进入 https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases/ 下载自己想要版本的Elasticsearch。
我们都知道，在生产环境中经常会遇到很多异常，报错信息，需要查看日志信息排查错误。现在的系统大多比较复杂，即使是一个服务背后也是一个集群的机器在运行，如果逐台机器去查看日志显然是很费力的，也不现实。
最近在研究一个很有意思的事情：如何收集k8s pod里的日志。问题就是这的简单，但是实现下来就有一点点的复杂了。
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：
准备工作 安装brew 如果出现国内某些原因无法安装homebrew的情况,推荐使用https://gitee.com/cunkai/HomebrewCN?_from=gitee_search 根据脚
function_score查询可以在原有的查询结果算分的基础上，对每个文档计算一个新的算分，而计算的规则取决于应用的具体的funcion以及相关的一些选项。
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。
这几天，有人公开了 Kibana 任意代码执行漏洞（CVE-2019-7609）的 POC。这个漏洞的主要原理是因为 Kibana 中的 Timelion 中具有原型链污染漏洞，因此可以导致指定变量的原型链污染，通过传递 NODE 环境变量参数，利用 Kibana 的 Canvas 会创建新进程的特性可以达到远程执行命令的效果。
总有测试小姐姐教你紧急刹车，回头做（改）人（bug）：AI大师，你这不行啊！（吃瓜群众排排坐，笑歪了嘴）
Elastic Visulization 提供了强大的可视化工具供我们来展示及分析数据，但是 Elastic Canvas可以给我们提供大屏幕显示的方式，并提供了无限的联想。它可以让我们自由地定制我们想要的大屏幕。在今天的文章中，我们来讲述一下如何实现一个简单的Canvas示例。
HayStack 在 HTB 里面的难度评级是简单，但其实它一点都不简单。在一堆西班牙语中找到用户名和密码真的好头痛。对于 root 权限，你应该对 ELK 有基本的理解。因此，这台机器还是比较新颖的。随带提一句，前段时间出现的 Kibana RCE 漏洞就可以拿来利用。
在之前的博客里面我们已经简单的讲解了ES的安装以及基本的增删改查,但是在讲解增删改查操作之前呢,忘记了一点就是教大家怎么安装 可视化界面Kibana .这里呢,跟大家讲一下.
最近经常遇到内部客户、外部客户使用Kibana内网访问ES集群的时候出现各种问题，因为涉及的流程比较多，今天特花点时间梳理一下这部分内容。
写在开篇不管zabbix的后端数据库是oracle还是mysql，当zabbix监控的量级达到了一定程度后，那么对数据库的性能是一个非常严峻的挑战。特别是对历史数据的查询，将会变得非常非常的慢，别告诉我可以建索引优化，当量级达到一定的程度的时候，索引真的没啥效果了。如果再不继续寻找合适的解决方案，那么就一定会引发数据库层面的问题，最终导致服务不可用。当监控数据越来越大的时候，存储不足的时候，怎么办？那就删历史数据呗，但如果要求至少要保存半年甚至1年以上的历史数据，且又高端存储磁阵紧缺面临扩容难题的时候怎么办
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。
官方语言就是：Elasticsearch是一个分布式、RESTful风格的搜索和数据分析引擎。
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
TransportClient可用于老版本的Elasticsearch；新版本建议使用Java High Level REST Client（向下兼容）；当然还可以使用Spring Data提供的Spring Data Elasticsearch。
在日常的开发中，会涉及到对一些中间件以及基础组件的使用，日志汇总分析、APM 监控、接口的健康检查、站内搜索，以及对于服务器、nginx、iis 等等的监控，最近的几个需求点，都和 Elastic Stack 有着很大的联系，有些需求可能使用 Elastic Stack 并不会是最优的方案，本着减少后期运维风险的原则，所以这里选择了统一
学习数据采集、数据分析的时候，我们一般验证都是通过ES-head来查看的，虽然解决了验证问题，但是界面友好度还是比较差，为了解决这个问题，我们可以通过学习kibana之后，通过kibana进行数据展示。
分词:即把一段中文或者别的划分成一个个的关键字,我们在搜索时候会把自己的信息进行分词,会把数据库中或者索引库中的数据进行分词,然后进行一个匹配操作,默认的中文分词器是将每个字看成一个词,比如"我爱技术"会被分为"我","爱","技","术",这显然不符合要求,所以我们需要安装中文分词器IK来解决这个问题
在前面的章节中，我们快速搭建了基于腾讯云ES的集群，也通过了多种方式去访问管理ES集群。那么在数据接入到腾讯云ES后，我们就需要对存入ES的数据进行分析、探索，以图标的形式展现出来，进而实现高级的数据分析和可视化工作。那么我们来讲一下腾讯云Kibana的相关操作吧
当您第一次连接到Kibana 4时，您将进入发现页面。 默认情况下，此页面将显示您的所有ELK的最近接收的日志。 在这里，你可以根据搜索查询通过筛选，找到特定的日志消息，则缩小搜索结果与时间过滤器一个特定的时间范围。
大家经常会听到使用ELK搭建日志管理平台、完成日志聚合检索的功能，那么这个平台到底是个什么概念，怎么搭建，怎么使用呢? ELK包括ElasticSearch（数据存储、快速查询）、logstash（日
在如何开发自己的搜索帝国之Elasticsearch中已经介绍安装好了ES，下面就Kibana对ES的查询监控作介绍，就是常提到的大数据日志处理组件ELK里的K。 什么是Kibana?现引用园
在部署ELK的单机环境，当连接Kibana时候提示下面错误，即使重启整个服务也是提示Kibana server is not ready.
Elasticsearch 的开源分析可视化工具，与存储在 Elasticsearch 中的数据进行交互。
在Ubuntu 18.04.2上安装部署ElasticSearch 6.6.0集群记录。
本文主要介绍如何离线安装ES的ik分词器，网上说很容易，但实际上要注意的细节很多，我先列出来
大版本升级，从ES 2.1到ES5.5，两年的数据，每天15GB，5个节点，前后历时一个月左右。
ElasticSearch于6.8及7.1版本开始提供免费的x-pack, 并已默认集成，只需通过简单的配置即可开启。
笔者在上一篇文章使用Docker快速部署ELK分析Nginx日志实践当中有提到如何快速搭建ELK分析Nginx日志，但是这只是第一步，后面还有很多仪表盘需要配置，而对于大部分人来说，英文并不是那么好，但Kibana都是英文界面，这就阻碍了笔者熟悉Kibana的一些操作；
熟悉 Elastic Stack 的小伙伴对上面的图会感觉并不新鲜，对其中的技术栈也如数家珍，如下图一把梭走起：
下午16:11分客户突然在微信群里反馈kibana上的监控数据有丢失情况，看监控确实是从8点开始就一直没有监控数据。
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
开发程序出现错误是一件很正常的事，即使有经验的程序员也是如此，关键是要及时发现并定位错误。
Kibana 是用于在 Elasticsearch 中可视化数据的强大工具。 这是开始探索您的 Elasticsearch 数据的方法。Kibana 是一种开源分析和可视化工具，可通过基于浏览器的界面轻松搜索，可视化和探索大量数据。 除了 Elasticsearch，Logstash 和 Beats 之外，Kibana 是Elastic Stack（以前称为 ELK Stack）的核心部分。
在kibana.bat文件最后添加 pause暂停查看后,发现好像是配置文件格式错了
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/ .
12月22日消息，Cybernews研究人员发现全球鞋类制造商和零售商Ecco，在500天内暴露了数百万份敏感文件，共计60GB。
前面我们讲到，ES是一款高可用、分布式的搜索分析存储引擎。那么这么一款软件本身已经非常强大，唯一的问题是什么呢？就是ES并不具备自身管理的功能，它必须要借助相应的API来管理维护。而ES本身就提供了丰富的RestAPI 对外提供服务。我们只需要操作这些ES提供的API我们就能够管理ES服务器。从而达到我们的CRUD的需求。那么针对这些API我们发现了一些非常好用的基于ES开发的一些第三方插件。通过这些插件可以非常方便快捷去管理ES。今天我们就推荐几款常用的ES插件：
一、环境准备 1、挂载分区 Ps：通用方法，此处略过，以下为示例挂载配置，方便直接复制粘贴。 /dev/sdb1 /data1 ex
自从接触 Docker 之后，对 Docker 简直是爱不释手，做什么都是行云流水。遇到部署开源软件需求，第一时间想到的都是有没有现成的 Docker 镜像？能不能直接拉起来使用？ 所以，这次网平的
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。
Elasticsearch是一个高度可扩展的、开源的、基于 Lucene 的全文搜索和分析引擎。它允许您快速，近实时地存储，搜索和分析大量数据，并支持多租户。
Kibana是一个针对Elasticsearch的开源分析及可视化平台，用来搜索、查看交互存储在Elasticsearch索引中的数据。使用Kibana，可以通过各种图表进行高级数据分析及展示。
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