Beats

因业务需求，需要将阿里云入口nginx访问日志进行收集统计，最原始的办法当然是将各个nginx服务器每个都统计一遍然后进行累加，这样做很麻烦不可取，鉴于我们之前已经购买过阿里云Elasticsearch服务，就想着把nginx日志采集到阿里云elasticsearch中，最开始我们想到的是通过阿里云beats来收集，查阅阿里云官方文档介绍如下 本文以Filebeat为例，介绍安装和管理采集器（Beats）的方法。通过采集器，您可以收集云服务器ECS（Elastic Compute Service）中的日志文件、网络数据、服务器指标等数据，发送到阿里云Elasticsearch（简称ES）或阿里云Logstash中，进行监控、分析等操作。 前提条件 您已完成以下操作： 创建阿里云ES实例或Logstash实例。 详情请参见创建阿里云Elasticsearch实例和创建阿里云Logstash实例。 开启阿里云ES实例的自动创建索引功能。 处于安全考虑，阿里云ES默认不允许自动创建索引。但是Beats目前依赖该功能，因此如果采集器Output选择为Elasticsearch，需要开启自动创建索引功能，详情请参见开启自动创建索引。 创建阿里云ECS实例，且该ECS实例与阿里云ES实例或Logstash实例处于同一专有网络VPC（Virtual Private Cloud）下。

文章目录 以后再也不用安装安装 tons of beats 了！ 解锁Ingest manager页面 先决条件 Ingest manager组件简介 集成（Integrations） 新的索引策略 配置（Configurations） Fleet 数据流（Data Streams） Elastic Agent 总结 以后再也不用安装安装 tons of beats 了！ 用过Elastic Stack，用过ELK的小伙伴都知道，Elastic目前提供的数据采集方案主要是基于Beats。这是一个软件族，包括了多个组件： Beats是用Go语言编写的轻量级的数据采集群，它具有以下特点： 从多个数据源采集 运行在多种终端上 Docker 和 k8s 支持Cloud的元数据 70+ 社区制造的Beats 50+ 模块 虽然通过beats，我们可以开箱即用的采集大量的数据源 但其按照意图区分多个不同软件的方式也给我们带来了不便。通常情况下，如果我们需要采集多维度的数据，就需要在一个主机上安装多个beats，比如，filebeat用于日志采集，metricbeat用于指标采集，auditbeat用于审计/安全数据的采集。客观上，从软件安装/删除，软件配置更改，软件升级等方面增加了我们对于agent的运维管理工作量。 为了解决这个问题，Elastic推出了数据摄入模块的整体解决方案

清扫银河 如果只进行 1 操作，不难证明存在操作序列的充要条件是将所有 1 边拿出来，所有点的度数为偶数，构造方案使用欧拉回路。 因为不存在重边，所以进行 1 操作时每个环环长一定大于 2，因此如果存在一个只有 1 操作的合法操作序列，这个序列的最短长度不大于 \(\lfloor \frac{m}{3} \rfloor\) 。 然后考虑 2 操作能为 1 操作做些什么。 首先可以发现性质：在一次 2 操作中将集合 \(S\) 中的点变白、其余点变黑进行翻转，等价于对 \(S\) 中的每一个点 \(x\) 将 \(x\) 变白其余点变黑进行一次翻转。 那么可以只考虑每次只有一个点翻转的情况。那么每一个点至多翻转 \(1\) 次。某个点翻转一次会导致与这个点直接相连的所有点 1 边数量的奇偶性产生变化，还会根据当前点度数对当前点 1 边数量的奇偶性产生变化。 考虑使用 0/1 异或方程描述。设 \(f_i\) 表示第 \(i\) 个点是否翻转， \(d_i\) 表示 \(i\) 点度数， \(p_i\) 表示初始态下 \(i\) 点连接的 \(1\) 边数量的奇偶性，那么有异或方程： \[\sum\limits_{(u,v) \in e}f_v \oplus [2 \not\mid d_u] f_u = p_u \] 如果该方程有解，注意到如果两个点直接相连，可以把它们的翻转操作合并

filebeat 配置 filebeat output 配置 filebeat filter 配置 filebeat _ es ingest node filebeat module 收集NGINX log Packetbeat Logstash codec Logstash Beats 来自 https://time.geekbang.org/course/detail/100030501-141191 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/ouminzy/blog/4269763

转载自： https://blog.csdn.net/UbuntuTouch/article/details/105933699 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4301161/blog/4269268

环境 操作系统：ubuntu16.04 软件版本： filebeat-6.2.2-linux-x86_64 步骤 官网 https://www.elastic.co/cn/products/beats/filebeat 下载 curl -L -O https://artifacts.elastic.co/downloads/beats/filebeat/filebeat-6.6.2-linux-x86_64.tar.gz 注意版本需要与elasticsearch版本保持一样 解压 tar xzvf filebeat-6.2.2-linux-x86_64.tar.gz 移动 mv filebeat-6.2.2-linux-x86_64 /opt 进入 cd filebeat-6.2.2-linux-x86_64 输出至logstash 修改 filebeat.yml 以设置连接信息： output.logstash: hosts: ["localhost:5044"] 输出 至 elasticsearch 修改 filebeat.yml 以设置连接信息： output.elasticsearch: hosts: ["<es_url>"] username: "elastic" password: "<password>" setup.kibana: host: "<kibana

环境 操作系统：ubuntu16.04 软件版本： filebeat-6.2.2-linux-x86_64 步骤 官网 https://www.elastic.co/cn/ 下载 curl -L -O https://artifacts.elastic.co/downloads/logstash/logstash-6.6.2.tar.gz 注意版本需要与elasticsearch版本保持一样 解压 tar zvxf logstash-6.6.2.tar.gz 移动 mv logstash-6.6.2 /opt 进入 cd logstash-6.6.2/config 复制conf模板文件 cp logstash-sample.conf logstash.conf 修改默认配置 input { beats { port => 5044 } } output { elasticsearch { hosts => ["http://localhost:9200"] index => "%{[@metadata][beat]}-%{[@metadata][version]}-%{+YYYY.MM.dd}" #user => "elastic" #password => "changeme" } } 启动 ./bin/logstash -f ./config/logstash.conf

　　如今，我们对虚拟语音助手已经十分熟悉。无论是苹果 Siri、亚马逊 Alexa，还是百度小度，阿里巴巴天猫精灵，在提供帮助之余，还经常扮演着被无聊人类调戏的对象。 　　就在你来我往的博弈之间，语音助手们练就了一身反调戏的本领，甚至还会出其不意，给你惊喜。 　　但如果把苹果推出 Siri 视为消费级虚拟语音助手诞生元年，算下来迄今已经过了近九年，要说它们没什么长进，恐怕是冤枉了。只不过，跟它们对话似乎总是差点意思。 　　当然，如果只是指示语音助手设置闹钟，查询天气，它们在绝大多数情况下都能完美实现。然而一旦脱离具体任务，以聊天或咨询为主要目的，因为涉及到对话和交互能力，它们的表现就会一落千丈，经常会出现前言不搭后语的情况，令人沮丧。 　　 为了改善这一问题，Facebook AI 近日就公布了一项最新研究成果：拥有 94 亿参数的开源 AI 聊天机器人 Blender。 　　 Facebook 研究人员声称，Blender 是迄今为止“最先进的”聊天机器人，可以以有趣和连续互动的方式讨论几乎所有内容。 在人-人和 Blender-人的对话比较测试中，有 49% 的测试者把 Blender 的对话记录误认为是人和人的对话，67% 的测试者认为 Blender 和人的对话更像是人和人的对话。 　　 　　视频｜Blender 对话演示（来源：Facebook） 　　“对话有点像 AI

　　如今，我们对虚拟语音助手已经十分熟悉。无论是苹果 Siri、亚马逊 Alexa，还是百度小度，阿里巴巴天猫精灵，在提供帮助之余，还经常扮演着被无聊人类调戏的对象。 　　就在你来我往的博弈之间，语音助手们练就了一身反调戏的本领，甚至还会出其不意，给你惊喜。 　　但如果把苹果推出 Siri 视为消费级虚拟语音助手诞生元年，算下来迄今已经过了近九年，要说它们没什么长进，恐怕是冤枉了。只不过，跟它们对话似乎总是差点意思。 　　当然，如果只是指示语音助手设置闹钟，查询天气，它们在绝大多数情况下都能完美实现。然而一旦脱离具体任务，以聊天或咨询为主要目的，因为涉及到对话和交互能力，它们的表现就会一落千丈，经常会出现前言不搭后语的情况，令人沮丧。 　　 为了改善这一问题，Facebook AI 近日就公布了一项最新研究成果：拥有 94 亿参数的开源 AI 聊天机器人 Blender。 　　 Facebook 研究人员声称，Blender 是迄今为止“最先进的”聊天机器人，可以以有趣和连续互动的方式讨论几乎所有内容。 在人-人和 Blender-人的对话比较测试中，有 49% 的测试者把 Blender 的对话记录误认为是人和人的对话，67% 的测试者认为 Blender 和人的对话更像是人和人的对话。 　　 　　视频｜Blender 对话演示（来源：Facebook） 　　“对话有点像 AI

题目描述： 给定一个字符串，逐个翻转字符串中的每个单词。 示例: 输入: " the sky is blue ", 输出: " blue is sky the ". 说明: 无空格字符构成一个单词。 输入字符串可以在前面或者后面包含多余的空格，但是反转后的字符不能包括。 如果两个单词间有多余的空格，将反转后单词间的空格减少到只含一个。 进阶: 请选用C语言的用户尝试使用 O (1) 空间复杂度的原地解法。 要完成的函数： void reverseWords(string &s) 说明： 1、这道题给定一个字符串s，相当于一个英文句子，要求把这个句子中的单词反转一下，后面的要放在前面，前面放在后面。 这个句子中可能会有多余的空格，可能会出现在第一个字符前面，可能出现在单词之间，可能出现在最后一个字符后面。 你要将多余的空格去掉，最前面和最后面不能有空格，单词之间的空格只能有一个。 c或c++语言用户使用O(1)空间复杂度的原地解法，在字符串中修改，函数类型是void，不用返回。 2、这道题如果允许多定义一个新字符串（长度与给定字符串相同），那么从给定字符串的后面读起，读出的字符从新的字符串的前面开始写起。 在写的过程中，调整新字符串的空格，使之符合要求，最后调用resize函数修改新字符串的长度，这道题也就解决了。 但现在要求原地解法，那么只能逐个交换了，后面跟前面交换