我们知道 Kibana 作为 Elasticsearch 的数据呈现及分析，在 Kibana 中，search 几乎遍布所有的页面。搜索对于 Elastic 至关重要。了解如何在 Kibana 中进行搜索时非常重要的。它不仅仅限于我们对于输入字的搜索，或者对于一些词的过滤。它还包括：
通过此文章，我将提供有关ELK攻击利用与安全防护的知识。关于利用ELK 的信息在网上非常罕见。因此，这篇文章只是本人在日常工作和学习中的个人笔记，虽不完善，但可作为学习参考。通过这篇文章希望能为你提供一些在渗透测试期间可能有用的方法。
在上一篇《通过rsyslog搭建集中日志服务器》，我们分享了如何通过rsyslog搭建集中日志服务器，收集系统日志，在本篇，我们会利用这些系统日志进行安全分析。
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。
Kibana的安装和Logstash一样极其简单，而且不需要在每个客户端都安装，通常想让哪台服务器作为展示就用哪台安装一个kibana，Kibana是从Elasticsearch中获取数据的，即使安装在Elasticsearch集群之外的节点也是没有问题的
1.1 平台环境： OS:CentOS release 6.4(Final) ElasticSearch:6.3.2 Logstash:6.3.2 Kibana:6.3.2 JRE:1.8
背景 本文将主要介绍ELK的可视化工具Kibana的部署和使用。主要分为三个步骤来实现最终呈现： 1.导入数据到ES； 2.部署kibana并完成配置； 3.使用kibana生成可视化数据。 废话不多说下面直接上步骤了。 部署 1.下载配置kibana --下载kibana 2.导入数据到ES这里写一个版本注意jdbc的版本 --下载 elasticsearch-jdbc 这里测试 wget http://xbib.org/repository/org/xbib
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
纯粹是处于个人爱好，各种技术只要跟 Docker 搭边就倾爱它的 Docker 镜像版本。本文除了filebeat agent是二进制版本直接安装在应用机上，与docker无关，其他都是基于docker 镜像版本的集群安装。
ELK 已经成为目前最流行的集中式日志解决方案，它主要是由Beats、Logstash、Elasticsearch、Kibana等组件组成，来共同完成实时日志的收集，存储，展示等一站式的解决方案。本文将会介绍ELK常见的架构以及相关问题解决。
Elasticsearch架构选型指南——不止是搜索引擎，还有......曾强调：Elasticsearch 三大核心业务场景：
Clickhouse 是俄罗斯搜索巨头 Yandex 开发的完全列式存储计算的分析型数据库。ClickHouse 在这两年的 OLAP 领域中一直非常热门，国内互联网大厂都有大规模使用。
Index pattern：它指向一个或多个 Elasticsearch 的索引，并告诉 Kibana 想对哪些索引进行操作。
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。
1. 前 言 本文在书写过程中，咨询了红帽技术专家郭跃军、李春霖、张亚光，并借鉴了他们提供的技术文档，在此表示感谢！ 此外，在书写过程中，笔者也借鉴了红帽官方技术文档以及互联网上的一些信
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
为了让读者们可以更好的理解「如何基于Elastic Stack 搭建日志分析平台」，腾讯技术工程公众号特别邀请腾讯基础架构部的陈曦工程师通过语音录播分享的方式在「腾讯技术课」小程序里同步录制了语音+PPT解说版，点击小程序卡片即可收听： 以下为课程文字稿： 随着互联网、物联网的飞速发展，软硬件系统架构变得越来越复杂，分析各种系统产生的日志也变得越来越困难。在日志分析过程中，相信大部分同学会碰到以下问题： 1. 定位问题耗费大量时间 通常一个系统的各模块是分散在各个机器上的，定位问题时运维同学只能逐
（本次课程是通过小程序对外推广的，所以PPT是竖版的。电脑端浏览体验可能不太好，望大家见谅）
-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。
早在传统的单体应用时代，查看日志大都通过SSH客户端登服务器去看，使用较多的命令就是 less 或者 tail。如果服务部署了好几台，就要分别登录到这几台机器上看，等到了分布式和微服务架构流行时代，一个从APP或H5发起的请求除了需要登陆服务器去排查日志，往往还会经过MQ和RPC调用远程到了别的主机继续处理，开发人员定位问题可能还需要根据TraceID或者业务唯一主键去跟踪服务的链路日志，基于传统SSH方式登陆主机查看日志的方式就像图中排查线路的工人一样困难，线上服务器几十上百之多，出了问题难以快速响应，因此需要高效、实时的日志存储和检索平台，ELK就提供这样一套解决方案。
ELK 是一般被称作日志分析系统，是三款开源软件的简称。通常在业务服务上线后我们会部署一套 ELK 系统，方便我们通过图形化界面直接查找日志，快速找到问题源并帮助解决问题。
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
通过本篇内容，你可以学到如何解决 Logstash 的常见问题、理解 Logstash 的运行机制、集群环境下如何部署 ELK Stack。
efk需要用到elasticsearch、fluentd以及kibana，nginx使用fluentd日志驱动将nginx docker日志转发到对应fluentd server端，fluentd server端将日志加工后传递到elasticsearch，存储到elasticsearch的数据就可以使用kibana展示出来。
本文主要目的是简化搭建ELK环境的步骤，使用Docker Compose部署ELK 7.1.1分布式集群的日志框架,只需要执行一个init.sh脚本即可搭建好一个ELK Stack日志中心。
Elasticsearch 做备份有两种方式，一是将数据导出成文本文件，比如通过elasticdump、esm等工具将存储在 Elasticsearch 中的数据导出到文件中。二是以备份 elasticsearch data 目录中文件的形式来做快照，也就是 Elasticsearch 中snapshot接口实现的功能。第一种方式相对简单，在数据量小的时候比较实用，当应对大数据量场景效率就大打折扣。我们今天就着重讲解下第二种备份的方式，即snapshotapi 的使用。
无论是甲方还是一方都需要面对大量日志处理的情况，之前分析的时候用基本的shell命令进行处理，但是面对大量数据的时候则有些力不从心，而且面对纯文字也不大直观。后来有人推荐了ELK，最近ELK升级到了版本五。E， L， K三大组件统一了版本号，花了一段时间总算搭好了。
https://blog.csdn.net/magerguo/article/details/79637646
近期在研究日志系统的设计，感觉现在公司的子系统和接口太多了，日志看不过来，就想着有没有一种方法可以把各个程序的日志组合到一起。于是乎就搜到了ELK。开始对ELK的概念完全搞不懂，就照着各个平台文档一顿安装和研究。终于搞明白了ELK这套系统的大致流程。
官方安装文档参考： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.6/install-elasticsearch.html
在EFK基础架构中，我们需要在客户端部署Filebeat，通过Filebeat将日志收集并传到LogStash中。在LogStash中对日志进行解析后再将日志传输到ElasticSearch中，最后通过Kibana查看日志。
Elasticsearch 是一个实时的分布式搜索分析引擎，它的底层是构建在 Lucene 之上的。简单来说是通过扩展 Lucene 的搜索能力，使其具有分布式的功能。
用途：展示ES(集群)数据信息 视图：https://mobz.github.io/elasticsearch-head/ 下载：https://github.com/mobz/elasticsearch-head
Elasticsearch 是一个开源的分布式 RESTful 搜索和分析引擎，它使您可以快速，近乎实时地存储，搜索和分析大量数据，能够解决越来越多不同的应用场景。
官方chart地址：https://github.com/elastic/helm-charts/tree/master/elasticsearch
我对 ElasticStack 可以说是既熟悉又陌生，说熟悉是因为很久以前就已经开始使用 ELK 来分析日志了，说陌生是因为以前的 ELK 环境都是同事搭建的，我主要是看看 Kibana 面板而已。随着 V5 的发布，ELK 全面进化为 ElasticStack，该自己动手了。
很多人刚刚接触ELK都不知道如何使用它们来做分析，经常会碰到下面的问题： 安装完ELK不知从哪下手 拿到数据样本不知道怎么分解数据 导入到elasticsearch中奇怪为什么搜不出来 搜到结果后，不知道它还能干什么 本篇就以一个完整的流程介绍下，数据从 读取-->分析-->检索-->应用 的全流程处理。在阅读本篇之前，需要先安装ELK,可以参考之前整理安装文档：ELK5.0部署教程 在利用ELK做数据分析时，大致为下面的流程： 1 基于logstash分解字段 2 基于字段创建Mapping 3 查
ELK最早是Elasticsearch（以下简称ES）、Logstash、Kibana三款开源软件的简称，三款软件后来被同一公司收购，并加入了Xpark、Beats等组件，改名为Elastic Stack，成为现在最流行的开源日志解决方案，虽然有了新名字但大家依然喜欢叫她ELK，现在所说的ELK就指的是基于这些开源软件构建的日志系统。
因为安全问题，Elasticsearch 不允许root用户直接运行，所以要创建新用户，在root用户中创建新用户,执行如下命令：
Elasticsearch 是一个实时的分布式搜索分析引擎，它的底层是构建在Lucene之上的。简单来说是通过扩展Lucene的搜索能力，使其具有分布式的功能。ES通常会和其它两个开源组件logstash（日志采集）和Kibana（仪表盘）一起提供端到端的日志/搜索分析的功能，常常被简称为ELK。
1） datasource->logstash->elasticsearch->kibana
之前的文档介绍了ELK架构的基础知识（推荐参考下http://blog.oldboyedu.com/elk/），日志集中分析系统的实施方案： - ELK+Redis - ELK+Filebeat - ELK+Filebeat+Redis - ELK+Filebeat+Kafka+ZooKeeper
对于ELK还不太熟悉的同学可以参考我前面的两篇文章ElasticSearch + Logstash + Kibana 搭建笔记、Log stash学习笔记（一），本文搭建了一套专门访问Apache的访问日志的ELK环境，能够实现访问日志的可视化分析。
本文介绍了如何利用ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）技术搭建日志分析平台，以及该平台的一些重要组件和架构设计。同时，还探讨了如何使用Filebeat进行日志收集和传输，以及自研程序如何与ELK集成。
近期需要对Nginx产生的日志进行采集，问了下度娘，业内最著名的解决方案非ELK(Elasticsearch, Logstash, Kibana)莫属。
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