在本教程中，我们将介绍在CentOS 7上安装Elasticsearch ELK Stack，即Elasticsearch 2.2.x，Logstash 2.2.x和Kibana 4.4.x. 我们还将向你展示如何使用Filebeat 1.1.x将其配置为在集中位置收集和可视化系统的syslog。 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，用于存储日志。
摘要总结：本文主要介绍如何使用Packetbeat进行网络流量监控。Packetbeat是一个开源的网络流量监控工具，它可以捕获、分析和存储网络流量数据。本文将介绍如何使用Packetbeat进行网络流量监控，包括安装、配置和使用Kibana进行可视化。
Packetbeat可以让您监视应用程序级协议(如HTTP和MySQL)以及DNS和其他服务的实时网络流量。
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
Elastic stack 俗称 ELK stack，是一组包括 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana 在内的开源产品。Elastic Stack 由 Elastic 公司开发和维护。使用 Elastic stack，可以将系统日志发送到 Logstash，它是一个数据收集引擎，接受来自可能任何来源的日志或数据，并对日志进行归一化，然后将日志转发到 Elasticsearch，用于分析、索引、搜索和存储，最后使用 Kibana 表示为可视化数据，使用 Kibana，我们还可以基于用户的查询创建交互式图表。
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。
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。
当前结构，Filebeat部署在需要收集日志的机器上，收集日志，输出到zk+kakfa集群这个中间件中。logstash从kafka集群消费信息，并根据配置内容，进行格式转化和过滤，整理好的数据会发给elastic进行存储。elastic能对大容量的数据进行接近实时的存储、搜索和分析操作。最后由kibana提供web界面，调用elastic做数据分析，然后展示出来。
关于如何搭建ELK部分，请参考这篇文章，https://www.cnblogs.com/JetpropelledSnake/p/9893566.html。
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
此文章是我在生产环境下搭建ELK日志系统的记录，该日志系统主要是采集Java日志，开发人员能通过kibanaWeb页面查找相关主机的指定日志；对于Java日志，filebeat已做多行合并、过滤行处理，更精准的获取需要的日志信息，关于ELK系统的介绍，这里不再赘述。
在环境配置中，主要介绍Mac和linux配置，windows系统大致相同，当然，前提是大家都安装了JDK1.8及以上版本~
在本教程中，我们将介绍在Ubuntu 16.04上安装Elasticsearch ELK Stack（即Elasticsearch 2.3.x，Logstash 2.3.x和Kibana 4.5.x）。我们还将向您展示如何使用Filebeat 1.2.x将其配置为在集中位置收集和可视化系统的syslog。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，用于存储日志。
在看大型网站的中间件技术，对于Elasticsearch有点兴趣，所以将配置流程记录了一下
「在环境配置中，主要介绍Mac和linux配置，windows系统大致相同，当然，前提是大家都安装了JDK1.8及以上版本~」
在看大型网站的中间件技术，对于Elasticsearch有点兴趣，所以将配置流程记录了一下。
Topbeat是帮助将各种类型的服务器数据发送到Elasticsearch实例的几个“Beats”数据发送器之一，它允许您收集有关服务器上的CPU，内存和进程活动的信息。结合ELK服务器（Elasticsearch，Logstash和Kibana），Topbeat收集的数据可用于轻松查看指标，以便您可以在集中的位置查看服务器的状态。
官方安装文档参考： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.6/install-elasticsearch.html
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。
WatchAD是0KEE Team研发的开源域安全入侵感知系统，WatchAD收集所有域控上的事件日志和kerberos流量，通过特征匹配、Kerberos协议分析、历史行为、敏感操作和蜜罐账户等方式来检测各种已知与未知威胁，功能覆盖了大部分目前的常见内网域渗透手法。目前支持的具体检测功能包括：
ELK是ElasticSerach、Logstash、Kibana三款产品名称的首字母集合，用于日志的搜集和搜索，今天我们一起搭建和体验基于ELK的日志服务；
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本文以api.mingongge.com.cn域名为测试对象进行统计,日志为crm.mingongge.com.cn和risk.mingongge.com.cn请求之和(此二者域名不具生产换环境统计意义)，生产环境请根据具体需要统计的域名进行统计。
ES负责存储、分析数据，但是这一切前提是需要有数据，ES本身是不能够收集数据的，数据的收集如何来做呢？我们可以通过两个软件来实现数据的收集，那就是：
Elasticsearch是当前主流的分布式大数据存储和搜索引擎，可以为用户提供强大的全文本检索能力，广泛应用于日志检索，全站搜索等领域。Logstash作为Elasicsearch常用的实时数据采集引擎，可以采集来自不同数据源的数据，并对数据进行处理后输出到多种输出源，是Elastic Stack 的重要组成部分。本文从Logstash的工作原理，使用示例，部署方式及性能调优等方面入手，为大家提供一个快速入门Logstash的方式。文章最后也给出了一些深入了解Logstash的的链接，以方便大家根据需要详细了解。
总的来说，ElasticSearch负责存储数据，Logstash负责收集日志，并将日志格式化后写入ElasticSearch，Kibana提供可视化访问ElasticSearch数据的功能。
集中日志记录在尝试识别服务器或应用程序的问题时非常有用，因为它允许您在单个位置搜索所有日志。它也很有用，因为它允许您通过在特定时间范围内关联其日志来识别跨多个服务器的问题。本系列教程将教您如何在CentOS上安装Logstash和Kibana，然后如何添加更多过滤器来构造您的日志数据。
Elasticsearch 索引指相互关联的文档集合。Elasticsearch 会以 JSON 文档的形式存储数据。每个文档都会在一组键（字段或属性的名称）和它们对应的值（字符串、数字、布尔值、日期、数值组、地理位置或其他类型的数据）之间建立联系。
本文环境是在腾讯云服务器CentOS7.2搭建的，JDK1.8，Logstash-5.4.2。
当我们的系统发生故障时，我们需要登录到各个服务器上，使用 grep / sed / awk 等 Linux 脚本工具去日志里查找故障原因。
Centos7 1核4G（个人开发机搭来自己分析压测日志的，若是公司级的建议32核64G以上。再大规模的还需要分布式部署）
关于日志收集、处理、分析的方案，其实是很多，常见的就是ELK组合，即：Elasticsearch + Logstash + Kibana，官方网站：https://www.elastic.co/products
ELK：ElasticSerach、Logstash、Kibana三款产品名称的首字母集合，用于日志的搜集和搜索。简单地理解为我们可以把服务端的日志（nginx、tomcat等）直接web化展示查看，十分方便。
前言 这两天需要对接一个新的搜索业务，由于测试机器还没到位，所以就自己创造条件，通过在Windows上安装VM虚拟机，模拟整套环境，从而能快速进入核心业务的开发测试状态中。 系统环境安装配置 虚拟机VMware Workstation Pro 12 云盘下载地址：https://pan.baidu.com/s/1hrWx76k 序列号：FF1JR-AZGE6-480UP-1PPXV-W38TA Centos7 minimal镜像iso 下载地址：http://mirror.bit.edu.cn/centos
Logstash是一个开源的数据收集引擎，可以水平伸缩，而且logstash整个ELK当中拥有最多插件的一个组件，其可以接收来自不同来源的数据并统一输出到指定的且可以是多个不同目的地。
前面的章节中我们讲了几种方法将用户数据导入腾讯云ES集群。在现今云计算环境下，为了更好的利用资源跟有效的管理服务，有必要在这里跟大家讲一下，如何通过自建Docker去实现数据接入腾讯云ES呢？今天，我们讲一下这个：
logstash之所以功能强大和流行，还与其丰富的过滤器插件是分不开的，过滤器提供的并不单单是过滤的功能，还可以对进入过滤器的原始数据进行复杂的逻辑处理，甚至添加独特的事件到后续流程中。
ELK由Elasticsearch、Logstash和Kibana三部分组件组成；
ELK系列实践文章 概述 应用一旦容器化以后，需要考虑的就是如何采集位于Docker容器中的应用程序的打印日志供运维分析。典型的比如 SpringBoot应用的日志 收集。本文即将阐述如何利用ELK日
ELK官网https://www.elastic.co/products 分别提供包进行下载安装。
ELK 集群 + X-Pack + Redis 集群 + Nginx ,实时日志（数据）搜集和分析的监控系统，简单上手使用 简述 ELK实际上是三个工具的集合，ElasticSearch + Logstash + Kibana，这三个工具组合形成了一套实用、易用的监控架构，很多公司利用它来搭建可视化的海量日志分析平台。 官网下载地址：https://www.elastic.co/downloads Elasticsearch 是一个基于Apache Lucene(TM)的开源搜索引擎 ，它的特点有：分布式，
需要/var/log/logstash/logstash-plain.log 和journalctl -xe -u logstash进行排错
https://www.cnblogs.com/you-men/p/13361910.html
借鉴：https://www.cnblogs.com/straycats/p/8053937.html
通俗来讲，ELK是由Elasticsearch、Logstash、Kibana 三个开源软件的组成的一个组合体，这三个软件当中，每个软件用于完成不同的功能，ELK 又称为ELK stack，官方域名为elastic.co，ELK stack的主要优点有如下几个：
ElasticSearch是一个基于 Lucene 的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于 RESTful web 接口。Elasticsearch 是用 Java 开发的，并作为 Apache 许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。
我这里采用的是 all-in-one 的配置，即所有操作都在一台主机上，如资源充足可以将 jenkins和gitlab 与后续项目容器分开部署
修改 ES 配置文件vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
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