在当今信息时代，互联网已成为人们获取信息的主要渠道之一。对于研究者和开发者来说，如何快速准确地采集整个网站数据是至关重要的一环。以下将从九个方面详细探讨这一问题。确定采集目标在着手采集之前，明确目标至关重要。这有助于确定采集内容和方式。比如，若想获取某电商平台所有商品信息，则需明确商品类别、属性等。选择采集方式不同目标可能需要不同采集方式。包括爬虫、API接口、数据抓取工具等，选择适合的方式至关重
介绍日志收集的目的：分布式日志数据统一收集，实现集中式查询和管理。能够采集多种来源的日志数据能够稳定的把日志数据解析并过滤传输到存储系统，便于故障排查安全信息和事件管理报表统计及展示功能日志收集的价值：日志查询，问题排查应用日志分析，错误报警性能分析，用户行为分析日志收集流程：日志收集方式简介：官方地址：https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/cluster-
一、系统的基本架构在以前的博客中有介绍过在物理机上搭建ELK日志分析系统，有兴趣的朋友可以看一看这篇博客将介绍如何使用Docker来更方便快捷的搭建，架构图如下： 说明：WEB服务器代表收集日志的对象，由Filebeat收集日志后发送给Logstash2，再由Logstash2发送至Redis消息队列，然后由Redis发送至Logstash1，最后由ElasticSearch收集处理并由
一、Flume概述flume是一个分布式、可靠且可用的系统，用于有效地收集、聚合和将大量来自许多不同来源的日志数据移动到集中式数据存储。flume的数据流由事件(Event)贯穿始终。事件是Flume的基本数据单位，它携带日志数据(字节数组形式)并且携带有头信息，这些Event由Agent外部的Source生成，当Source捕获事件后会进行特定的格式化，然后Source会把事件推入(单个或多个)
大数据系统中通常需要采集的日志有：系统访问日志用户点击日志其他业务日志（比如推荐系统的点击日志）在收集日志的时候，一般分为三层结构：采集层、汇总层和存储层，而不是直接从采集端将数据发送到存储端，这样的好处有：如果存储端如Hadoop集群、Kafka等需要停机维护或升级，对部署在应用服务器上的采集端没有影响，只需要汇总层做好数据的缓冲，在存储端恢复正常后继续写入数据。采集层只负责数据的采集，由汇总层
主要解决问题：项目负载均衡后，日志文件分散在多个位置，需要登录主机查看日志文件，在不确定那一个节点记录日志的
数字化时代，企业对快速采集日志的需求日益递增，对于个人开发者和企业来说，日志采集也有的截然不同的复杂度。“快速”这个需求的本质在于，如何利用比较方便部署且成熟可靠的技术选型，来降低搭建一套能满足业务诉求的日志平台所需的时间成本，其中要解决的核心问题就是：日志架构的复杂度。在此我们重点聚焦于企业用户，深度解析企业级的日志平台架构建设复杂度以及建设思路分享。01. 企业级日志架构复杂度一套企业级的日志
最近客户有个新需求，就是想查看网站的访问情况，由于网站没有做google的统计和百度的统计，所以访问情况，只能通过日志查看，通过脚本的形式给客户导出也不太实际，给客户写个简单的页面，咱也做不到成熟的日志解决方案，那就是ELK，还有现在比较火的Loki，（当然还有很多其他解决方案，比如Splunk、Datadog等），那我们这个小网站，小体量，必然是选择Loki来做所以这次就采用Nginx+Prom
原创
2023-08-15 15:01:32
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1 【背景】 前一段时间调研了几款搭建日志分析平台的方式，再系统的操作一下温故一下。 Nginx (engine x) 是一个高性能的HTTP和反向代理web服务器，
同时也提供了IMAP/POP3/SMTP服务。其特点是占有内存少，并发能力强，
事实上nginx的并发能力在同类型的网页服务器中表现较好。
Loki 是一个由Grafana实验室开发的日志聚合工具，专注于存储和查询大规模的日志数据。它与Prometheus一起使用，可以提
最近公司比较忙，没来的及更新博客，今天为大家更新一篇文章，elk+redis+filebeat，这里呢主要使用与中小型公司的日志收集，如果大型公司可以参考上面的kafka+zookeeper配合elk收集，好了开始往上怼了；Elk为了防止数据量突然键暴增，吧服务器搞奔溃，这里需要添加一个redis，让数据输入到redis当中，然后在输入到es当中 Redis安装：
目录一、介绍二、集群环境三、ES集群四、Kibana 五、Logstash六、Zookeeper七、Kafka八、Filebeat八、Nginx一、介绍（一）架构图 （二）组件介绍1.Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索服务器。提供搜集、分析、存储数据三大功能。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。Elasticsearc
本文通过安装 docker loki plugin 直接采集docker容器日志，并推送至loki。文件(如果没有就新建).
原创
2023-07-01 00:01:59
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LoRaLoRa（“Long Range”）是一种基于扩频技术的远距离无线传输技术，其实也是诸多LPWAN通信技术中的一种。这一方案为用户提供一种简单的能实现远距离、低功耗无线通信手段。目前，LoRa 主要在ISM频段运行，主要包括433、868、915 MHz等。LoRa®是物理层或无线调制用于建立长距离通信链路。许多传统的无线系统使用频移键控（FSK）调制作为物理层，因为它是一种实现低功耗的非
日志收集系统loki+promtail+Grafana 部署转自 https://zhuanlan.zhihu.com/p/639304209一、简 介Loki是受Prometheus启发由Grafana
Labs团队开源的水平可扩展，高度可用的多租户日志聚合系统。 开发语言: Google
Go。它的设计具有很高的成本效益，并且易于操作。使用标签来作为索引，而不是对全文进行检索，也就是说，你
前言
loki 是轻量、易用的日志聚合系统。如果你的k8s集群规模并不大，推荐使用grafana+loki的方案来做微服务日志的采集；Loki组成loki架构很简单，主要由3部分组成：
loki：服务端，负责存储日志和处理查询；promtail：采集端，负责采集日志发送给loki；grafana：负责采集日志的展示；promtail.ymlkubectl apply -f promtail.yml
原创
2023-09-15 13:53:28
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环境搭建Grafana 搭建docker search grafana
docker pull grafana/grafana
docker run -d -p 3000:3000 --name grafana grafana/grafanaLoki 搭建创建宿主机目录mkdir -p /usr/local/glp/loki/index
mkdir -p /usr/local/glp/loki/c
概述Grafana Loki 是一个日志聚合工具，它是功能齐全的日志堆栈的核心。Loki 是一个为有效保存日志数据而优化的数据存储。日志数据的高效索引将 Loki 与其他日志系统区分开来。与其他日志系统不同，Loki 索引是根据标签构建的，原始日志消息未编入索引。代理（也称为客户端）获取日志，将日志转换为流，并通过 HTTP API 将流推送到 Loki。Promtail 代理专为 Loki 安装
在之前的文章中，我介绍了如何使用 Filebeat 把一个日志文件直接写入到 Elasticsearch 中，或通过 Logstash 的方法写到 Elasticsearch 中。在今天的文章中，我们来介绍如何运用 Filebeat 来把 nginx 日志导入到 Elasticsearch 中，并进行分析。Filebeat 模块为你提供了一种快速处理常见日志格式的快速方法。 它们包含默认
