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
这篇文章将着重于我对ELK的搭建初体验，基于部署和安装的方便，也为了巩固Docker相关的知识点的学习和熟练运行，尝试在使用Docker来搭建整个ELK系统。
PS(Prompt Sign)指的是命令提示符，在日常运维工作中为了方面操作管理，有时会设定PS1环境变量。 废话不多说，下面开始记录下Linux中PS1设置 在/etc/.bashrc中，找到PS1变量的定义，如果没有，手动加上： 可以将显示输出到标题栏上： [root@elk-node1 ~]# vim /root/.bashrc ........... export PS1="\[\e]2;\u@\H \w\a\e[32;1m\]>\[\e[0m\]" [root@elk-node1 ~]# sour
本文介绍如何使用ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）集群对云上资源进行日志监控和审计。首先介绍了ELK集群的架构，然后详细讲解了如何在Kubernetes上部署ELK集群，最后介绍了如何通过ELK集群对云上资源进行日志监控和审计。
ELK 是 elastic(美国数据搜索软件初创公司) 公司提供的一套完整的日志收集、日志搜索分析、展示解决方案，是三个产品的首字母缩写。这三个产品分别是 ElasticSearch、Logstash 和 Kibana，同时加入 beats 来优化 Logstash。
《Docker下ELK三部曲》一共三篇文章，为您揭示如何快速搭建ELK环境，以及如何将web应用的日志上报到ELK用，三部曲内容简述如下：
Elasticsearch 索引指相互关联的文档集合。Elasticsearch 会以 JSON 文档的形式存储数据。每个文档都会在一组键（字段或属性的名称）和它们对应的值（字符串、数字、布尔值、日期、数值组、地理位置或其他类型的数据）之间建立联系。
在后台开发中，日志系统是一个很重要的系统，一个架构良好的日志系统，可以帮助开发者更清楚的了解服务器的状态和系统安全状况，从而保证服务器的稳定运行。日志主要包括系统日志和应用程序日志，运维和开发人员可以通过日志了解服务器中软硬件的信息，检查应用程序或系统的故障，了解故障出现的原因，以便解决问题。
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
总的来说，ElasticSearch负责存储数据，Logstash负责收集日志，并将日志格式化后写入ElasticSearch，Kibana提供可视化访问ElasticSearch数据的功能。
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。
Compose是一个定义和运行多个Docker应用的工具，用一个YAML（dockder-compose.yml）文件就能配置我们的应用。然后用一个简单命令就能启动所有的服务。Compose编排Docker服务的优势是在单机测试场景，因为Compose的安装简单，开箱即用，yaml的定义也复用了Dockerfile的语法。但是集群中容器编排服务还是推荐K8S或者Mesos+Marathon这样的编排调度系统。
Loki、ELK、EFK是三种广泛使用的开源日志管理工具。这些工具可以帮助开发人员和运维人员更轻松地管理应用程序的日志数据，包括收集、存储、分析和可视化。
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。但在规模较大也就是日志量多而复杂的场景中，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。
原文链接：https://dzone.com/articles/deploying-springboot-in-ecs-part-1
ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana三大开源框架首字母大写简称（但是后期出现的Filebeat（beats中的一种）可以用来替代Logstash的数据收集功能，比较轻量级）。市面上也被成为Elastic Stack。
忽如一夜春风来，千树万树梨花开，恍惚之间，ELK亦是遍地开花，甚至提供类似ELK解决方案的专业公司数量已然可观。
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。
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
Topbeat是帮助将各种类型的服务器数据发送到Elasticsearch实例的几个“Beats”数据发送器之一，它允许您收集有关服务器上的CPU，内存和进程活动的信息。当与ELK堆栈（Elasticsearch，Logstash和Kibana）一起使用时，Topbeat可用作其他系统指标可视化工具的替代方案。
The Elastic Stack - 它不是一个软件，而是Elasticsearch，Logstash，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，分析获取数据，并实时进行展示。像盾牌（安全），监护者（警报）和Marvel（监测）一样为你的产品提供更多的可能。
Elasticsearch 是一个分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。它能很方便的使大量数据具有搜索、分析和探索的能力。充分利用Elasticsearch的水平伸缩性，能使数据在生产环境变得更有价值。Elasticsearch 的实现原理主要分为以下几个步骤，首先用户将数据提交到Elasticsearch 数据库中，再通过分词控制器去将对应的语句分词，将其权重和分词结果一并存入数据，当用户搜索数据时候，再根据权重将结果排名，打分，再将返回结果呈现给用户。
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。
ELK是三个开源软件的缩写，分别表示：Elasticsearch , Logstash, Kibana，也可以指elk技术栈，包含一系列的组件。
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.。
Beats 是ELK Stack技术栈中负责单一用途数据采集并推送给Logstash或Elasticsearch的轻量级产品。
介绍 The Elastic Stack - 它不是一个软件，而是Elasticsearch，Logstash，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
Topbeat是帮助将各种类型的服务器数据发送到Elasticsearch实例的几个“Beats”数据发送器之一，它允许您收集有关服务器上的CPU，内存和进程活动的信息。结合ELK服务器（Elasticsearch，Logstash和Kibana），Topbeat收集的数据可用于轻松查看指标，以便您可以在集中的位置查看服务器的状态。
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。
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。
Compose中定义和启动的每一个容器都相当于一个服务(service)
简介 ELK并不是一款软件，是一整套解决方案，是由ElasticSearch,Logstash和Kibana三个开源工具组成:通常是配合使用，而且先后归于Elastic.co公司名下,简称ELK协议栈. 日志的收集和处理 在日常运维工作中，对于系统和业务日志的处理尤为重要。日志主要包括系统日志，应用日志，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
现在索引也可以创建了，现在可以来输出nginx、apache、message、secrue的日志到前台展示（Nginx有的话直接修改，没有自行安装）
https://www.cnblogs.com/wxy0126/p/11381598.html
“ 基本提到日志分析架构都会提到ELK Stack,基本上已经成为最长使用的日志分析架构。在日常的日志分析领域，简单的数据分析，数据BI等进行支持。”
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
Elasticsearch是一个实时的分布式搜索和分析引擎，它可以用于全文搜索，结构化搜索以及分析，采用Java语言编写。目前，官网最新的版本是Elasticsearch 7.6.0.那么同时，Elasticsearch 是一个分布式的 RESTful 风格的搜索和数据分析引擎，能够解决越来越多的用例。它作为 Elastic Stack 的核心，它集中存储您的数据，帮助您发现意料之中以及意料之外的情况。要想获取最新的软件版本和文档支持。我们可以通过访问如下链接获取相关帮助。https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch
修改防火墙，对外开放tcp/5601 [root@elk elk]# firewall-cmd --permanent --add-port=5601/tcp Success [root@elk elk]# firewall-cmd --reload success [root@elk elk]# firewall-cmd --list-all public (default, active) interfaces: eno16777984 eno33557248 sources: servic
通过遵循这个成长路径，你可以逐步成为一名出色的 Elastic Stack 架构师。
通常，我们运维管理人员需要知道一台服务器上有哪些用户登录过，在服务器上执行了哪些命令，干了哪些事情，这就要求记录服务器上所用登录用户的操作信息，这对于安全维护来说很有必要。废话不多说了，下面直接记录做法： 1）查看及管理当前登录用户 使用w命令查看当前登录用户正在使用的进程信息，w命令用于显示已经登录系统的用户的名称，以及它们正在做的事。该命令所使用的信息来源于/var/run/utmp文件。w命令输出的信息包括： -> 用户名称 -> 用户的机器名称或tty号 -> 远程主机地址 -> 用户登录系统的时间
在分布式系统中，由于节点服务会部署多台，一旦出现线上问题需要通过日志分析定位问题就需要登录服务器一台一台进行日志检索，非常不便利，这时候就需要用到EFK日志收集工具。
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。
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
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。
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