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如何實現(xiàn)ELK Stack日志分析系統(tǒng)架構,針對這個問題,這篇文章詳細介紹了相對應的分析和解答,希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。
“ 基本提到日志分析架構都會提到ELK Stack,基本上已經成為最長使用的日志分析架構。在日常的日志分析領域,簡單的數(shù)據(jù)分析,數(shù)據(jù)BI等進行支持。”
日志系統(tǒng)是什么?
在早期的服務器應用故障分析的時候,可能我們直接進入服務器查詢相關的日志,定位異常。但是隨著服務化與業(yè)務的不斷增長,部署的機器越來越多。甚至是管理權限中規(guī)定不得登陸生產服務器進行任意操作。又或者是由于數(shù)據(jù)滾動的問題,磁盤容量問題導致日志刪除或壓縮。
所以,我們需要做一個搜集到服務器上的所有日志,并且能夠進行統(tǒng)一檢索的系統(tǒng)。甚至能夠直接基于可視化的方式對數(shù)據(jù)進行展現(xiàn)。對系統(tǒng)的整體運行情況進行報表類的分析。
所以我們需要一套日志系統(tǒng)對相關數(shù)據(jù)進行采集,存儲,索引,可視化等。
ELK Stack架構與組件
ELK Stack可能有些同學非常熟悉,很多公司的日志分析系統(tǒng)都是采用的該架構。為什么會先把ELK Stack拿出來呢?
其實本身我做某些東西的時候,最想先了解的是該系統(tǒng)、項目、產品是為了解決什么問題而存在的。然后再進行深入的學習。
ElasticSearch前面大概的講了一下,這次主要是把ELK Stack拿出來或者說ElasticSearch當前比較常用的場景拿出來交流。
ELK Stack可以由上面的圖看出,ELK Stack由三個組件組成,ElasticSearch、Logstash與Kibana。它是由ElasticSearch起源的。ElasticSearch作為一個搜索引擎,那么本身用戶在使用的時候肯定還會需要把數(shù)據(jù)的攝入與讀取展現(xiàn)。所以也就有了Logstash和Kibana。Logstash提供數(shù)據(jù)采集與數(shù)據(jù)解析并且實現(xiàn)寫入到ElasticSearch中。而Kibana則提供了靈活的數(shù)據(jù)可視化展現(xiàn)圖片。
Logstash是開源的數(shù)據(jù)采集與處理工具,依賴其強大的管道與插件機制實現(xiàn)了多種數(shù)據(jù)格式的采集、解析、轉換方式。能夠靈活的實現(xiàn)日志的解析工作。常用的解析插件例如 grok、kv、json等格式的數(shù)據(jù)處理。Kibana是用來專門實現(xiàn)為ElasticSearch提供數(shù)據(jù)可視化的開源組件。其依賴于ElasticSearch直接對數(shù)據(jù)日志進行分析。例如分組,聚合,百分位數(shù)等。實現(xiàn) 條形圖,餅圖,折線圖等數(shù)據(jù)可視化圖表。支持直接對日志數(shù)據(jù)進行過濾,檢索等。基本能夠實現(xiàn)日常的數(shù)據(jù)分析工作。
總結來說:
ElasticSearch是一個開源的搜索引擎,它的特點是 分布式、自動發(fā)現(xiàn)、索引分片、副本、restful接口、多源、自動負載等功能。
Logstash同樣是開源的數(shù)據(jù)采集與解析處理工具。能夠提供文本內容的采集與過濾、處理、并且將數(shù)據(jù)發(fā)送到存儲空間。
Kibana也是開源免費的可視化工具,它專為ELasticSearch提供了日志分析處理的Web相關界面,實現(xiàn)數(shù)據(jù)的展現(xiàn),直接檢索ElasticSearch、匯總、分析數(shù)據(jù)日志的功能。
關于如何實現(xiàn)ELK Stack日志分析系統(tǒng)架構問題的解答就分享到這里了,希望以上內容可以對大家有一定的幫助,如果你還有很多疑惑沒有解開,可以關注億速云行業(yè)資訊頻道了解更多相關知識。
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