如何进行ELK的原理及工作是怎么样的

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本篇文章为大家展示了如何进行 ELK 的原理及工作是怎么样的，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。

EKL

核心组成

1.Elastic Search 开源分布式搜索引擎，他的特点是分布式、零配置、自动发现、索引自动分片，索引副本机制，restful 接口，多数据源，自动搜索负载。

安装 Elastic Search  高可用，易扩展，支持集群 (cluster), 分片和复制 (sharding 和 replicas)

验证启动：curl -X GET http://localhost:9200

2.Logstash 完全开源的工具，可以用来对日志进行收集，分析，并将期存储供以后使用。

安装 Logstash  实时渠道能力的数据收集引擎。由三部分组成

1.shipper- 发送日志数据

2.broker- 收集数据，缺省内置 redis

3.indexer- 数据写入

启动验证：./logstash -e input{stdin{}}output{stdout{codec= rubydebug}}

3.Kibala 可以为 ES 和 Logstash 提供的日志分析友好的界面，汇总，分析和搜索重要的日志。可以在 Elasticsearch 的索引中查找，交互数据，并生成各种维度的表图

vi kibana.yml  添加下面配置

elasticsearch_url:  http://192.168.1.104:9200

浏览器访问 kinaba  http://39.106.48.25:5601/

在 kibana 中查找执行超过 400ms 的记录

READ_COMMITTED   AND  message:/[4-9]{1}[0-9][0-9]ms/

四大组件

1.Logstatsh: logstash server 端用来收集日志。

2.Elastic Search: 存储各类日志。

3.Kibala: web 化查询和可视化接口.

4.Logstash forwarder: logstash client 端用来通过 lumberjack 网络协议发送日志到 logstash server.

ELK 工作流程

  在需要收集日志的服务器上部署 logstash, 作为 logstash agent(shipper) 用于监控并过滤收集日志，将过滤后的内容发送到 Broker（缺省 Redis），然后 logstash indexer 将日志收集到一起交给全文搜索引擎 Elastic Search, 可以用 Elastic Search 进行自定义搜索通过 Kibana 来结合自定义搜索进行页面展示。

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