful搜索引擎。它提供了一个分布式、多租户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口。
在近几个月对某产品后台微服务的SLI建设过程中,逐渐意识到这类监控的最佳方式还是通过jaeger/opentracing这类链式tracing才能以最佳的监控数据结构提供全链路的数据监控
散仙在上篇文章中,介绍了关于ElasticSearch基本的增删改查的基本粒子,本篇呢,我们来学下稍微高级一点的知识: (1)如何在ElasticSearch中批量提交索引 ? (2)如何使用高级查询(包括,检索,排序,过滤,分页) ? (3)如何组合多个查询 ? (4)如何使用翻页深度查询 ? (5)如何使用基本的聚合查询 ? (一)首先,我们思考下,为什么要使用批量添加,这个毫无疑问,因为效率问题,举个在生活中的例子,假如我们有50个人,要去美国旅游,不使用批处理的方式是,给每一个
(一)Beats是什么? Beats是elasticsearch公司开源的一款采集系统监控数据的代理agent,它可以发送不同类型的数据到elasticsearch中,也可以行将采集完的数据发送到logstash中转,然后在推送到elasticsearch中,目前还在发展中,与成熟的监控系统zabbix和ganglia相比就界面看起来爽了点,系统功能还是有点弱,不过与elasticsearch全文搜索框架集成后,数据查询过滤功能非常强悍,还是非常有前途 的,在ELKB中,各个框架角色如下: Be
Elasticsearch(中文名:弹性搜索)是一个开源的分布式搜索和分析引擎,它构建在Apache Lucene搜索库之上。它由Elastic公司开发,并于2010年首次发布。Elasticsearch旨在处理大规模数据集并提供快速的搜索、分析和数据可视化功能。它被广泛应用于各种用途,如全文搜索、日志分析、业务指标分析、安全事件检测等。
Packetbeat允许您监控HTTP和MySQL等应用程序级协议以及DNS和其他服务的实时网络流量。
Elasticsearch 是一个分布式的、开源的搜索分析引擎,支持各种数据类型,包括文本、数字、地理、结构化、非结构化。
在微服务架构中,一个服务通常都会有多个实例,而这些服务实例可能会被部署到不同的机器或虚拟容器上。此时对于日志数据的查看和分析就会变得困难起来,因为这些服务的日志数据都散落在各自实例所在的机器或容器上。例如,我现在要在订单服务里查找一个订单id为1的日志,而订单服务有10个实例并且部署在10台不同的机器上,那么我就得一台台的去找这个日志数据。所以这时候我们就需要有一个可以实现日志聚合的工具,将所有实例的日志数据都聚合在一个地方,那么我们就不需要到每个实例去找日志了,而本文将使用的日志聚合工具为Graylog
在Elasticsearch的说法中,文档是序列化的JSON数据。在典型的ELK设置中,当您发送日志或度量标准时,它通常会发送到Logstash,Logstash按照Logstash配置的定义进行格式化,变异处理和以其他方式处理数据。生成的JSON在Elasticsearch中编制索引。
Packetbeat可以让您监视应用程序级协议(如HTTP和MySQL)以及DNS和其他服务的实时网络流量。
Fluentd 插件是 Fluentd 生态系统的一个关键部分,提供了数据收集、处理和输出的灵活性。以下是关于 Fluentd 插件的详细介绍:
在这篇博文中Anand Tiwari将讲述他在建立这样一个监控和警报系统时的经历和面临的挑战
Elasticsearch:官方分布式搜索和分析引擎 | Elastic在 RESTful 风格的分布式免费开源搜索和分析引擎开源中,Elasticsearch 处于领先地位,速度快,可实现水平可扩展性和可靠性,并能让您轻松进行管理。免费启用。
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。
客户端写入一条数据,到Elasticsearch集群里边就是由协调节点来处理这次请求:
最近一段时间,团队在升级ElasticSearch(以下简称ES),从ES 2.2升级到ES 7.5。也是这段时间,我从零开始,逐步的了解了ES,中间也踩了不少坑,所以特地梳理和总结一下相关的技术点。
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。
Loki是由Grafana Labs开源的一个水平可扩展、高可用性,多租户的日志聚合系统的日志聚合系统。它的设计初衷是为了解决在大规模分布式系统中,处理海量日志的问题。Loki采用了分布式的架构,并且与Prometheus、Grafana密切集成,可以快速地处理大规模的日志数据。该项目受 Prometheus 启发,官方的介绍是:Like Prometheus,But For Logs.。
2004 年,以色列人 Shay Banon 创造了一款名为 Compass 的搜索引擎,在考虑 Compass 的第三个版本时,他意识到有必要重写 Compass 的大部分内容,以"创建一个可扩展的搜索解决方案"。因此,他创建了"一个从头构建的分布式解决方案",并使用了一个公共接口,即 Http 上的 Json,它也适用于 Java 以外的编程语言。于是 Shay Banon 在 2010 年 2 月发布了 Elasticsearch 的第一个版本。
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。
### 扩展Elasticsearch客户端简化ES查询(.net core/framework)
Graylog是一个开源且完整的日志聚合、管理工具,提到日志管理想必大家都会想到ELK平台,Graylog功能和ELK类似,但又比ELK要易用,相对的日志分析能力以及一些功能没有ELK强大。所以Graylog与ELK各有优劣,ELK被诟病的地方主要是不善于处理多行日志,同时也不能保留原始日志格式,只能把原始日志分字段保存,因为不符合正则表达式匹配的日志行,会被全部丢弃。
很多大数据系统每天都会收集数PB的数据。这类系统通常主要用于查询给定时间范围内的原始数据记录,并使用了多个数据过滤器。但是,要发现或识别存在于这些大型数据集中的唯一属性可能很困难。
一个索引就是一个拥有几分相似特征的文档的集合。比如说,你可以有一个客户数据的索引,另一个产品目录的索引,还有一个订单数据的索引。一个索引由一个名字来标识(必须全部是小写字母),并且当我们要对这个索引中的文档进行检索、搜索、更新和删除的时候,都要使用到这个名字。在一个集群中,可以定义任意多的索引。
Elasticsearch社区中经常看到慢查询问题:“你能帮我看看Elasticsearch的响应时间吗?”或者是:“我的ES查询耗时很长,我该怎么做?”
Kafka 是一个开源的分布式流式平台,它可以处理大量的实时数据,并提供高吞吐量,低延迟,高可靠性和高可扩展性。Kafka 的核心组件包括生产者(Producer),消费者(Consumer),主题(Topic),分区(Partition),副本(Replica),日志(Log),偏移量(Offset)和代理(Broker)。Kafka 的主要特点有:
当您将Docker容器转移到生产环境中时,您会发现经常需要将日志保留在容器外的地方。Docker提供了一个本机日志驱动程序,可以很容易地收集这些日志并将它们发送到其他地方,例如Elasticsearch和Fluentd。Elasticsearch是是目前全文搜索引擎的首选。它可以快速地储存、搜索和分析海量数据。维基百科、Stack Overflow、Github 都采用它。这样您就可以分析数据了。Fluentd是一个开源数据收集器,旨在统一您的日志记录基础架构。它将操作工程师,应用工程师和数据工程师结合在一起,使其简单且可扩展,以收集和存储日志。
Beats 是 Elastic Stack 的一部分,它是一系列轻量级的数据采集器。Beats 可以在你的服务器上采集各种类型的数据,并将这些数据发送到 Elasticsearch 或者 Logstash 进行后续处理。
优化Elasticsearch数据存储有助于提升系统性能、降低成本、提高数据查询效率以及增强系统的稳定性和可靠性。通常我们再优化Elasticsearch数据存储会遇到一些问题,导致项目卡壳。以下是优化Elasticsearch数据存储的一些重要作用:
摘要总结:本文主要介绍如何使用Packetbeat进行网络流量监控。Packetbeat是一个开源的网络流量监控工具,它可以捕获、分析和存储网络流量数据。本文将介绍如何使用Packetbeat进行网络流量监控,包括安装、配置和使用Kibana进行可视化。
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
Flink的Elasticsearch Sink是用于将Flink数据流(DataStream)中的数据发送到Elasticsearch的组件。它是Flink的一个连接器(Connector),用于实现将实时处理的结果或数据持续地写入Elasticsearch集群中的索引中。
OpenObserve 是一个 Rust 开发的开源的高性能云原生可观测平台(日志、指标、追踪),比起 Elasticsearch 它大约可以节省 140 倍的存储成本,OpenObserve 能够处理 PB 级的数据,如果你正在寻找一个用于日志、指标、追踪的可观测工具,那么 OpenObserve 是非常值得尝试的。OpenObserve 虽然目前处于 alpha 阶段,但其实也进行了广泛的测试。
了解组织生成的数百万条日志行是一项艰巨的挑战。一方面,这些日志行提供了应用程序性能,服务器性能指标和安全性的视图。另一方面,日志管理和分析可能非常耗时,这可能会妨碍采用这些日益必要的服务。
Filebeat 是 Beats 的一员,用于转发和集中日志数据的轻量级传送工具。当面对成百上千、甚至成千上万的服务器、虚拟机和容器生成的日志时,Filebeat 将为您提供一种轻量型方法,监视指定的日志文件或位置,收集日志事件,并将它们转发到 Elasticsearch、 Logstash 等。
ELK (elasticsearch logstash kibana)其实并不是一款软件,而是一整套解决方案,是三个软件产品的首字母缩写,Elasticsearch,Logstash 和 Kibana。这三款软件都是开源软件,通常是配合使用。
我们在之前的文章,《浅谈Elasticsearch Serverless设计与选择》 中提到过,云上许多数据存储和分析应用正在向 Serverless 模式进行转变。Serverless 是对专有的、需要自管理的集群模式的一种极大补充,特别是对于需要灵活应对需求和负载的变化又不希望预付服务器租赁费用,同时,又期望能够减少运维和管理成本的企业来说,Serverless 不仅便宜,而且更适合快速的构建业务和将产品推向市场,并提供更大的容错性和更低的试错成本。
Kubernetes 是当今最受欢迎和广泛使用的容器编排和管理平台之一。它提供了高度可扩展的架构,使得在分布式环境中部署、管理和扩展应用程序变得更加容易。然而,随着应用程序数量和规模的增长,对于有效监控和管理 Kubernetes 环境变得至关重要。在本文中,我们将详细介绍 30 多种免费和开源的 Kubernetes 监控工具,以帮助您监视和优化 Kubernetes 集群的性能和可靠性。
img客户端向 Node 1 发送新建、索引或者删除请求。 节点使用文档的 _id 确定文档属于分片 0 。请求会被转发到 Node 3,因为分片 0 的主分片目前被分配在 Node 3 上。 Node 3 在主分片上面执行请求。如果成功了,它将请求并行转发到 Node 1 和 Node 2 的副本分片上。一旦所有的副本分片都报告成功, Node 3 将向协调节点报告成功,协调节点向客户端报告成功。
今天,我有幸参加了2017年的分布式追踪峰会,其中有很多来自AWS / X-Ray,OpenZipkin,OpenTracing,Instana,Datadog,Librato等公司的人员,我很遗憾我忘记了这一点。有一次讨论转向了项目范围和定义。跟踪系统是否也应该管理日志记录?什么确实的记录,通过在室内所代表的不同的镜头看?所有各种混凝土系统在哪里适合图片?
倒排索引被写入磁盘后是 不可改变(immutable):永远不会被修改。不变性有如下几个重要的优势:
ES被设计为处理海量数据的高性能搜索场景。海量数据具体说至少应该是数亿文档,而高性能具体说就是从数亿文档中任意搜索需要的信息,应该在秒级返回结果。既然ES的一切都是为了性能而设计,从逻辑设计和物理设计两个角度考察ES的数据组织,对于理解ES的工作原理会有帮助。
ELK 是elastic公司提供的一套完整的日志收集以及展示的解决方案,是三个产品的首字母缩写,分别是ElasticSearch、Logstash 和 Kibana。
很多次去面试,有经验的面试官都会问一个问题,你是怎么去定位日常遇到的问题?平常跟同行分享自己遇到的问题,事后他会问我,这种看起来毫无头绪的问题,你是怎么去定位解决的?
如果主分片和副本分片都集中在一个节点上,那是没办法做到高可用的。ES的集群监控状态会返回yellow。因此,我们需要启动更多的节点来承载副本分片。
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