配置日志收集系统 ELK需求背景：业务发展越来越庞大，服务器越来越多各种访问日志、应用日志、错误日志量越来越多，导致运维人员无法很好的去管理日志开发人员排查问题，需要到服务器上查日志，不方便运营人员需要一些数据，需要我们运维到服务器上分析日志为什么要用到ELK：1.一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，
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2024-10-20 20:27:11
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ELK架构下利用Kafka Group实现Logstash的高可用 原创： 37丫37 运维咖啡吧 3天前 系统运维的过程中，每一个细节都值得我们关注 下图为我们的基本日志处理架构 所有日志由Rsyslog或者Filebeat收集，然后传输给Kafka，Logstash作为Consumer消费Kaf
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2019-07-02 10:59:00
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今天以DR模式的LVS群集为基础，增加了一台从负载调度器，使用keepalived来实现主、备调度服务器的热备，从而构架具有负载均衡、高可用两种能力的LVS网站群集平台。网站拓扑架构图系统环境主机操作系统IP地址DR1主调度服务器：CentOS 7.0 x86_64192.168.100.25DR2备调度服务器：CentOS 7.0 x86_64192.168.100.26web1节点服务器：Ce
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2024-10-30 20:03:31
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win10配置ELK7.8.0+FileBeatElasticseatch，Logstash，Kibana，FileBeat此处均已7.8.0为例elastic中文社区一、配置Elasticsearch修改Elasticsearch配置文件elasticsearch.yml#节点名称（自定义）
node.name: es-test
#数据存储位置
path.data: E:\App\elastic
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2024-10-28 11:28:20
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在kubernetes集群中部署logstash步骤如下：1：logstash安装文件（目前最新版本2.3.4）；2：编写Dockerfile及执行点脚本文件run.sh，并且修改logstash conf文件，配置为消费指定rabbitmq queue，并持久化消息至目标elasticsearch集群，制作logstash镜像；3：推送镜像至某个Docker源，可以是公网的源，也可以是公司内部源
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2024-04-06 21:56:50
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logstash
原创
2018-11-02 17:03:07
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前言ZooKeeper 是一个典型的分布式数据一致性解决方案，分布式应用程序可以基于 ZooKeeper 实现诸如数据发布/订阅、负载均衡、命名服务、分布式协调/通知、集群管理、Master 选举、分布式锁和分布式队列等功能。ZooKeeper功能很强大，但是在分布式项目中也会存在单点失败问题，所以为了实现服务的高可用，ZooKeeper的集群也是必不可少的。集群架构为了保证高可用，最好是以集群形
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2024-02-14 22:25:44
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ELK集群是指Elasticsearch、Logstash和Kibana的组合，用于实时日志分析和可视化。高可用方案是指保证系统在出现故障时仍能正常运行的能力。下面我将详细介绍如何实现ELK集群的高可用方案。
首先，让我们通过以下步骤来实现ELK集群的高可用方案：
| 步骤 | 操作 |
|-------|------|
| 步骤一 | 部署Elasticsearch集群 |
| 步骤二 |
原创
2024-05-07 10:09:37
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ELK 是指 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana，是一个流行的开源数据分析和可视化平台。在应用性能监测和优化方面，ELK 可以用于实时监测、分析和优化应用程序的性能。下面是一个使用 ELK 进行应用性能监测和优化的基本项目： 1.构建应用日志收集系统使用 Logstash 构建一个应用日
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2024-07-05 06:43:22
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发现了一篇不错的关于ELK安装部署的文章，这里做个记录。一、什么是ELKELK是Elasticsearch + Logstash + Kibana 这种架构的简写。这是一种日志分平台析的架构。从前我们用shell三剑客(grep, sed, awk)来分析日志, 虽然也能对付大多数场景，但当日志量大，分析频繁，并且使用者可能不会shell三剑客的情况下， 配置方便，使用简单，并且分析结果更加直观的
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2023-12-09 19:14:56
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第一章 ELK简介及作用1.为什么用到ELK：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。 一般大型系统是一个分布式部
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2024-01-26 06:58:33
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引言本小节我们开始logstash服务的安装，这里要特别说明一下，作者并不是直接从前到后开始搭建这套ELK集群环境，而是以ES集群为核心，采用由点到面的搭建过程，因为其它的服务搭建过程大多数都是依赖elasticsearch的，我们搭建好了elasticsearch服务之后，相对来说，其它服务的正常与否和验证也就更加方便了。logstash其实本身就具有日志收集的能力，以及信息过滤处理等功能，但是
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2024-04-15 06:04:57
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由于elasticsearch的search guard 不支持 elasticsearch的jdbc，所以如果安装了search guard认证插件之后，基本上jdbc就废了，所以我们需要用到logstash来代替jdbc生成数据索引。简介Logstash是一个接收，处理，转发日志的工具。支持系统日志，webserver日志，错误日志，应用日志，总之包括所有可以抛出来的日志类型。
在一个典型的使
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2024-05-03 12:37:05
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目前公司做等保，需要有日志审计，初步考虑使用rsyslog把所有服务器的日志收集起来。同时考虑到我们运维过程中也要查询日志，要把rsyslog收集的日志可以统一界面来查询使用
收集的日志类型：系统日志，mysql日志，防火墙，waf，F5日志，sftp，smtp日志等
开源产品：Rsyslog、Kafka、ELK
处理流程为：Vm Rsyslog--> Rsyslog Server --om
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2024-03-24 14:32:29
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# Docker 安装 ELK 高可用集群教程
## 整体流程
为了实现 ELK 高可用集群，我们需要通过 Docker 运行 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana，并使用 Docker Compose 管理容器。以下是整个过程的步骤：
```mermaid
erDiagram
Docker --> Elasticsearch
Docker -->
原创
2024-05-11 05:34:52
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因为工作需求，最近在搭建日志分析系统，这里主要搭建的是系统日志分析系统，即rsyslog+elk。 因为目前仍为测试环境，这里说一下搭建的基础架构，后期上生产线再来更新最后的架构图，大佬们如果有什么见解欢迎指导。这里主要总结一下搭建过程。一.rsyslog rsyslog是如今大多数linux自带的日志收集，这里主要说一下rsyslog的简单配置。 client端配置它只需要更改准备发送
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2024-03-25 20:40:46
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在命令行中指定-e参数，从标准输入到标准输出，并格式化结果。 1234
原创
2023-06-11 18:04:46
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Logstash IntroductionLogstash is an open source data collection engine with real-tim
翻译
2022-08-17 09:08:43
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一、简介 Logstash 是开源的服务器端数据处理管道，能够同时 从多个来源采集数据、转换数据，然后将数据发送到您最喜欢的 “存储库” 中。（我们的存储库当然是 Elasticsearch。）可以用三个词来概括Logstash：集中、转换和存储数据输入采集各种样式、大小和来源的数据数据往往以各种各样的形
原创
2017-09-16 15:36:18
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logstash简介： logstash日志分析的配置和使用 logstash是一个数据分析软件，主要目的是分析log日志。整一套软件可以当作一个MVC模型，logstash是controller层，Elasticsearch是一个model层，kibana是view层。 首先将数据传给log
原创
2017-11-10 17:29:30
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