elk日志存储

Ⅰ elk是什么

“ELK”是三个开源项目的首字母缩写，这三个项目分别是：Elasticsearch、Logstash 和 Kibana。Elasticsearch 是一个搜索和分析引擎。Logstash 是服务器端数据处理管道，能够同时从多个来源采集数据，转换数据，然后将数据发送到诸如 Elasticsearch 等“存储库”中。Kibana 则可以让用户在 Elasticsearch 中使用图形和图表对数据进行可视化。

Ⅱ 有熟悉elk 日志系统的吗

2.1 日志的采集
灵活性是我们选择日志采集方案更看重的因素，所以logstash属于首先方案， 它可以兼顾多种不同系统和应用类型等因素的差异，从源头上进行一些初步的日志预处理。
logstash唯一的小缺憾是它的不轻便， 因为它是使用jruby开发并跑在java虚拟机上的agent， 当然啦，同时也是优点，即各种平台上都可以用。
2.2 日志的汇总与过滤
kafka在我们挖财已经属于核心的中间件服务， 所以， 日志的汇总自然而然会倾向于使用kafka。
日志的过滤和处理因为需求的多样性，可以直接对接订阅kafka， 然后根据各自的需求进行日志的定制处理， 比如过滤和监控应用日志的异常，即使通过zabbix进行预警； 或者数据仓库方面在原始日志的基础上进行清洗和转换，然后加载到新的数据源中；
2.3 日志的存储
原始的日志存储我们采用ElasticSearch， 即ELK技术栈中E的原本用途，遵循ELK技术栈中各个方案之间的通用规范， 比如日志如索引采用logstash与kibana之间约定的index pattern。
日志的衍生数据则日志使用各方根据需求自行选择。
2.4 日志的分析与查询
ELK技术栈中的Kibana已经可以很好的满足这一需求，这里我们不折腾。
3 需要解决哪些技术问题？
因为我们在ELK技术栈的处理链路上插入了一些扩展点，所以，有些问题需要解决和澄清...
3.1 logstash与kafka的对接
ELK技术栈中， Logstash和Elastic Search是通过logstash的elasticsearch或者elasticsearch_http这几个output直接对接的， 为了让logstash转而对接kafka，我们有几种选择：
logstash-kafka
logstash-output-kafka
logstash的httpoutput
第一种和第二种方案都需要编译打包相应的依赖到logstash，然后随同logstash一起部署到服务结点， 虽然可以work， 但依赖重， 资源消耗多， 通用性不强；
个人更倾向于第三种方案，即使用logstash默认提供的http这个output， 因为http比较通用， 而且本身我们的kafka前面就有为了多系统对接而提供的http proxy方案部署。另外，依赖的管理和升级都在服务端维护，对每个服务结点是透明的。 当然， 唯一的弱点是效率可能不如基于长连接的消息传递高，只是暂时不是问题，即使将来成为瓶颈，也可以通过sharding的形式进行扩展。
3.2 kafka到elastic search的数据链路对接
kafka和es之间我们要加入一套日志过滤与处理系统， 这套系统是我们发挥整个体系最大威力的地方。 在整个系统的处理pipeline中，我们可以根据需求添加任意需要的Filter/Processor, 比如服务于应用报警的Filter/Processor，服务于数据仓库ETL的Filter/Processor等等。 但不管前面做了多少事情， 日志最终是要接入到ES进行存储的。
因为ELK技术栈中三者的对接遵循一些规范或者说规则， 而我们又需要继续复用这个技术栈中的服务提供的特定功能， 所以，即使是我们在整个处理链路中插入了扩展点，但数据的存储依然需要遵循ELK原来的规范和规则， 以便Kibana可以从ES中捞日志出来分析和展示的时候不需要任何改动。
logstash存入ES的日志，一般遵循如下的index pattern：
logstash-%{+YYYY.MM.dd}
使用日期进行索引（index）界定的好处是， 可以按照日期范围定期进行清理。
NOTE
进一步深入说明一下， 针对不同的日志类别， index pattern也最好分类对应。
更多信息:
Each log line from the input file is associated with a logstash event. Each logstash event has fields associated with it. By default, "message", "@timestamp", "@version", "host", "path" are created. The "message" field, referenced in the conditional statement, contains all the original text of the log line.
日志处理系统可以使用ES的java客户端或者直接通过ES的HTTP服务进行采集到的日志索引操作。

Ⅲ ELK是用来做什么的

大数据日志分析

Ⅳ elk日志分析平台是什么意思

首字母为该管理系统三个主要软件：Elasticsearch、Logstash、Kibana。这三个并非该管理系统的全部组成，而且还可以添加Redis,kafka,filebeat等软件

它们各自的功能大概可以这样概述：E：实时分析、实时检索、海量存储，建立索引，以便日后快速查看、搜索、分析

L：数据流传输、日志结构化

K：分析统计、酷炫图表

传统的日志架构存在的以下若干缺点：

• 开发人员无权登录，经过运维周转费时费力

• 日志数据分散在多个系统，难以查找

• 日志数据量大，查询速度慢

• 一个调用会涉及多个系统，难以在这些系统的日志中快速定位数据

• 数据不够实时

因此，需要日志分析产品，美国有Splunk，中国有日志易。也有更多的企业在使用开源产品，也就是题主说到的ELK。

Ⅳ elk如何定义日志格式

在平常处理JAVA系统日志，或者其他日志的时候，我们一般是按照log4j 或者logback 进行日志的记录。 在收集到elasticsearch之后，方便查询或统计。

定义日志格式，首先在收集的时候就要处理好。如，利用logstash的 grok插件进行切割。将日志记录按需求分成数据库字段一样的。然后存储到elasticsearch中，这样在kibana中就可以方便的按照字段统计、查询等了。

具体的操作方式，你可以看下这个链接，看是不是你要的

网页链接

Ⅵ 日志怎么文本 数据库 elk

日志怎么文本 数据库 elk
1、假设已经安装了MinGW，安装目录：C:/MinGW，将C:/MinGW/bin添加到系统环境变量中。如果闲下载安装MinGW麻烦，可以直接下载一个Dev-CPP或许Code::Blocks开发环境，这两个IDE中都是自带MinGW的。
2、下载eclipse-cpp-helios-SR2-win32.zip
3、安装opencv，假设安装目录为：C:/OpenCV
4、解压eclipse-cpp-helios-SR2-win32.zip，启动eclipse.exe
新建C++项目->可执行程序->Hello World C++ Project
5、添加头文件和库文件
右键项目选择“属性”->C/C++ Build->Settings。
Tool Settings 标签页，GCC C++ Compiler->Includes中添加OpenCV的头文件目录，MinGW C++ Linker->Libraries中添加OpenCV的库文件目录以及相应的库文件名称（注意：这里的库文件不加后缀名）

Ⅶ elk为什么会丢日志

elk会丢日志原因：增加日志目录的大小，将日志压缩保存。

elk现在的集群所需要解决的问题不仅仅是高性能、高可靠性、高可扩展性,还需要面对易维护性以及数据平台内部的数据共享性等诸多挑战。

elk系统运维数据既能实现数据平台各组件的集中式管理,方便系统运维人员,提升运维效率,又能反馈系统运行状态给系统开发人员。

elk分卷压缩：

在WinRAR中也集成了分卷压缩的功能，而且它并不像WinZip那样必须在软盘的支持下才可以使用这个功能，在制作的时候能够将某个大文件分卷压缩存放在任意指定的盘符中，所以这也大大的方便了我们的使用。

elk分卷压缩的文件或者是文件夹，在弹出的菜单中选择“添加到压缩包”选项。压缩包名称”对话框中确定文件存放的路径和名称，这时就可以将分卷压缩之后的文件存放在硬盘中的任何一个文件夹中。

elk同时在“压缩方式”下拉列表中选择采用何种方式进行压缩，建议大家采用“最好”方式，这样能够让WinRAR最大程度的压缩文件。

Ⅷ ELK在日志分析行业的优缺点是什么

日志分析领域有关ELK产品的探讨、争议也是非常多的。
zd|先说ELK在日志分析的优：
1.
强大的搜索功能，elasticsearch可以以分布式搜索的方式快速检索，而且支持DSL的语法来进行搜索，简单的说，就是通过类似配置的语言，快速筛选数据。
2.
完美的展示功能，可以展示非常详细的图表信息，而且可以定制展示内容，将数据可视化发挥的淋漓尽致。
3.
分布式功能，能够解决大型集群运维工作很多问题，包括监控、预警、日志收集解析等。
再说说缺点：
尽管研究一段时间，可以实现部署、测试。但对于中大型企业来说，功能点：告警、权限管理、关联分析等还是差之千里。团队支出需要多少成本，技术人才、时间的投入。
ELK产品需要部署多个产品。ELK指的是多个产品。
推荐一下日志分析领域日志易——可视化的海量日志（实时）搜索分析引擎。目前已经服务上百家大型企业，产品的优点呢是：实时、海量、智能运维、关联分析、权限管理、告警等；可以集群化部署！
缺点也有：收费
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