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ELK/EFK (7.3) 企业PB级日志系统实战

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简介：
本课程深入讲解如何构建和管理大规模的日志处理系统，基于ELK（Elasticsearch, Logstash, Kibana）或EFK（Elasticsearch, Fluentd, Kibana）架构，适用于企业级PB规模数据的高效分析与监控。 Elastic Stack日志系统是目前企业广泛使用的一套解决方案。它包含的组件有Filebeat, Logstash, Elastic 和 Kibana 等。本课程将引入Kafka，使Elastic Stack能够处理PB级的日志量，并弥补传统ELk架构中的不足。 通过这门课的学习，你将会从零开始部署整个Elastic Stack系统，包括对各个组件的详细讲解以及如何使用API进行操作、监控和绘图等。同时课程还会结合实际运维案例，帮助学员更好地理解原理并避免一些常见的错误路径。 目前我们公司每天产生的数据量至少为8个T，并且需要保存半年的历史日志。这门教程能够支持PB级的日志收集系统的需求。

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  • ELK/EFK (7.3) 企业PB级日志系统实战
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    本课程深入讲解如何构建和管理大规模的日志处理系统，基于ELK（Elasticsearch, Logstash, Kibana）或EFK（Elasticsearch, Fluentd, Kibana）架构，适用于企业级PB规模数据的高效分析与监控。 Elastic Stack日志系统是目前企业广泛使用的一套解决方案。它包含的组件有Filebeat, Logstash, Elastic 和 Kibana 等。本课程将引入Kafka，使Elastic Stack能够处理PB级的日志量，并弥补传统ELk架构中的不足。 通过这门课的学习，你将会从零开始部署整个Elastic Stack系统，包括对各个组件的详细讲解以及如何使用API进行操作、监控和绘图等。同时课程还会结合实际运维案例，帮助学员更好地理解原理并避免一些常见的错误路径。 目前我们公司每天产生的数据量至少为8个T，并且需要保存半年的历史日志。这门教程能够支持PB级的日志收集系统的需求。
     
  • 企业级ELK日志分析系统资源
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    本资源提供全面的企业级ELK（Elasticsearch, Logstash, Kibana）日志分析系统的部署、配置和优化指南，助力高效管理大规模应用的日志数据。 ELK企业级日志分析系统是一种强大的工具组合，用于收集、查看和分析应用程序和服务的日志数据。它包括Elasticsearch（负责存储及搜索日志）、Logstash（处理并转发日志）以及Kibana（提供可视化界面）。该系统的应用能够帮助企业更好地监控系统运行状况，并快速定位问题根源。
     
  • ELK企业日志分析系统部署实战详解！理论结合实践！
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    本课程深入浅出地讲解了如何部署和使用ELK（Elasticsearch, Logstash, Kibana）企业级日志分析系统，将复杂的概念与实际操作紧密结合，助力学员掌握从理论到实践的全过程。 文章目录 前言 一：理论部分 1.1 什么是ELK日志分析系统？其作用是什么？ 1.2 是什么原因催生了ELK日志分析系统的诞生？ 1.3 ELK日志分析系统的开源工具解析 1.3.1 Logstash解析 1.3.2 ElasticSearch解析 1.3.3 Kibana解析 1.4 ELK的日志处理工作流程是怎样的？ 二：ELK部署实战 2.1 环境介绍 2.2 实验拓扑图 2.3 实验过程 2.3.1 开局优化 2.3.2 node1与node2部署elasticsearch软件 2.3.3 node1和node2安装elasticsearch-head插件 2.3.4 apache服务器部署logstash相关
     
  • ELK日志收集系统的全面实现
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    本文章详细介绍如何构建和配置ELK（Elasticsearch, Logstash, Kibana）日志管理系统，涵盖数据收集、处理及可视化全过程。 ELK（Elasticsearch, Logstash, Kibana）日志收集系统是一种广泛使用的解决方案，用于高效地管理与分析应用程序及系统的日志数据。这套工具帮助运维人员监控系统状态、排查问题并进行数据分析。 本案例将利用VMware Workstation 15 Pro虚拟机软件和CentOS7操作系统镜像来搭建一个完整的ELK日志管理系统。在这个环境中，我们创建了四台虚拟机（elktest1至elktest4），每台分配2GB内存及25GB磁盘空间。这些机器将分别承载不同的服务，包括Elasticsearch集群、Logstash集群、Kibana以及Kafka集群，并使用Filebeat进行日志采集。 在每个虚拟机中需完成基础配置，安装必要的工具如lrzsz, vim, wget和net-tools等软件包，同时还要为Node.js及JDK环境做好准备。NPM是用于管理Node.js应用的包管理系统，而Kafka与Zookeeper则需要Java开发套件（JDK）的支持。 随后将进行Elasticsearch集群的安装配置工作，在elktest1至elktest4上部署相关实例，并通过修改`cluster.name`和`network.host`参数确保它们加入到同一集群中。为保证数据冗余及可用性，还需设置副本分片数量。 Logstash用于收集、解析并转发日志信息；在虚拟机2-4中安装此工具后，每个节点将会负责从Kafka接收消息并将处理后的结果发送至Elasticsearch集群。其配置文件通常包括输入、过滤和输出三部分，并可根据具体需求进行定制化设置。 作为高吞吐量的分布式消息队列，Kafka用于在Logstash与Elasticsearch间传输日志数据；同样地，在虚拟机2-4上部署此服务并完成相应的主题创建及分区副本数量配置等步骤。 Filebeat是一款轻便的日志收集代理程序，它从源文件中抓取日志信息，并将其发送给Logstash或直接推送至Elasticsearch。在应用服务器端安装该软件后，还需指定所需采集的日志位置以及目标输出地址（Kafka或Logstash）。 最后，在elktest1上部署数据可视化工具Kibana以查询、分析及展示存储于Elasticsearch中的日志信息；配置步骤包括定义集群的访问路径和索引模式等关键参数。待所有组件安装完毕并启动服务后，即可通过Kibana的Web界面实时查看各应用的日志情况，快速定位问题所在，并进行性能监控以提升整体运维效率。由于其强大的可扩展性和灵活性特点，ELK日志管理系统已成为现代IT环境中的重要工具之一。
     
  • ELK日志分析系统中的Elasticsearch
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    ELK日志分析系统的Elasticsearch组件是一款强大的搜索引擎和数据存储工具，用于高效管理和搜索各类日志数据。 **Elasticsearch：ELK日志分析系统的基石** 在IT运维和大数据分析领域，ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）日志分析系统因其强大的日志收集、处理和可视化能力而广受赞誉。其中，Elasticsearch是核心组件，负责存储和检索海量数据，提供实时、高效且可扩展的搜索与分析功能。本篇文章将深入探讨Elasticsearch 5.4.2版本的重要特性和应用。 ### 一、Elasticsearch概述 Elasticsearch是一款基于Lucene的开源分布式搜索引擎，设计目标是简单易用、可扩展性强，并具有出色的性能。它支持实时分析，能处理结构化和非结构化的数据，广泛应用于日志分析、监控、信息检索、商业智能等多个场景。 ### 二、Elasticsearch 5.4.2版本特点 1. **性能优化**：5.4.2版本在搜索和索引速度上进行了优化，提高了整体性能，使得大规模数据处理更加流畅。 2. **稳定性提升**：修复了多个已知问题，增强了系统的稳定性和可靠性，降低了服务中断的风险。 3. **安全增强**：提供了更完善的安全性配置，包括内置的X-Pack插件，支持身份验证、访问控制、审计日志等功能，提升了数据安全性。 4. **索引生命周期管理**：引入了索引生命周期管理（ILM），允许用户定义索引的生命周期策略，自动执行如热温冷数据迁移、过期数据删除等操作。 5. **API改进**：更新和改进了RESTful API，使其更符合标准，方便开发者进行集成和扩展。 6. **查询优化**：增强了查询性能，包括对聚合查询和多搜索的支持，以及对复杂查询的优化。 ### 三、Elasticsearch架构 Elasticsearch采用分布式、多节点的架构，每个节点都是平等的，可以互相发现和通信。节点之间通过网络连接形成集群，共同承担索引和搜索任务。这种架构使得Elasticsearch具备高可用性和容错性。 ### 四、数据模型 Elasticsearch以文档为中心，文档是基本的数据单元，可以是JSON格式。数据被组织成索引（index）、类型（type）和文档（document）。在5.4.2版本中，type概念已被弃用，所有文档都属于单个索引。 ### 五、索引与分片 索引是逻辑空间，用于存储相似类型的数据。为了分布式的处理，索引会被分成多个分片（shard），每个分片都是一个独立的Lucene实例，可以在集群中的任何节点上运行。分片可以是主分片或副本分片，副本分片用于提高可用性和容错性。 ### 六、搜索与分析 Elasticsearch支持全文搜索、布尔搜索、短语搜索、范围搜索等多种搜索方式。其强大的分析功能包括分词、同义词、词干化等，确保搜索准确性和用户体验。 ### 七、Kibana集成 与Kibana的结合是ELK栈的一大亮点。Kibana提供了一个直观的Web界面，用于数据可视化和交互式探索，帮助用户理解Elasticsearch中的数据。 ### 八、Logstash整合 Logstash作为ELK中的数据收集和预处理工具，可以从各种来源接收日志，进行过滤和转换，然后将清洗后的数据发送到Elasticsearch进行存储和分析。 ### 结语 Elasticsearch 5.4.2版本以其高效、灵活的特性，为日志分析和其他大数据应用场景提供了强大支持。通过与Logstash和Kibana的协同工作，ELK日志分析系统构建了一套完整的解决方案，帮助企业更好地管理和洞察他们的数据。
     
  • ELK日志分析系统的PPTX文档
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    本PPTX文档全面介绍了ELK（Elasticsearch, Logstash, Kibana）日志分析系统，涵盖其架构、组件功能及应用场景，适合技术爱好者和开发人员参考学习。 本段落介绍了ELK Stack日志分析系统，它由Elasticsearch、Logstash和Kibana三个开源软件组成，在实时数据检索与分析场景下通常协同使用。传统的日志统计及分析方法主要包括系统日志、应用程序日志以及安全日志，并依赖运维人员手动查询各个服务的日志文件进行监测。ELK Stack则能够帮助用户实现自动化的日志收集、分析和可视化，从而提高故障排查效率。
     
  • 迅速构建ELK日志分析系统
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    本教程详细介绍如何快速搭建和配置ELK（Elasticsearch, Logstash, Kibana）日志分析平台，适用于需要高效管理与解析大规模日志数据的技术人员。 ELK是Elasticsearch、Logstash和Kibana的简称，这三者构成了核心组件，但并非全部内容。其中，Elasticsearch是一个实时全文搜索与分析引擎，具备搜集、分析及存储数据的功能，并通过开放REST和JAVA API等结构提供高效的搜索能力，它是一个可扩展且分布式的系统。该搜索引擎建立在Apache Lucene之上。 Logstash则是一款用于收集、处理并转发日志的工具，支持几乎所有类型的日志文件，如系统日志、错误记录以及自定义应用程序的日志信息。它可以接收来自各种来源的数据，并进行相应的操作和分析。
     
  • ELK日志搜集.docx
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    本文档介绍了使用ELK（Elasticsearch, Logstash, Kibana）堆栈进行高效日志收集、分析和可视化的方法与实践。 第一章 环境准备 1.1 架构图 1.2 关闭Elasticsearch和Kibana服务【*】 1.3 清理Elasticsearch和Kibana的数据【*】 1.4 重启Elasticsearch和Kibana【*】 第二章 Filebeat 2.1 Filebeat&Nginx安装 2.1.1 下载官方Filebeat【db01】 2.1.2 安装Filebeat和Nginx【db01】 2.1.3 配置Filebeat【db01】 2.1.4 开启Nginx和Filebeat服务【db01】 2.2 Filebeat测试 2.2.1 检查es-head 2.2.2 访问Nginx产生日志 2.3 Kibana索引检索 2.3.1 创建索引模式 2.3.2 查看索引图 2.3.3 使用for循环在db01上生成访问日志【db01】 2.3.4 将db02的日志也收集到Elasticsearch中【db02】 2.3.5 多次访问db02的Nginx服务，分别查看Elasticsearch中的数据
     
  • ELK开放源代码日志审计系统
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    ELK是一款流行的开源日志审计解决方案，结合Elasticsearch、Logstash和Kibana三个工具，提供高效的数据收集、存储与可视化功能。 文件列表： - x86_64_tar：X86二进制包 - x86_64_rpm：X86 RPM安装包 - x86_64_deb：X86 DEB安装包 - arm64_rpm：ARM RPM安装包 - 安装文档.html：详细使用说明 - images：包含详细使用说明中用到的图片
     
  • 利用Docker部署ELK日志系统的实例方法
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    本篇文章详细介绍了如何使用Docker来快速搭建和配置一个完整的ELK（Elasticsearch, Logstash, Kibana）日志管理系统，适合于对系统日志进行集中管理和分析的开发者参考。文中包括了具体的步骤、命令及注意事项。 本段落主要介绍了使用Docker搭建ELK日志系统的方法示例，并认为这是一篇不错的文章，现在分享给大家参考。希望读者能够跟随文章内容详细了解该过程。