ELK Stack相关笔记

记录在elk中的解决方案

1. ELKB官网 (opens new window):日志管理工具（收集、存储、检索、分析、展示）

以ELK为核心的存储分析平台：

参考案例阅读

1. SpringBoot整合Elasticsearch的Java Rest Client (opens new window)
2. Elasticsearch Java Rest Client 上手指南（下） (opens new window)
3. 使用Java High Level REST Client操作elasticsearch (opens new window)
4. logstash beats 系列 & fluentd (opens new window)
5. Elastic Stack安装运行(docker) (opens new window)
6. Running the Elastic Stack on Docker (opens new window)
7. ElasticSearch 使用 Logstash 从 MySQL 中同步数据 (opens new window)
8. Logstash 最佳实践 (opens new window)
9. ELK日志处理开发指南 (opens new window)

Beats： 主要用于收集数据信息
Logstash: 主要用于数据传输及二次加工处理
Elasticseach: 主要用于数据存储和检索
Kibana： 主要用于数据监测分析展示

注意

ELK 7.6.1版本中，启动ES，不能像6.7.0中那样配置启动，否则会起不来。具体可以参考docker官网配置 (opens new window)。 或者ES官网配置 (opens new window)

使用经验（7.6.1）

ELKB平台化思想：
   使用ES集群作为日志数据存储平台，Kibana作为系统的分析工具，例如日志实时监视、数据统计分析、数据检索等功能。 Logstash作为标准化数据结构化解析组件，对入库的JSON数据进行字段标准化处理。Beats作为数据抓取上报组件，对文本数据、流数据进行 提取上报。中间借助Redis、RabbitMQ、Kafka作为数据缓冲带。针对不同的业务，定制前端界面，对数据进行综合分析。

Elasticsearch

1. Docker部署Elasticsearch权限认证 (opens new window)