一，前言 人们常常说数据如金，可是，能被利用起的数据，才是“金”。而互联网的数据，常常以日志的媒介的形式存在，并需要从中提取其中的"数据"。 从这些数据中，我们可以做用户画像（每个用户都点了什么广告，对哪些开源技术感兴趣），安全审计，安全防护（如果1小时内登录请求数到达一定值就报警），业务数据统计（如开源中国每天的博客数是多少，可视化编辑格式和markdown格式各占比例是多少）等等。 之所以能做这些，是因为用户的所有的行为，都将被记录在nginx日志中或其它web服务器的日志中。日志分析要做的就是将这些日
当我们的系统发生故障时，我们需要登录到各个服务器上，使用 grep / sed / awk 等 Linux 脚本工具去日志里查找故障原因。
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在排查线上异常的过程中，查询日志总是必不可缺的一部分。现今大多采用的微服务架构，日志被分散在不同的机器上，使得日志的查询变得异常困难。工欲善其事，必先利其器。如果此时有一个统一的实时日志分析平台，那可谓是雪中送碳，必定能够提高我们排查线上问题的效率。本文带您了解一下开源的实时日志分析平台 ELK 的搭建及使用。
在上一篇文章CentOS7下ELK日志分析平台的简单搭建步骤的基础下，下面介绍filebeat和packetbeat的安装与使用
随着业务的发展，服务越来越多，相应地，日志的种类和数量也越来越多。一般地，我们会用grep、awk，或者编写脚本进行日志分析。对于多个服务构成的系统，需要人为把这些日志分析工作有机地结合起来。在业务系统组件多而组件间关联复杂的情况下，这种分析方法效率十分低下，一个日志分析平台极为必要。从日志的整合和展示看，日志分析平台主要由两部分构成，一是日志整合系统，负责把各组件日志集中并索引起来，以方便快速的搜索和分析，这可以用ELK开源软件进行搭建；二是日志分析展示系统，对各类日志提供尽可能多的自动化分析和评估报表，这需要辨识并固化尽可能多的日志分析的行为模式。这些都基于对ELK的认识和对业务系统各组件日志的理解。
Centos7 1核4G（个人开发机搭来自己分析压测日志的，若是公司级的建议32核64G以上。再大规模的还需要分布式部署）
前言 大数据时代，不仅仅是后端，前端更需要对数据进行分析、展示和汇总，你们会怎么做呢？今天我们来『师夷长技以制夷』，用ELK来搭建自己的日志分析、监控平台。 前端日志与后端日志不同，具有很强的自定义特性，不像后端的接口日志、服务器日志格式比较固定，大部分成熟的后端框架都有非常完善的日志系统，借助一些分析框架，就可以实现日志的监控与分析，这也是运维工作的一部分。 什么是ELK ELK在服务器运维界应该是运用的非常成熟了，很多成熟的大型项目都使用ELK来作为前端日志监控、分析的工具。 那
在前面的众多章节中，我们从开源架构ELK讲到腾讯云Elasticsearch Service .最近的六篇中我们讲了腾讯云ES集群的选择、安装、运维监控告警系列。那么围绕这些知识点我们讲了这么多，我们要搞清楚ELK到底能做什么，到底在那些场景下做哪些事？只有搞清楚了它的用途我们才能更有目的的去学习并使用它。<本节提到的Logstash插件后面再详讲>
本篇文章主要是手把手教你搭建 ELK 实时日志分析平台，那么，ELK 到底是什么呢？
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。
在github上下载和es版本匹配的ik中文分词器 https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/tag/v7.10.0
ELK 集群 + X-Pack + Redis 集群 + Nginx ,实时日志（数据）搜集和分析的监控系统，简单上手使用 简述 ELK实际上是三个工具的集合，ElasticSearch + Logstash + Kibana，这三个工具组合形成了一套实用、易用的监控架构，很多公司利用它来搭建可视化的海量日志分析平台。 官网下载地址：https://www.elastic.co/downloads Elasticsearch 是一个基于Apache Lucene(TM)的开源搜索引擎 ，它的特点有：分布式，
以往运维人员在分析日志的时候，相信大家用的最多的方法就是逐个登陆到服务器上面使用sed和awk工具分析，或者撸一个shell脚本或者Python脚本来分析日志。但是此方法不单不直观，而且效率很低。通常，日志被分散的储存不同的设备上。如果你管理数十上百台服务器，那你就有得玩了，虽然有像Ansible这样的自动化工具，但也不会很高效。当务之急我们使用集中化的日志管理，例如：开源的syslog，将所有服务器上的日志收集汇总。例如：开源的syslog，将所有服务器上的日志收集汇总。 集中化管理日志后，日志的统计和检
当系统或应用很分散时，日志就会很分散，给日志分析带来一定不便，awk，sed，grep 等工具的局限性愈发明显，ELK 可以很好解决这个问题，感兴趣可以参考之前的 ELK 搭建 ，ELK 可以高效且有针对性地解决这类问题，同时也有其复杂度和相应的基础开销，有时对于一套相对较小的系统用起来会有点重，这时使用系统自带的 rsyslog 结合 LogAnalyzer 就可以很方便的满足需求
运维人员需要对系统和业务日志进行精准把控，便于分析系统和业务状态。日志分布在不同的服务器上，传统的使用传统的方法依次登录每台服务器查看日志，既繁琐又效率低下。所以我们需要**集中化的日志管理工具将位于不同服务器上的日志收集到一起, 然后进行分析,展示**。
在项目中，或者开发过程中，出现bug或者其他线上问题，开发人员可以通过查看日志记录来定位问题。通过日志定位 bug 是一种常见的软件开发和运维技巧，只有观察日志才能追踪到具体代码。在软件开发过程中，开发人员会在代码中添加日志记录，以记录程序的运行情况和异常信息。当程序出现问题时，就可以通过日志检索来定位。所以搭建一个高性能日志系统或者便捷查询的日志系统是十分重要的。
作者：Daniel Berman 译者：张斌 想要重复部署你的ELK STACK更方便一点？在这篇帖子中，我们来看看如何通过使用Ansible来实现这一点。 通常，安装ELK很容易。 但是，为了开
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。
开源实时日志分析ELK平台能够完美的解决我们上述的问题，ELK由ElasticSearch、Logstash和Kiabana三个开源工具组成。官方网站：https://www.elastic.co/products
性能不够暂不关联redis，此文忽略，除了elasticsearch 不能用root用户，其他都用root启动。
为什么要使用日志分析平台 对于日志的重要性，都会很认同，不管是一个小网站，还是一个大系统，都会用到日志 网站初期，一般就是查看web服务器访问日志，例如，平时关注一下404访问，有的话及时处理一下；网站访问变慢了，查看一下是哪些访问比较频繁、哪些资源占流量等等 如果管理员很勤劳，这时可能都不需要什么工具，直接打开日志文件用肉眼就能看个差不多了 随着网站规模的发展，访问日志越来越多，勤劳的管理员肉眼搞不定了，需要学习使用一些日志处理小程序，例如linux下，要使用 grep、sed、awk 等命令实现检索和
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。
在前面的第一节，我们讲到了ELK平台，提到了ELK能够被各种公司用来搭建自己的大数据日志分析平台。ELK平台的核心产品均隶属于Elastic.co公司名下。Elastic作为一家开源公司，有大量开源社区粉丝和用户推动Elastic产品快速发展。Elastic与社区中的小伙伴和开发者共享开发模式，才打造出Elastic这样的世界一流产品。说了这么多，那我们去Elastic中国官网去获取更多的资源吧。这里说一下：以后Elasticsearch统称为ES。官方链接 ：https://www.elastic.co/cn/
yum install -y java-11-openjdk java-11-openjdk-devel
小史是一个非科班的程序员，虽然学的是电子专业，但是通过自己的努力成功通过了面试，现在要开始迎接新生活了。
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。
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今天给大家分享一个centos7系统搭建2022年最新ELK日志分析系统，目前版本是8.2.2。值得注意的是安装 ELK 时，您必须在整个ELK中使用相同的版本，如：Elasticsearch 8.2.2，则安装Kibana 8.2.2 和 Logstash 8.2.2，如果出现不对应的情况，如：Elasticsearch 是8.2.2版本、Kibana-6.8等或是其他版本，则需要进行对应版本的升级到8.2.2版本。
📌 猫头虎博主再次出击！ 日志分析，这个听起来可能有些枯燥的话题，其实隐藏着诸多机密和宝藏！在复杂的系统中，日志是发现、定位和解决问题的关键。通过深入分析日志，我们不仅可以快速响应当前的问题，还能预测潜在的风险。本文将深入介绍如何进行高效的系统日志分析，发掘其中的价值。准备好了吗？让我们一起探索日志分析的奥秘！
在看大型网站的中间件技术，对于Elasticsearch有点兴趣，所以将配置流程记录了一下
上篇说到ELK日志整合系统的搭建：如何使用ELK Stack分析Oracle DB日志，这篇接着说说分析系统的设计和开发，还是举个例子吧。
ELK日志分析系统是Logstash、Elasticsearch、Kibana开源软件的集合，对外是作为一个日志管理系统的开源方案，它可以从任何来源、任何格式进行日志搜索、分析与可视化展示
首先，我们应该清楚，日志文件不但可以帮助我们溯源，找到入侵者攻击路径，而且在平常的运维中，日志也可以反应出很多的安全攻击行为。
ELK由Elasticsearch、Logstash和Kibana三部分组件组成；
前言 本文可能不会详细记录每一步实现的过程，但一定程度上可以引领小伙伴走向更开阔的视野，串联每个环节，呈现予你不一样的效果。 业务规模 8个平台 100+台服务器 10+个集群分组 微服务600+ 用户N+ 面临问题 随着分布式微服务容器技术的发展，传统监控系统面临许多问题： 容器如何监控 微服务如何监控 集群性能如何进行分析计算 如何管理agent端大量配置脚本 这些都是传统监控所要面临的棘手问题，那么如何解决当前遇到的问题，GPE横空出世，后面会重点分析。 系统监控 目标群体：系统日志、服务器、容器、系
-多年互联网运维工作经验，曾负责过大规模集群架构自动化运维管理工作。 -擅长Web集群架构与自动化运维，曾负责国内某大型金融公司运维工作。 -devops项目经理兼DBA。 -开发过一套自动化运维平台（功能如下）： 1)整合了各个公有云API，自主创建云主机。 2)ELK自动化收集日志功能。 3)Saltstack自动化运维统一配置管理工具。 4)Git、Jenkins自动化代码上线及自动化测试平台。 5)堡垒机，连接Linux、Windows平台及日志审计。 6)SQL执行及审批流程。 7)慢查询日志分析web界面。
圈子里关于大数据、云计算相关文章和讨论是越来越多，愈演愈烈。行业内企业也争前恐后，群雄逐鹿。而在大数据时代的运维挑站问题也就日渐突出，任重而道远了。本文旨在针对复杂的大数据运维系统推荐一把利器，达到抛砖引玉的效果，如果文中出现任何纰漏和错误的地方，恳请指正，欢迎讨论，希望大家不吝赐教。 众所周知，大数据平台组件是很复杂的。笔者之前接触的一个大数据平台解决方案，仅平台组件就达20多个，这还没有加上物联网系统各组件。而这庞大的系统整合问题，对于运维来说是很头疼的。所以，在大数据时代下的运维问题是日渐尖锐。 有
ELK（Elasticsearch , Logstash, Kibana）是一套开源的日志收集、存储和分析软件组合。而且不只是java能用，其他的开发语言也可以使用，今天给大家带来的是elk+logback+kafka搭建分布式日志分析平台。本文主要讲解一下两种流程，全程linux环境（模拟现实环境，可用内存一定要大于2G，当然也可以使用windows），至于elk这些组件的原理，百度太多了，我就不重复了，重在整合。
1 ELK技术栈介绍 ---- 日志分析的必要性 日志可以为我们提供关于系统行为的必要信息。然而，每个不同的服务，或者同一个系统中不同的组件中，日志的内容和格式都可能是不同的 正因为日志的内容是多样化的，它们的用处才能体现出来，例如，日志可以用来排查故障、执行简单的状态检查或者生成报表，而Web服务器日志则可以用来分析跨多个产品之间的流量模式。通过电子商务网站的日志可以分析出某个特定位置发出的包裹是否被频繁地退回，还能分析出可能的原因是什么 下面是一些使用日志分析的常见用例 问题调试 性能分析 安全分析 预
日志分析是我们运维解决系统故障、发现问题的主要手段。为了可以集中管理多台服务器的日志记录，开源实时日志分析ELK平台应用而生，ELK由Elasticsearch、Logstash和Kibana三个开源工具组成，这三个工具可以分别部署在不同的服务器上，并且相互关联，不过需要收集哪台服务器的日志，就必须在该服务器上部署Logstash。ELK的官网是：https://www.elastic.co/cn/ .
其中，第2步是每天的主要工作，有时候你会是 Sql boy，有时候又变身 TF boy （TensorFlow）。其他步骤都是傻瓜式操作。
日志收集系统的原理是这样的，首先应用集成了Logstash插件，通过TCP向Logstash传输日志。Logstash接收到日志后根据日志类型将日志存储到Elasticsearch的不同索引上去，Kibana从Elasticsearch中读取日志，然后我们就可以在Kibana中进行可视化日志分析了，具体流程图如下。
近年来，IT系统逐渐呈现海量化和异构化的趋势，企业每天可能会产生上百GB甚至TB级的日志数据，如何实现日志数据的集中化接入，以及保障日志管理的持续拓展性，成为企业日志管理的一大难点。
ELK，是Elastaicsearch、Logstash和Kibana三款软件的简称。Elastaicsearch是一个开源的全文搜索引擎。Logstash则是一个开源的数据收集引擎，具有实时的管道，它可以动态地将不同的数据源的数据统一起来。Kibana是一个日志可视化分析的平台，它提供了一系列日志分析的Web接口，可以使用它对日志进行高效地搜索、分析和可视化操作。我们可以定义ELK是一个集日志收集、搜索、日志聚合和日志分析于一身的完整解决方案。
完成微服务的开发之后，必须为其提供-一个合 适的分布式环境进行最终的部署和发布，才能充分发挥微服务架构的优势。这个环境首先应该是安全可靠的，并且是可以进行任意扩展的分布式环境。其次，它的基础设施应该是配备齐全的，并且稳定可靠、可扩展。这些基础设施包括数据库管理系统、文件管理系统、消息服务系统等服务，以及自动化测试和持续交付等工具。
##1. es是什么 ElasticSearch简称ES，是一个高拓展和开源的全文搜索和分析引擎，可以准实时地存储、搜索、分析海量的数据。 它和MongoDB、redis等一样是非关系型数据。 业应用定位：采用Restful API标准的可扩展和高可用的实时数据分析的全文搜索工具。 可拓展：开源软件，支持很多第三方插件。 高可用：在一个集群的多个节点中进行分布式存储，索引支持shards和复制，即使部分节点down掉，也能自动进行数据恢复和主从切换。 采用RestfulAPI标准：通过http接口使用JSON格式进行操作数据。数据存储的最小单位是文档，本质上是一个JSON 文本。所有资源都共享统一的接口（标准的HTTP方法）比如 GET、PUT、POST 和 DELETE，在客户端和服务器之间传输数据。
关于这个主题有人已经写了诸多篇很好的文章，我们已经将其汇聚在本博客底的链接中供您阅读。所以相比于再写一篇凑热闹的文章而言，我仅想分享我和Search Technologies的其他工程师使用日志分析工具——Splunk、Elasticsearch、Logstash和Elastic栈中Kibana（ELK）的经验。正如每篇文章所述，你必须决定什么最适合你。
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