# 教你实现 ELK 可用架构图
## 一、引言
ELK 是 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana 的缩写，它们是一个强大的开源日志分析和监控平台。在本文中，我们将指导你如何实现一个可用的 ELK 架构图。我们将通过表格和流程图来展示整个流程，并提供相应的代码示例和解释。
## 二、整体流程
以下是实现 ELK 架构图的整体流程：
| 步骤 |描述 |
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原创
2024-08-15 07:37:23
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1.ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana的简称，这三者是核心套件，但并非全部。后文的四种基本架构中将逐一介绍应用到的其它套件。
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
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2023-09-27 19:41:59
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第1章 ELK简介ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）提供了一整套日志分析解决方案，其中elasticsearch是开源分布式搜索引擎。Logstash是一个开源的日志采集工具。Kibana也是开源的数据分析可视化工具。三者结合，Logstash采集系统日志信息后，上传到Elasticsearch中，kibana在利用Elasticsearch分布式高效的检索引擎，
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2024-01-31 21:30:45
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ELK标准架构图谐云观云台架构图1谐云观云台架构图2
原创
2022-09-27 11:59:51
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一、概述 笔者为了节约宝贵的服务器资源，把一些可拆分的服务合并在同一台主机。大家可以根据自己的实际业务环境自由拆分，延伸架构。
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2017-02-22 15:31:00
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一、ELK简介ELK分别表示Elasticsearch、Logstash、Kibana，是一套完整的日志收集以及展示的解决方案。新增了一个FileBeat，是一个轻量型的日志收集处理工具，FileBeat占用的资源少，适合在各个服务器上搜集日志后传输给Logstash； 二、ELK-B介绍Elasticsearch简称ES，是一个基于Lucene的、支持全文索引的分布式存储和索引引擎，提
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2023-10-08 20:42:41
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1，架构图示 第一层、数据采集层数据采集层位于最左边的业务服务器集群上，在每个业务服务器上面安装了filebeat做日志收集，然后把采集到的原始日志发送到Kafka+zookeeper集群上。第二层、消息队列层原始日志发送到Kafka+zookeeper集群上后，会进行集中存储，此时，filbeat是消息的生产者，存储的消息可以随时被消费。第三层、数据分析层Logstash作为消费者，会
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2023-06-07 21:34:33
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写在开篇本文只分享各个链路环节的配置对接，关于环境的搭建，比如kafka集群、es集群的搭建等请自行完成。还有，业务应用的日志可以是你的其他业务日志，希望本文可以起到抛砖引用的效果。测试架构这个架构描述了一个将来自不同数据源的数据通过 Kafka 中转，然后使用 Logstash 将数据从 Kafka 中读取并处理，最终将处理后的数据再写回到 Kafka 中，以供 Elasticsearch 进行
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2024-05-16 05:33:30
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目录一、概述1）Elasticsearch 存储2）Filebeat 日志数据采集3）Kafka4）Logstash 过滤5）Kibana 展示filebeat和logstash的关系二、helm3安装ELK1）准备条件2）helm3安装elasticsearch1、自定义values2、开始安装Elasitcsearch3、验证4、清理3）helm3安装Kibana1、自定义values2、开始
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2023-07-20 14:21:34
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ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana的简称，这三者是核心套件，但并非全部。后文的四种基本架构中将逐一介绍应用到的其它套件。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。Logstash是一个用来搜集、
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2023-07-15 15:59:34
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大致框架架构ELK是一组开源软件的简称，其包括Elasticsearch、Logstash 和 Kibana。ELK最近几年发展迅速，已经成为目前最流行的集中式日志解决方案。 Elasticsearch: 能对大容量的数据进行接近实时的存储，搜索和分析操作。 本项目中主要通过Elasticsearch存储所有获取的日志。 Logstash： 数据收集引擎，它支持动态的的
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2023-08-18 16:55:00
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日志数据处理这么多的日志，运维要通过各种手段完成日志的收集、过滤分析、可视化展示，那么如何实现这些功能呢？方法很多，例如ELK集成套件（Elasticsearch , Logstash, Kibana）就可以轻松实现日志数据的实时收集、分析传输以及图形化展示。那么要如何使用ELK呢，根据日志量的不同，对应的ELK架构也不尽相同，看下面几个常见架构：ELK架构1此架构主要是将Logstash部署在各
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2023-08-18 16:15:59
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ELK架构图：架构图一：这是最简单的一种ELK架构方式。优点是搭建简单，易于上手。缺点是Logstash耗资源较大，运行占用CPU和内存高。另外没有消息队列缓存，存在数据丢失隐患。此架构由Logstash分布于各个节点上搜集相关日志、数据，并经过分析、过滤后发送给远端服务器上的Elasticsearch进行存储。Elasticsearch将数据以分片的形式压缩存储并提供多种API供用户查询，操作。
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2024-03-04 15:30:52
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ELK部署（简单部署流程）简介ELK 是elastic公司提供的一套完整的日志收集以及展示的解决方案，是三个产品的首字母缩写，分别是ElasticSearch、Logstash 和 Kibana。ElasticSearch简称ES，它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
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2024-10-26 08:33:46
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在现代企业中，ELK（Elasticsearch, Logstash, Kibana）堆栈已成为处理日志数据、实时分析和可视化的标准架构。本文将深入探讨如何构建一个有效的ELK实时架构，分析其技术原理和架构设计，提供源码分析，以及进行一些扩展讨论，以期为开发者和架构师提供参考。
# 背景描述
在日志管理和分析日益成为关键业务需求的今天，ELK的实时架构图能有效帮助团队理解数据流转过程及其架构特
“高可用性”（High Availability）通常来描述一个系统经过专门的设计，从而减少停工时间，而保持其服务的高度可用性。简而言之，就是不间断对外提供服务。架构之初架构图 架构简述 这类架构比较适用于初创企业或流量较小的平台。 此种架构一般都是在平台运行之初所用到的架构，日均PV不大，简单的架构足以能够应对用户的流量请求，比如前端网站使用Apache/nginx都可以，APP服务器直
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2023-08-16 17:52:22
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概念ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana三大开源框架首字母大写简称，市面上也被称为Elastic Stack。其中Elasticsearch是一个基于Lucene、分布式、通过Restful方式进行交互的近实时搜索平台框架。像类似百度、谷歌这种大数据全文搜索引擎的场景都可以使用Elasticsearch作为底层支持框架，可见Elasticsearch提供的搜索能力确实
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2024-06-09 08:30:47
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# ELK系统架构与实践
ELK是Elasticsearch、Logstash和Kibana的缩写，它们共同构成了一个强大的日志分析和可视化平台。本文将介绍ELK系统的架构，并提供一些代码示例，帮助读者快速上手。
## 系统架构
ELK系统主要由三个组件组成：
1. **Logstash**：负责收集、解析和传输日志数据。
2. **Elasticsearch**：一个基于Lucene的搜
原创
2024-07-15 19:53:38
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# 教你实现ELK架构图
ELK是Elastic Stack的核心组件，分别由Elasticsearch、Logstash和Kibana构成，通常用于实时数据分析、可视化和监控。本文将带你一步步实现ELK架构图。
## 一、项目流程
在开始之前，我们先明确实现ELK架构图的具体步骤，以下是整个流程：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-08-12 06:30:51
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