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ELK日志监控平台是大型架构的必备组件，也是微服务的核心组件，下面我就全面来详解ELK日志监控@mikechen

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ELK日志监控系统

ELK 是一个用于日志管理和数据分析的开源软件栈，它由三个核心组件组成：Elasticsearch、Logstash 和 Kibana。

ELK日志系统作用

ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）日志的作用，主要涵盖了以下几个方面：

1.日志收集和存储

ELK允许组织有效地收集和存储各种类型的日志数据，包括：应用程序日志、系统日志、网络流量日志、安全事件日志等。

2.实时监控

ELK允许实时监控系统和应用程序的性能和状态，通过分析实时生成的日志数据，可以迅速识别问题并采取行动以防止或解决潜在的故障和性能问题。

3.故障排除

当系统出现问题时，ELK可用于帮助诊断问题的根本原因，分析日志数据可以揭示错误消息、异常和不寻常的行为，以帮助工程师快速解决问题。

ELK日志监控平台原理

ELK日志分析工作流程，如下图所示：

第一步：Logstash采集日志

首先：Logstash采集日志，日志主要包括：系统日志、应用程序日志、以及安全日志等。

Logstash收集完数据，应用过滤器进行数据处理，然后将数据发送到Elasticsearch。

第二步：使用ElasticSearch存储数据

接着，将过滤后的日志发送给Broker，然后Logstash Indexer将存放在Broker中的数据再写入Elasticsearch。

Elasticsearch存储完数据，允许用户通过：全文搜索和聚合查询来访问数据。

第三步：使用Kibana来展示界面

Kibana通过可视化图表和仪表板帮助用户可视化和分析数据，以便监控、故障排除、分析和报告。

ELK日志监控平台组件

1.Logstash

Logstash 是一个开源的数据采集工具，用于从多种数据源，比如：日志文件、数据库、消息队列等中收集数据。

主要包含功能：

1.数据输入（Input）

Logstash从多种来源收集数据，包括日志文件、消息队列、数据库、网络流量等，这些数据输入被称为Input插件。

例如：Logstash可以监控一个特定目录中的日志文件，也可以监听一个TCP端口来接收日志数据。

2.数据过滤（Filter）

一旦数据被收集，Logstash可以应用一系列的过滤器来处理和转换数据，这些过滤器可以用于解析、清洗、结构化和丰富数据。

例如：Logstash可以将非结构化的文本日志解析成结构化的JSON格式。

3.数据输出（Output）

处理完数据后，Logstash将数据发送到一个或多个目标，通常是Elasticsearch，这些数据输出被称为Output插件。

Logstash还支持将数据输出到其他存储系统、消息队列、文件或远程服务。

2.ElasticSearch

ElaticSearch，简称为ES， 是一款大数据场景下的分布式全文搜索引擎，是建立在全文搜索引擎 Apache Lucene基础上的搜索引擎。

ElaticSearch的功能主要包含：

1.数据存储（Data Storage）

Logstash将处理过的数据发送到Elasticsearch，它是一个分布式、实时的搜索和分析引擎。

Elasticsearch将数据存储在分布式索引中，这使得数据能够被高效地存储、检索和分析。

2.全文搜索和查询（Full-text Search and Querying）

Elasticsearch提供了强大的全文搜索能力，用户可以使用查询语言（如Elasticsearch查询DSL）执行复杂的搜索操作。

3.数据分析和聚合（Data Analysis and Aggregation）

Elasticsearch还支持聚合操作，允许用户对数据进行汇总和分析。用户可以创建各种聚合查询以提取有关日志数据的有用信息。

3.Kibana

Kibana 是一个开源的数据可视化和分析平台，通常与 ElaticSearch结合使用。

主要包含功能：

1.数据可视化（Data Visualization）

Kibana是用于可视化和分析数据的Web界面，它允许用户创建各种可视化图表、图形和地图，以展示日志数据的趋势和模式。

2.仪表板（Dashboards）

Kibana还允许用户创建自定义仪表板，将多个可视化元素组合在一起，以实时监视和分析数据。

仪表板可以用于监控系统性能、分析日志事件、跟踪安全事件等。

总之，ELK日志监控平台，是一个功能强大的工具集，可用于各种用途，但主要用于日志管理和分析，它们能够帮助组织实现更好的数据可视化、实时监控和问题诊断。

以上

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