elk关于合同的英文缩写。ELK和ME分别是什么意思？

elk 时间:2021-08-09 阅读:()

QQelk怎么点亮

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elk日志分析系统怎么和其它系统结合

2.1 日志的采集灵活性是我们选择日志采集方案更看重的因素，所以logstash属于首先方案，它可以兼顾多种不同系统和应用类型等因素的差异，从源头上进行一些初步的日志预处理。

logstash唯一的小缺憾是它的不轻便，因为它是使用jruby开发并跑在java虚拟机上的agent，当然啦，同时也是优点，即各种平台上都可以用。

2.2 日志的汇总与过滤 kafka在我们挖财已经属于核心的中间件服务，所以，日志的汇总自然而然会倾向于使用kafka。

日志的过滤和处理因为需求的多样性，可以直接对接订阅kafka，然后根据各自的需求进行日志的定制处理，比如过滤和监控应用日志的异常，即使通过zabbix进行预警；或者数据仓库方面在原始日志的基础上进行清洗和转换，然后加载到新的数据源中； 2.3 日志的存储原始的日志存储我们采用ElasticSearch，即ELK技术栈中E的原本用途，遵循ELK技术栈中各个方案之间的通用规范，比如日志如索引采用logstash与kibana之间约定的index pattern。

日志的衍生数据则日志使用各方根据需求自行选择。

2.4 日志的分析与查询 ELK技术栈中的Kibana已经可以很好的满足这一需求，这里我们不折腾。

3 需要解决哪些技术问题？因为我们在ELK技术栈的处理链路上插入了一些扩展点，所以，有些问题需要解决和澄清... 3.1 logstash与kafka的对接 ELK技术栈中， Logstash和Elastic Search是通过logstash的elasticsearch或者elasticsearch_http这几个output直接对接的，为了让logstash转而对接kafka，我们有几种选择： logstash-kafka logstash-output-kafka logstash的httpoutput 第一种和第二种方案都需要编译打包相应的依赖到logstash，然后随同logstash一起部署到服务结点，虽然可以work，但依赖重，资源消耗多，通用性不强；个人更倾向于第三种方案，即使用logstash默认提供的http这个output，因为http比较通用，而且本身我们的kafka前面就有为了多系统对接而提供的http proxy方案部署。

另外，依赖的管理和升级都在服务端维护，对每个服务结点是透明的。

当然，唯一的弱点是效率可能不如基于长连接的消息传递高，只是暂时不是问题，即使将来成为瓶颈，也可以通过sharding的形式进行扩展。

3.2 kafka到elastic search的数据链路对接 kafka和es之间我们要加入一套日志过滤与处理系统，这套系统是我们发挥整个体系最大威力的地方。

在整个系统的处理pipeline中，我们可以根据需求添加任意需要的Filter/Processor, 比如服务于应用报警的Filter/Processor，服务于数据仓库ETL的Filter/Processor等等。

但不管前面做了多少事情，日志最终是要接入到ES进行存储的。

因为ELK技术栈中三者的对接遵循一些规范或者说规则，而我们又需要继续复用这个技术栈中的服务提供的特定功能，所以，即使是我们在整个处理链路中插入了扩展点，但数据的存储依然需要遵循ELK原来的规范和规则，以便Kibana可以从ES中捞日志出来分析和展示的时候不需要任何改动。

logstash存入ES的日志，一般遵循如下的index pattern： logstash-%{+YYYY.MM.dd} 使用日期进行索引（index）界定的好处是，可以按照日期范围定期进行清理。

NOTE 进一步深入说明一下，针对不同的日志类别， index pattern也最好分类对应。

更多信息: Each log line from the input file is associated with a logstash event. Each logstash event has fields associated with it. By default, "message", "@timestamp", "@version", "host", "path" are created. The "message" field, referenced in the conditional statement, contains all the original text of the log line. 日志处理系统可以使用ES的java客户端或者直接通过ES的HTTP服务进行采集到的日志索引操作。