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：
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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Loki日志系统是受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。它被设计得非常轻量高效且易于操作，使用标签来作为索引，而不是对全文进行检索，即通过这些标签既可以查询日志的内容也可以查询到监控的数据签，极大地降低了日志索引的存储。 L
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
背景最近，在对公司容器云的日志方案进行设计的时候，发现主流的ELK或者EFK比较重，再加上现阶段对于ES复杂的搜索功能很多都用不上最终选择了Grafana开源的Loki日志系统，下面介绍下Loki的背景。背景和动机当我们的容器云运行的应用或者某个节点出现问题了，解决思路应该如下：我们的监控使用的是基于Prometheus体系进行改造的，Prometheus中比较重要的是Metric和Alert，M
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。ELK 简介 ELK 是一个开源的实时日志分析平台，它主要由 Elasticsearch
# 如何实现Loki采集交换机日志
## 概述
在本文中，我将教会你如何使用Loki来采集交换机日志。Loki是一个开源的日志聚合系统，它可以帮助我们收集、存储和查询大量的日志数据。通过采集交换机的日志，我们可以更好地了解网络设备的运行状况，并进行故障排查和性能优化。
在开始之前，我们需要确保你已经具备一定的开发经验，并且对Loki和交换机日志有一定的了解。如果你还不熟悉这些概念，可以先查阅
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
正文vim /etc/rsyslog.conf #按如下进行更改
[root@ZABBIX-Server mnt]# egrep -v “#|^$" /etc/rsyslog.conf
$ModLoad imudp
$UDPServerRun 514
$ModLoad imtcp
$InputTCPServerRun 514
$WorkDirectory /var/lib/rsyslog
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
### 使用Loki采集K8S日志的步骤详解
在Kubernetes集群中，我们经常会需要收集和管理各个应用程序的日志信息。而Loki是一个基于Grafana的开源日志聚合系统，能够帮助我们实现对Kubernetes集群中日志的采集和查询。接下来，我会为你详细介绍如何使用Loki来采集K8S日志。
#### 步骤概览
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 部署Pro
防火墙日志通过防火墙规则日志记录，您可以审核、验证和分析防火墙规则所带来的影响。例如，您可以确定用于拒绝流量的防火墙规则是否如期发挥作用。如果您需要确定某特定防火墙规则影响的连接数，日志记录功能也十分有用。对于您要记录其连接的每一条防火墙规则，您都要单独启用防火墙规则日志记录功能。防火墙规则日志记录选项适用于所有防火墙规则，与规则的操作(允许或拒绝)或方向(入站或出站)无关。如果您对某个
一、ELKStack简介 Elstaicsearch:日志存储和搜索
logstash：日志收集
kibana：日志展示 ELK架构示意图：二、ELK安装环境准备 IP 主机名 操作系统
192.168.56.11 linux-node1 centos7
192.168.56.12 linux-node2 centos7 1、Elasticsearch安装安装JDK
springboot日志集成Logback一、Logback二、编辑controller三、日志级别的控制四、日志文件 java有许多的日志组件，比如 log4j,log4j2,logback还有java自生提供的Java Util Logging，其实在springboot中对这些组件都提供了支持，log4j，log4j2和logback都提供相应的组件支持。 一、Logback在spring
有待整理更新一、lokiInstallation | Grafana Loki documentation1、loki介绍Loki是 Grafana Labs 团队发布的开源项目，是一个水平可扩展，高可用性，多租户的日志聚合系统。项目受 Prometheus 启发，官方的介绍就是：Like Prometheus, but for logs.，类似于 Prometheus 的日志系统2、组件Loki
elasticsearch做如何进行日志采集首先elasticsearch应理解为日志的存储介质,由于其查询的便利,尤其结合kibana进行可视化查询,很多项目采用elasticsearch来存储收集的日志,至于如何进行日志采集,下面列举了项目中常用的一些采集手段ElasticsearchAppenderlockback日志组件,集成 ElasticsearchAppender 插件的方式采集,具
# Loki 采集 Docker
## 1. 介绍
Loki 是一个开源的日志聚合系统，由 Grafana Labs 团队开发，旨在为分布式系统提供高效的日志查询和聚合功能。与传统的日志系统相比，Loki 采用了高度压缩的日志索引和存储方式，有效降低了存储和查询的成本。
Docker 是一个开源的容器化平台，可以让开发者轻松地构建、发布和运行应用程序。通过将应用程序及其依赖打包到一个容器中，
介绍在项目中使用Lombok可以减少很多重复代码的书写。比如说getter/setter/toString等方法的编写。官方使用文档：https://projectlombok.org/features/allIDEA中的安装打开IDEA的Setting –> 选择Plugins选项 –> 选择Browse repositories –> 搜索lombok –> 点击安装
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
