上图包可前往：https://gitee.com/openplus/elkbulid 获取
The Elastic Stack - 它不是一个软件，而是Elasticsearch，Logstash，Kibana 开源软件的集合，对外是作为一个日志管理系统的开源方案。它可以从任何来源，任何格式进行日志搜索，分析获取数据，并实时进行展示。像盾牌（安全），监护者（警报）和Marvel（监测）一样为你的产品提供更多的可能。
更新logstash 配置文件,指定输入为kafka,输出为es,不同的topic可用type区分.
本文介绍了如何使用 Elasticsearch、Logstash、Kibana（ELK）技术栈进行日志搜索和分析。首先介绍了 ELK 技术栈的基本概念，然后通过一个简单的实例展示了如何使用 ELK 进行日志搜索和分析。最后，提供了一些常见问题和解决方案。
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这篇文章将着重于我对ELK的搭建初体验，基于部署和安装的方便，也为了巩固Docker相关的知识点的学习和熟练运行，尝试在使用Docker来搭建整个ELK系统。
ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana的简称，这三者是核心套件，但并非全部
在排查线上异常的过程中，查询日志总是必不可缺的一部分。现今大多采用的微服务架构，日志被分散在不同的机器上，使得日志的查询变得异常困难。工欲善其事，必先利其器。如果此时有一个统一的实时日志分析平台，那可谓是雪中送碳，必定能够提高我们排查线上问题的效率。本文带您了解一下开源的实时日志分析平台 ELK 的搭建及使用。
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。
在安装ELK环境时，提示："bash: npm: command not found",这就需要安装nodejs和npm环境，下面介绍通过yum方式安装： 需要在centos中添加epel和remi源中 添加epel源（如果提前安装了其他的epel-release-7-11.noarch，则需要先卸载它，否则会和下面的冲突） 64位: [root@elk-node02 mnt]# rpm -ivh http://download.fedoraproject.org/pub/epel/6/x86_64/ep
介绍 The Elastic Stack - 它不是一个软件，而是Elasticsearch，Logstash，Kibana 开源软件的集合，对外是作为一个日志管理系统的开源方案。它可以从任何来源，任
作者：Daniel Berman 译者：张斌 想要重复部署你的ELK STACK更方便一点？在这篇帖子中，我们来看看如何通过使用Ansible来实现这一点。 通常，安装ELK很容易。 但是，为了开
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。当与ELK堆栈（Elasticsearch，Logstash和Kibana）一起使用时，Topbeat可用作其他系统指标可视化工具的替代方案。
在日常运维工作中，对于系统和业务日志的处理尤为重要。今天，在这里分享一下自己部署的ELK（+Redis）-开源实时日志分析平台的记录过程（仅依据本人的实际操作为例说明，如有误述，敬请指出）~ 一、概念介绍 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
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。
Loki是由Grafana Labs开源的一个水平可扩展、高可用性，多租户的日志聚合系统的日志聚合系统。它的设计初衷是为了解决在大规模分布式系统中，处理海量日志的问题。Loki采用了分布式的架构，并且与Prometheus、Grafana密切集成，可以快速地处理大规模的日志数据。该项目受 Prometheus 启发，官方的介绍是：Like Prometheus,But For Logs.。
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。
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。
公司原本已经做了日志收集，不过是收集于单台云服务器，还需要研发以及运维去登陆查看日志。以前用的都是低版本的ELK（2.X），这次准备体验试用下最新版本的。理论以及架构这些不再说明，网上很多请自行查看！
特别说明，Mac系统需要关闭SIP才可以正常使用！即便开启了，某些位置也可能导致你无法正常使用。去他妈的，本教程不适合Mac Apple Chip安装的Docker！！
本文介绍了centos7上elastic search安装及填坑记，分享给大家，具体如下：
ELK主要由ElasticSearch、Logstash和Kibana三个开源软件组成。
现在的公司由于绝大部分项目都采用分布式架构，很早就采用ELK了，只不过最近因为额外的工作需要，仔细的研究了分布式系统中，怎么样的日志规范和架构才是合理和能够有效提高问题排查效率的。
创建运行ELK的用户，elasticsearch 不能在root 用户下直接启动所以创建 elk 用户 作为启动 elasticsearch的用户
进行校验 [root@h102 ELK]# sha1sum * c2b6831386d926ad29f0e1abfcb8ae11f5505084 elasticsearch-2.1.1.rpm 84462fee86fc70185a9e83da42e78c2d57ef0985 GPG-KEY-elasticsearch 115ba22882df75eb5f07330b7ad8781a57569b00 kibana-4.3.1-linux-x64.tar.gz a72ccab73566e52e61d6d
关于如何搭建ELK部分，请参考这篇文章，https://www.cnblogs.com/JetpropelledSnake/p/9893566.html。
ELK是什么？ E=ElasticSearch ，一款基于的Lucene的分布式搜索引擎，我们熟悉的github，就是由ElastiSearch提供的搜索，据传已经有10TB+的数据量。 L=LogStash ， 一款分布式日志收集系统，支持多输入源，并内置一些过滤操作，支持多输入元 K=Kibana ， 一款配合ElasticSearch的web可视化界面，内置非常各种查询，聚合操作，并拥有漂亮的图形化展示功能 为什么要用ELK？ 在实际应用中，我们的日志是非常重要的，它通常会记录一些比较重
修改防火墙，对外开放tcp/5601 [root@elk elk]# firewall-cmd --permanent --add-port=5601/tcp Success [root@elk elk]# firewall-cmd --reload success [root@elk elk]# firewall-cmd --list-all public (default, active) interfaces: eno16777984 eno33557248 sources: servic
在后台开发中，日志系统是一个很重要的系统，一个架构良好的日志系统，可以帮助开发者更清楚的了解服务器的状态和系统安全状况，从而保证服务器的稳定运行。日志主要包括系统日志和应用程序日志，运维和开发人员可以通过日志了解服务器中软硬件的信息，检查应用程序或系统的故障，了解故障出现的原因，以便解决问题。
本文主要目的是简化搭建ELK环境的步骤，使用Docker Compose部署ELK 7.1.1分布式集群的日志框架,只需要执行一个init.sh脚本即可搭建好一个ELK Stack日志中心。
大家好，我是CC，这是第106篇原创。 在之前的文章中，关于性能测试分析这块，我贴了一张图，推荐大家可以基于ELK进行日志数据分析；在微服务架构下，ELK是最常用的日志采集存储组件。但不少同学只是听过，对于具体是什么，怎么用比较迷茫；这一篇我从测试开发的使用维度来介绍下ELK。
在之前的文章中，关于性能测试分析这块，我贴了一张图，推荐大家可以基于ELK进行日志数据分析；在微服务架构下，ELK是最常用的日志采集存储组件。但不少同学只是听过，对于具体是什么，怎么用比较迷茫；这一篇我从测试开发的使用维度来介绍下ELK。
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：
一般我们需要进行日志分析场景：直接在日志文件中 grep、awk 就可以获得自己想要的信息。但在规模较大也就是日志量多而复杂的场景中，此方法效率低下，面临问题包括日志量太大如何归档、文本搜索太慢怎么办、如何多维度查询。需要集中化的日志管理，所有服务器上的日志收集汇总。常见解决思路是建立集中式日志收集系统，将所有节点上的日志统一收集，管理，访问。
3.5、设置目录权限 三台服务器一样 sudo chmod g+rwx /work/elk/elasticsearch/data sudo chown 1000 /work/elk/elasticsearch/data sudo chmod g+rwx /work/elk/elasticsearch/logs sudo chown 1000 /work/elk/elasticsearch/logs 3.6、启动应用 三台服务器一样 /work/elk/elasticsearch/bin/start.sh
本文介绍了如何在Windows系统下搭建ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）日志分析系统。首先介绍了ELK的基本架构，然后详细描述了如何安装和配置Elasticsearch、Logstash和Kibana。最后通过具体步骤讲解了ELK的启动过程，并给出了在启动过程中可能遇到的问题及解决方法。
ELK是一个成熟的日志系统，主要功能有收集、分析、检索，详细见 elastic官网。
本章是《Docker下ELK三部曲》系列的终篇，前面章节已经详述了ELK环境的搭建以及如何制作自动上报日志的应用镜像，今天我们把ELK和web应用发布到K8S环境下，模拟多个后台server同时上报日志的场景；
Compose中定义和启动的每一个容器都相当于一个服务(service)
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 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。
在elasticsearch 中查询数据，使用了默认的分词器，分词效果不太理想。会把字段分成一个一个汉字，搜索时会把搜索到的句子进行分词，非常不智能，所以本次引入更为智能的IK分词器。
笔者所在项目组的项目由多个子项目所组成，每一个子项目都存在一定的日志，有时候想排查一些问题，需要到各个地方去查看，极为不方便，此前听说有ELK这种神器，搜索了一下，发现利用docker搭建似乎并不麻烦，于是进行了一番尝试，结果还比较顺利，将此过程完整记录下来，希望留给有需要的读者进行参考。
在ELK日志监控分析系统的探索与实践(一)中，我们介绍了利用ELK+Filebeat监控Springboot项目的日志，本篇则是重点介绍如何利用ELk+Metricbeat监控服务器系统CPU、内存、磁盘等系统指标。
安装ELK 这里采用懒人安装，Docker容器化安装，安装前先保证自己已经安装Docker-compose,安装地址：https://github.com/deviantony/docker-elk.git,安装完访问服务地址：http://localhost:5601，http://localhost:9200.
https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/index.html
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