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
1. Murena Fairphone 5 发布：搭载去谷歌化的 /e/OS 系统，murena是一家在欧洲的智能手机和云服务供应商，凭借其去谷歌化的产品，受到了越来越多的关注。他们和智能手机制造商合作，提供开箱即用的隐私关注体验 --Linux 中国
为什么用到ELK： 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。 一般大型系统是一个分布式部署的架构，不同的服务模块部署在不同的服务器上，问题出现时，大部分情况需要根据问题暴露的关键信息，定位到具体的服务器和服务模块，构建一套集中式日志系统，可以提高定位问题的效率。 一个完整的集中式日志系统，需要包含以下几个主要特点： • 收集－能够采集多种来源的日志数据 • 传输－能够稳定的把日志数据传输到中央系统 • 存储－如何存储日志数据 • 分析－可以支持 UI 分析 • 警告－能够提供错误报告，监控机制 ELK提供了一整套解决方案，并且都是开源软件，之间互相配合使用，完美衔接，高效的满足了很多场合的应用。目前主流的一种日志系统。 ELK简介： ELK是三个开源软件的缩写，分别表示：Elasticsearch , Logstash, Kibana , 它们都是开源软件。新增了一个FileBeat，它是一个轻量级的日志收集处理工具(Agent)，Filebeat占用资源少，适合于在各个服务器上搜集日志后传输给Logstash，官方也推荐此工具。 Elasticsearch是个开源分布式搜索引擎，提供搜集、分析、存储数据三大功能。它的特点有：分布式，零配置，自动发现，索引自动分片，索引副本机制，restful风格接口，多数据源，自动搜索负载等。 Logstash 主要是用来日志的搜集、分析、过滤日志的工具，支持大量的数据获取方式。一般工作方式为c/s架构，client端安装在需要收集日志的主机上，server端负责将收到的各节点日志进行过滤、修改等操作在一并发往elasticsearch上去。 Kibana 也是一个开源和免费的工具，Kibana可以为 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日志分析友好的 Web 界面，可以帮助汇总、分析和搜索重要数据日志。 Filebeat隶属于Beats。目前Beats包含四种工具：
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。
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
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
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。
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。
了解组织生成的数百万条日志行是一项艰巨的挑战。一方面，这些日志行提供了应用程序性能，服务器性能指标和安全性的视图。另一方面，日志管理和分析可能非常耗时，这可能会妨碍采用这些日益必要的服务。
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。
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：
在 Spring Boot 应用中，监控和日志管理是确保系统稳定性和性能的重要手段。Prometheus、Grafana 和 ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）是常用的开源监控和日志管理工具。以下是如何在 Spring Boot 应用中集成和使用这些工具的详细指南。
有许多现成的可用于实现集中式日志记录的解决方案，它们使用不同的方法、体系结构和技术。理解所需的功能并选择满足需求的正确解决方案非常重要。
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。
在本文中，我们提出了用于访问安全上下文的灵活抽象层概念。它旨在通过部署在云应用程序和IoT设备中的轻量级检查和执行挂钩来编程和收集数据。
如果你负责管理数台的 Linux，你得登录每一台Linux 后，才能阅读其中的信息！ 这样是不是很麻烦？？ 那有没有什么更好的方案呢？
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
在现代软件开发中，Docker和DevOps都被广泛应用于提高开发效率、加速交付和提升运维效能。Docker是一种容器化技术，可以将应用程序及其依赖关系打包成一个可移植的容器，而DevOps则是一种文化和方法论，旨在通过自动化和协作来实现软件开发、测试和交付的高度集成。
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
这是一篇搭建 ELK 集群的文章，主要涉及3大组件 elasticsearch、logstash 和 kibana 以及一个日志收集代理 filebeat的安装，通过部署 ELK 建立对其感性的认识。
笔记内容：搭建ELK日志分析平台（上）—— ELK介绍及搭建 Elasticsearch 分布式集群 笔记日期：2018-03-02
如果你是一名系统管理员，或者是一名好奇的软件开发工程师，那么你很有可能在平常挖掘日志信息的时候找到一些很有价值的信息。
ELK 不是一款软件，而是 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana 三种软件产品的首字母缩写。这三者都是开源软件，通常配合使用，而且又先后归于 Elastic.co 公司名下，所以被简称为 ELK Stack。根据 Google Trend 的信息显示，ELK Stack 已经成为目前最流行的集中式日志解决方案。
Elastic 技术栈之 Logstash 基础 本文是 Elastic 技术栈（ELK）的 Logstash 应用。 如果不了解 Elastic 的安装、配置、部署，可以参考：Elastic 技术栈之快速入门 简介 Logstash 可以传输和处理你的日志、事务或其他数据。 功能 Logstash 是 Elasticsearch 的最佳数据管道。 Logstash 是插件式管理模式，在输入、过滤、输出以及编码过程中都可以使用插件进行定制。Logstash 社区有超过 200 种可用插件。 工作原理
跳板机就是一台服务器而已，运维人员在使用管理服务器的时候，必须先连接上跳板机，然后才能去操控内网中服务器，才能登录到目标设备上进行维护和操作。
作为一名Java程序员，我们开发了很多Java应用程序，包括桌面应用、WEB应用以及移动应用。然而日志系统是一个成熟Java应用所必不可少的，在开发和调试阶段，日志可以帮助我们更好更快地定位bug；在运行维护阶段，日志系统又可以帮我们记录大部分的异常信息，从而帮助我们更好的完善系统。本文要来分享一些Java程序员最常用的Java日志框架组件。
日志监控和分析在保障业务稳定运行时，起到了很重要的作用，不过一般情况下日志都分散在各个生产服务器，且开发人员无法登陆生产服务器，这时候就需要一个集中式的日志收集装置，对日志中的关键字进行监控，触发异常时进行报警，并且开发人员能够查看相关日志。logstash+elasticsearch+kibana3就是实现这样功能的一套系统，并且功能更强大。
1. ELK应用场景 在复杂的企业应用服务群中,记录日志方式多种多样，并且不易归档以及提供日志监控的机制。无论是开发人员还是运维人员都无法准确的定位服务、服务器上面出现的种种问题，也没有高效搜索日志内容从而快速定位问题的方式。因此需要一个集中式、独立的、搜集管理各个服务和服务器上的日志信息，集中管理，并提供良好的UI界面进行数据展示，处理分析。 因此：ELK提供一套开源的解决方案，能高效、简便的满足以上场景。
还在记复杂的Linux命令？还在为查询线上日志而苦恼？还觉得会操作Linux是个很牛X的技能？
Skywalking 是一款优秀的国产 APM 工具，包括了分布式追踪、性能指标分析、应用和服务依赖分析等。ELK 是一个完整的集中式日志系统，提供日志的收集、传输、存储、分析等一整套解决方案。将 Skywalking 的 trace id 集成到 ELK 可以打通两款工具，根据 trace id 搜索出整条链路上的所有日志，可以快速定位问题。下文通过目前最流行的两款 java 日志工具 logback 和 log4j2，介绍具体集成方案，并在最后通过 demo 演示集成效果。
张亮 当当架构部负责人。主要负责分布式中间件及私有云平台的搭建。乐于分享，拥抱开源，主导两个自研项目Elastic-Job和Sharding-JDBC都已正式开源。擅长以Java为主的分布式架构以及以Mesos为主的云平台方向，推崇代码优雅化，对于如何编写出具有强表现力的代码有深入研究。 随着互联网大规模地接入，基于流量点击盈利的Web 1.0业务模式转变为由用户主导而生成内容的互联网产品，即Web 2.0业务模式。互联网应用系统所需处理的访问量和数据量均急速增长，后端技术架构也因此面临着巨大的挑战。 这
在我们日常生活中，我们经常需要回顾以前发生的一些事情；或者，当出现了一些问题的时候，可以从某些地方去查找原因，寻找发生问题的痕迹。无可避免需要用到文字的、图像的等等不同形式的记录。用计算机的术语表达，就是 LOG，或日志。
ELK平台介绍 在搜索ELK资料的时候，发现这篇文章比较好，于是摘抄一小段： 以下内容来自：http://baidu.blog.51cto.com/71938/1676798 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传统方法查阅日志。这样是不
在Kubernetes中，每个容器都有自己的标准输出和标准错误输出，我们可以使用容器运行时提供的工具来采集这些输出，并将其重定向到日志文件中。例如，我们可以使用Docker提供的“docker logs”命令来查看容器的日志输出：
前言 随着Devops、云计算、微服务、容器等理念的逐步落地和大力发展，机器越来越多，应用越来越多，服务越来越微，应用运行基础环境越来多样化，容器、虚拟机、物理机不一而足。 面对动辄几百上千个虚拟机、容器，数十种要监控的对象，现有的监控系统还能否支撑的住？来自于容器、虚拟机、物理机的应用日志、系统服务日志如何采用同一套方案快速、完整的收集和检索？怎样的架构、技术方案才更适合如此庞大繁杂的监控需求呢？本文主要从以下几个方面来分享下笔者在日志监控方面的一些经验。 目录 一、DevOps浪潮下带来的监控挑
SSH（安全外壳）是用于路由器，交换机，防火墙，安全设备，基于Linux的操作系统和其他IT资产的最常见的远程管理协议。尽管SSH守护程序提供了出色的强化功能，以增强您的身份验证方法和访问控制，但SSHD并未提供本机监视功能。
理解OpenShift（5）：从 Docker Volume 到 OpenShift Persistent Volume
针对上述问题，为了提供分布式的实时日志搜集和分析的监控系统，我们采用了业界通用的日志数据管理解决方案 - 它主要包括 Elasticsearch 、 Logstash 和 Kibana 三个系统。通常，业界把这套方案简称为ELK，取三个系统的首字母。调研了ELK技术栈，发现新一代的logstash-forward即Filebeat，使用了golang，性能超logstash，部署简单，占用资源少，可以很方便的和logstash和ES对接，作为日志文件采集组件。所以决定使用ELK+Filebeat的架构进行平台搭建。
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
在本教程中，我们将介绍在CentOS 7上安装Elasticsearch ELK Stack，即Elasticsearch 1.7.3，Logstash 1.5.4和Kibana 4.1.1。我们还将向您展示如何对其进行配置，以便在集中位置收集和可视化系统的系统日志。Logstash是一个用于收集，解析和存储日志以供将来使用的开源工具。Kibana是一个Web界面，可用于搜索和查看Logstash已编入索引的日志。这两个工具都基于Elasticsearch。
《Linux命令行大全》（The Linux Command Line by William E. Shotts, Jr.）中英双语版
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传统方法查阅日志。这样是不是感觉很繁琐和效率低下。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。 集中化管理日志后，日志的统计和检索又成为一件比较麻烦的事情，一般我们
在微服务和容器化应用程序的时代，有效管理和监控应用程序的健康状况和性能变得至关重要。Kubernetes 是一个开源系统，用于自动化部署、扩展和管理容器化的应用程序，它已经成为企业寻求敏捷性和韧性的首选解决方案。
[喵咪BELK实战(1)]浅谈日志的重要性以及介绍BELK #w-blog博客 前言 哈喽大家好呀!这次主要为大家带来BELK日志系统相关的博文,日志大家都知道,比如nginx请求日志,系统的日志,自
运维是一个融合多学科(网络、系统、开发、安全、应用架构、存储等)的综合性技术岗位，从最初的网络管理（网管）发展到现在的系统运维工程师、网络运维工程师、安全运维工程师、运维开发工程师等，可以看出，运维的分工一直在细化，并且对综合技能要求越来越高，可以看出，未来运维的发展趋势是高、精、尖，高表示高度，精表示精通，尖表示尖端，也就是运维职场一定要站在一定的技术高度，在多个技术领域中，要精通某项技能，同时对尖端前沿技术一定要能掌控趋势。
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