elk日志分析

一、简介 ELK由Elasticsearch、Logstash和Kibana三部分组件组成； Elasticsearch是个开源分布式搜索引擎，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是一个完全开源的工具，它可以对你的日志进行收集、分析，并将其存储供以后使用 kibana 是一个开源和免费的工具，它可以为 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日志分析友好的 Web 界面，可以帮助您汇总、分析和搜索重要数据日志。 二、工作流程 在需要收集日志的服务器（本文用nginx服务器，地址为192.168.5.148）上部署logstash，用于监控并过滤收集日志，将过滤后的内容按照特定的格式收集在一起交给全文搜索服务ElasticSearch，可以用ElasticSearch进行自定义搜索通过Kibana 来结合自定义搜索进行页面展示。 三、ELK帮助手册 ELK官网：https://www.elastic.co/ ELK官网文档：https://www.elastic.co/guide/index.html ELK中文手册： http://kibana.logstash.es/content/elasticsearch/monitor/logging.html 视频教程

、 简介 1 .1 介绍 　　ELK是三个开源工具组成，简单解释如下： 　　Elasticsearch是个开源分布式搜索引擎，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是一个完全开源的工具，它可以对你的日志进行收集、过滤，并将其存储供以后使用（如，搜索）。 Kibana 也是一个开源和免费的工具，它可以为 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日志分析友好的 Web 界面，可以帮助您汇总、分析和搜索重要数据日志。 1.2 场景分析 　　日志主要包括系统日志、应用程序日志和安全日志等等。运维人员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，一般我们使用grep、awk和wc等Linux命令能实现检索和统计，但是对于要求更高的查询

一、使用背景 　　目前项目中，采用的是微服务框架，对于日志，采用的是logback的配置，每个微服务的日志，都是通过File的方式存储在部署的机器上，但是由于日志比较分散，想要检查各个微服务是否有报错信息，需要挨个服务去排查，比较麻烦。所以希望通过对日志进行聚合，然后通过监控，能够快速的找到各个微服务的报错信息，快速的排查。 二、ELK分析 　　对于ELK，主要是分为Elastic Search、Logstash和Kibana三部分：其中Logstash作为日志的汇聚，可以通过input、filter、output三部分，把日志收集、过滤、输出到Elastic Search中（也可以输出到文件或其他载体）；Elastic Search作为开源的分布式引擎，提供了搜集、分析、存储数据的功能，采用的是restful接口的风格；Kibana则是作为Elastic Search分析数据的页面展示，可以进行对日志的分析、汇总、监控和搜索日志用。 　　本次使用ELK主要则是作为日志分析场景。 三、ELK部署 　　1、Elastic Search安装 　　　　本次部署的目录为【/data/deploy/elk】下，首先需要下载，下载命令为：　　 # cd /data/deploy/elk # wget https://artifacts.elastic.co/downloads

一、ELK 日志分析系统简介： 日志服务器： 1、提高安全性； 2、集中存放日志； 3、缺陷：对日志的分析困难 二、ELK日志处理步骤： 1、将日志进行集中格式化； 2、将日志格式化（logstash）并输出到 Elasticsearch； 3、对格式化后的数据进行索引和存储（Elasticsearch）； 4、前端数据的展示（Kibana） ELK：Elasticsearch + Logstash + Kibana ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana的简称，这三者是核心套件，但并非全部。 （1）Elasticsearch 是实时全文搜索和分析引擎，提供搜集、分析、存储数据三大功能；是一套开放REST和JAVA API等结构提供高效搜索功能，可扩展的分布式系统。它构建于Apache Lucene搜索引擎库之上。 （2）Logstash 是一个用来搜集、分析、过滤日志的工具。它支持几乎任何类型的日志，包括系统日志、错误日志和自定义应用程序日志。它可以从许多来源接收日志，这些来源包括 syslog、消息传递（例如 RabbitMQ）和JMX，它能够以多种方式输出数据，包括电子邮件、websockets和Elasticsearch。 （3）Kibana 是一个基于Web的图形界面，用于搜索、分析和可视化存储在 Elasticsearch指标中的日志数据

简介 日志服务器 提高安全性 集中存放日志 缺陷：对日志的分析困难 ELK日志分析系统 Elasticsearch：存储，索引池 Logstash：日志收集器 Kibana：数据可视化 日志处理步骤 1，将日志进行集中化管理 2，将日志格式化（Logstash）并输出到Elasticsearch 3，对格式化后的数据进行索引和存储（Elasticsearch） 4，前端数据的展示（Kibana） Elasticsearch的概述 提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎 Elasticsearch的概念 接近实时 集群 节点 索引：索引(库)-->类型(表)-->文档(记录) 分片和副本 Logstash介绍 一款强大的数据处理工具，可以实现数据传输、格式处理、格式化输出 数据输入、数据加工(如过滤，改写等)以及数据输出 LogStash主要组件 Shipper Indexer Broker Search and Storage Web Interface Kibana介绍 一个针对Elasticsearch的开源分析及可视化平台 搜索、查看存储在Elasticsearch索引中的数据 通过各种图表进行高级数据分析及展示 Kibana主要功能 Elasticsearch无缝之集成 整合数据，复杂数据分析 让更多团队成员受益 接口灵活，分享更容易 配置简单，可视化多数据源

最近在学习ELK的时候踩了不少的坑，特此写个笔记记录下学习过程。 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，一般我们使用grep、awk和wc等 Linux 命令能实现检索和统计，但是对于要求更高的查询、排序和统计等要求和庞大的机器数量依然使用这样的方法难免有点力不从心。 开源实时日志分析ELK平台能够完美的解决我们上述的问题，ELK由ElasticSearch、Logstash和Kiabana三个开源工具组成。官方网站： https://www.elastic.co/products Elasticsearch是个开源分布式搜索引擎，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是一个完全开源的工具，他可以对你的日志进行收集、过滤

ELK日志分析系统概述 ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana的简称 Elasticsearch是实时全文搜索和分析引擎 Logstash是一个用来搜集、分析、过滤日志的工具 Kibana是一个基于Web的图形界面，用于搜索、分析和可视化存储在 Elasticsearch指标中的日志数据 日志服务器 提高安全性 集中存放日志 缺陷：对日志的分析困难 ELK日志分析系统 收集数据：LogstashAgent 建立索引：ElasticSearchCluster 数据可视化：KilbanaServer 日志处理步骤 1.将日志进行集中化管理 2.将日志格式化( Logstash )并输出到Elasticsearch 3.对格式化后的数据进行索引和存储( Elasticsearch ) 4.前端数据的展示( Kibana ) Elasticsearch介绍 Elasticsearch的概述 提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎 Elasticsearch的概念 接近实时 集群 节点 索引：索引(库)-->类型(表)-->文档(记录) 分片和副本 Logstash介绍 一款强大的数据处理工具，可以实现数据传输、格式处理、格式化输出 数据输入、数据加工(如过滤，改写等)以及数据输出 LogStash主要组件 Shipper Indexer Broker

ELK日志分析系统概述 ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana的简称 Elasticsearch是实时全文搜索和分析引擎 Logstash是一个用来搜集、分析、过滤日志的工具 Kibana是一个基于Web的图形界面，用于搜索、分析和可视化存储在 Elasticsearch指标中的日志数据 日志服务器 提高安全性 集中存放日志 缺陷：对日志的分析困难 ELK日志分析系统 收集数据：LogstashAgent 建立索引：ElasticSearchCluster 数据可视化：KilbanaServer 日志处理步骤 1.将日志进行集中化管理 2.将日志格式化( Logstash )并输出到Elasticsearch 3.对格式化后的数据进行索引和存储( Elasticsearch ) 4.前端数据的展示( Kibana ) Elasticsearch介绍 Elasticsearch的概述 提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎 Elasticsearch的概念 接近实时 集群 节点 索引：索引(库)-->类型(表)-->文档(记录) 分片和副本 Logstash介绍 一款强大的数据处理工具，可以实现数据传输、格式处理、格式化输出 数据输入、数据加工(如过滤，改写等)以及数据输出 LogStash主要组件 Shipper Indexer Broker

日志的分析在联调和后期维护是非常重要。 今天让我们进入ELK。。。让我们一起感受这个强大的日志收集，日志分析存储，日志查询界面化显示的震撼效果吧。 Elasticsearch 是个开源分布式搜索引擎，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 是一个完全开源的工具，他可以对你的日志进行收集、过滤，并将其存储供以后使用（如，搜索）。 Kibana 也是一个开源和免费的工具，它Kibana可以为 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日志分析友好的 Web 界面，可以帮助您汇总、分析和搜索重要数据日志。 ELK 原理分析： 应用程序（AppServer）-->Logstash-->ElasticSearch-->Kibana-->浏览器（Browser） Logstash收集AppServer产生的Log，并存放到ElasticSearch集群中，而Kibana则从ElasticSearch集群中查询数据生成图表，再返回给Browser。 简单清晰的认识，对我们有很高的提升。 来源： https://www.cnblogs.com/xubiao/p/5815917.html

ELK 是现阶段众多企业单位都在使用的一种日志分析系统，它能够方便的为我们收集你想要的日志并且展示出来 ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana的简称，这三者都是开源软件，通常配合使用。 1. Elasticsearch -->存储数据 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。它是一个建立在全文搜索引擎 Apache Lucene 基础上的搜索引擎，使用 Java 语言编写，能对大容量的数据进行接近实时的存储、搜索和分析操作。 2. Logstash --> 收集数据 数据收集引擎。它支持动态的从各种数据源搜集数据，并对数据进行过滤、分析、丰富、统一格式等操作，然后存储到用户指定的位置。 3. Kibana --> 展示数据 数据分析和可视化平台。通常与 Elasticsearch 配合使用，对其中数据进行搜索、分析和以统计图表的方式展示。 EFK是ELK日志分析系统的一个变种，加入了filebeat 可以更好的收集到资源日志 来为我们的日志分析做好准备工作。 更多内容请关注：程相磊 来源： https://www.cnblogs.com/leilei001/p/12047315.html