上次的初探文章中，只是简单的对Loki做了一个入门介绍，并且很多小伙伴对于我要把ELK换掉的想法有不同的意见
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。
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。
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”。
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。
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。
ELK Stack 日志收集和检索平台想必大家应该比较熟悉，Elasticsearch + Filebeat + Logstash + Kibana。
备注： 这一我在去年国庆节期间，整理的整个19年，学员的面试遇到的问题，整理出来之后发给后期的学员，让他们做参考和学习，看看公司会面试哪些问题。
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。
ES=elaticsearch简写， Elasticsearch是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎，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。
ELK架构为数据分布式存储、可视化查询和日志解析创建了一个功能强大的管理链。三者相互配合，取长补短，共同完成分布式大数据处理工作。
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是一款非常强大的开源搜索引擎，具备非常多强大功能，可以帮助我们从海量数据中快速找到需要的内容
首先，ELK是支持SIEM，一开始我也是用ELK进行数据收集、数据展示和数据分析，但是逐渐到后面，有一些功能需求使用查询语句是非常复杂，虽然ELK提供云SIEM，但是作为动手能力非常强的人（穷），就有放弃ELK这个想法。
Author：Gorit Date：2021/4/7 Refer：各种同类文章参考融合 + 自己的思考总结 2021年发表博文： 16/50
如果1台或者几台服务器，我们可以通过 linux命令，tail、cat，通过grep、awk等过滤去查询定位日志查问题
此时，ES 的作用类似传统业务系统中的 MySQL、PostgreSQL、Oracle 或者 Mongo 等的基础关系型数据库或非关系型数据库的作用。 我们举例说明。使用 ES 对基础文档进行检索操作，如将传统的 word 文档、PDF 文档、PPT 文档等通过 Openoffice 或者 pdf2htmlEX 工具转换为 HTML，再将 HTML 以JSON 串的形式录入到 ES，以对外提供检索服务。
什么是ELK STACK： ELK Stack是Elasticserach、Logstash、Kibana三种工具组合而成的一个栈。ELK可以将我们的系统日志、访问日志、运行日志、错误日志等进行统一收集、存储分析和搜索以及图形展现。相比传统的CTRL+F或者数据库语句来进行数据查询，ELK支持分布式搜搜，数据量可达PB级别，检索速度更快速，接近实时处理，并且更智能，可以去掉一些没有特殊含义的词汇，比如“这，的，是”，还可以进行搜索补全与搜索纠错（想想在百度搜索的情景） LogStash： 负责日志的收集，并且可以输出到指定位置，如Redis、kafka、以及最主要的ElasticSearch中，通常会在所有需要收集日志的服务器上安装Logstash，然后由Logstash agent端发送到Logstash的Server端 ElasticSearch： 使用JAVA开发、基于Lucene搜索引擎库的全文搜索工具，通过RESTful API（一种接口设计规范，让接口更易懂）隐藏了Lucene原本的复杂性。实现了日志数据的分布式、实时分析，并且可以进行搜索补全与纠错等功能，是ELK最核心的组件。相比MySQL库和表的概念，在ES中把库叫做索引。 Kibana： 负责数据的展示与统计，是一个图形化的管理系统 ElasticSearch概念与工作流程介： 索引（index）：文档的容器，是属性类似的文档集合，类似MySQL中的库或者表的概念，强烈建议同一类的数据放一个索引里 分片（shared）：Elasticsearch默认将创建的索引分为5个shard（也可以自定义），每一个shard都是一个独立完整的索引，然后分布在不同的节点上 节点：站在用户角度来看并没有主节点概念，每个节点对用户来说都是一样的，都会响应请求，但是对于集群来说，会有一个主节点用于管理节点状态以及决定shard分布方式，还会周期性检查其他节点是否可用并进行修复。各节点是通过集群名称来判断是否属于同一节点。 在Elasticsearch中将文档归属于一种类型type，而这些类型存在于索引index中。用MySQL来举例看看他们的对应关系： Database->Table->Row->Column Indice->Type->Document->Field 安装Elasticsearch： 1、ElasticSearch默认工作在集群模式下，扩展性很强，并且支持自动发现。所以在实验环境中需要至少2台服务器来搭建，但是为了防止脑裂，建立使用基数台服务器。在部署ElasticSearch前需要先部署JAVA环境，所以第一步是安装JDK，这里偷懒使用yum安装了openjdk，生产环境还是建议用JDK的源码包（暂时不支持JDK 9）。 yum install java-1.8.0-openjdk.x86_64 2、下载ElasticSearch，官网地址是www.elastic.co（不是com），其每个Products下都有专门的文档用于参考。 下载tar包解压，然后进入config目录，该目录下除了有一个主配置文件elasticsearch.yml需要配置外，还有一个jvm.options文件用于JVM的调优 tar zxf elasticsearch-6.3.tar.gz cd elasticsearch-6.3/config jvm.options文件主要是JVM优化相关，关于垃圾回收这块使用默认配置就可以了，我们要调整的就是最大内存和最小内存的设置。通常设置为一样大小，具体的值可以设置为系统最大内存的一半或三分之二 -Xms1g #程序启动时占用内存的大小 -Xmx1g #程序启动后最大可占用内存的大小 3、修改ElasticSearch的配置，编辑elasticsearch.yml cluster.name: my-application #集群名称，相同集群名称的节点会自动加入到该集群 node.name: r1 #节点名称，两个节点不能重复 path.data: /path/to/data #指定数据存储目录 path.logs: /path/to/logs #指定日志存储目录
最近公司正在往云原生进行转型，想拥有一套适合当前项目的监控系统，基于这个出发点，我们团队考虑使用 Prometheus 和 Grafana 组件。本篇将会以图解的方式剖析 Prometheus 的原理。
由于公司项目较多，所部署服务产生的日志也较多，以往查看服务器日志只能通过xshell、putty等SSH工具分别连接每台服务器，然后进入到各个服务器，执行Linux命令查看日志，这样可能会带来以下问题：
随着58集团业务的飞速发展，日志数量也呈现指数级增长。传统的日志处理方案，已不再适用，此时急需一套功能强大、稳定可靠的日志处理系统。
这家公司的真名就叫做“三藏”，和我的名字“悟空”很契合，唐三藏给悟空面试，合情合理，还带有一丝趣味，所以我就去面试了。三藏公司是一家小厂，技术负责人面的我，欲知面试结果，文末揭晓。
Log日志，不论对开发者自身，还是对软件系统乃至产品服务都是非常重要的事情。每个开发者都接触过日志，以至于每个人对日志的了解都会有所不同。
◆ SkyWalking技术 SkyWalking是国内一个开源并提交到Apache孵化器的产品，是用于收集、分析、聚合、可视化来自不同服务和本地基础服务的数据的可视化的平台。SkyWalking提供了一个可以对分布式系统甚至是跨云服务有清晰了解的简单方法。SkyWalking符合OpenTracing规范，同时提供更加现代化、炫酷的UI，可以更加直观地监控应用。SkyWalking的官方架构如下图所示。 整个系统分为三部分。 Agent：采集Tracing（调用链数据）和Metrics（指标）信息并上报
https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/index.html
官网权威指南:https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/index.html
ELK 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，而且又先后归于 Elastic.co 公司名下，故被简称为 ELK 协议栈.
Logstash与Elasticsearch的安装就不多说了，我之前有两篇文章写的比较详细了ElasticSearch + Logstash + Kibana 搭建笔记 和 Filebeat+Logstash+ElasticSearch+Kibana搭建Apache访问日志解析平台。
Loki的第一个稳定版本于2019年11月19日发布，是 Grafana Labs 团队最新的开源项目，是一个水平可扩展，高可用性，多租户的日志聚合系统。 Grafana 对 Loki 的描述如下：
大多数互联网应用场景都是读多写少，业务逻辑更多分布在写上。对读的要求大概就是要快。那么都有什么原因会导致我们完成一次出色的慢查询呢？
作者：Json、 一、ELK搭建篇 官网地址: https://www.elastic.co/cn/ 官网权威指南: https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/index.html 安装指南： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.x/rpm.html ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana的简称，这三者是核心套件，但并非全
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 （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。
ELK作为日志UI产品，自诞生就备受关注，时至今日也热度不减，在Github上有着高达 54.7k的关注。
在一个完整的项目中，不仅仅是要完成正常的业务开发。同时为了提高一些开发效率、系统异常的追踪、系统功能的扩展等等因素，往往会用到系统在开发、运行过程中所产生的日志。这就需要我们有一个完善的日志系统来存储这些数据。本文将分享如何设计一个高可用、可扩展的分布式日志系统。
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。
在ELK日志监控分析系统的探索与实践(一)中，我们介绍了利用ELK+Filebeat监控Springboot项目的日志，本篇则是重点介绍如何利用ELk+Metricbeat监控服务器系统CPU、内存、磁盘等系统指标。
上个周五的时候，Doris官宣了2.0版本，除了在性能上的大幅提升，还有一些特性需要大家特别关注。
在日常运维工作中，对于系统和业务日志的处理尤为重要。今天，在这里分享一下自己部署的ELK（+Redis）-开源实时日志分析平台的记录过程（仅依据本人的实际操作为例说明，如有误述，敬请指出）~ 一、概念介绍 日志主要包括系统日志、应用程序日志和安全日志。系统运维和开发人员可以通过日志了解服务器软硬件信息、检查配置过程中的错误及错误发生的原因。经常分析日志可以了解服务器的负荷，性能安全性，从而及时采取措施纠正错误。 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，你还在使用依次登录每台机器的
" 革命同志是块砖，哪里需要哪里搬！这不，老大发话，要我在组内做一个 Elasticsearch 技术分享。这不话题一转，开始看起来 ES 了。虽然很久之前用过 ELK 做过日志监控系统，但是毕竟时隔已久，还是得从头看起。当然手头的活也不能停，话不多说，开始分享。先看看什么是 ES？ "
本文会在腾讯云容器服务上面构造微服务基础小项目， 通过搭建ELK集群，实现利用Logstash 采集Nginx日志，收纳及利用kibana展示的功能。
【解释】INFO [simple-demo-2,ddfe378c0a8ec7cc,d4f2e63ad9bc890b,true]
现在有了 ElasticSearch，就可以直接使用基于 Lucene 的各种检索功能，ElasticSearch 是一个基于 Lucene 的分布式全文检索框架，在 Lucene 类库的基础上实现，可以避免直接基于 Lucene 开发，这一点和 Java 中 Netty 对 IO/NIO 的封装有些类似。
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。
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。
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
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