ELKstack专栏

最新推荐文章于 2025-12-19 15:15:00 发布
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本文分享ELK栈的学习笔记，可移步个人博客的ELKstack专栏查看。ELK栈是信息技术领域用于日志分析等的重要工具。
HR小姐姐都能学会的2021最新最全云计算运维学习专栏
互联网老辛
04-24 1万+
前言 最近很多小伙伴问，学习运维需要学习哪些内容？ 我结合21年的招聘要求，以及各大公司的反馈整理了以下学习路线。 注意： 本路线是从零基础开始学起，如果有基础的部分你可以跳过。 不限年龄，不限经验，都可以学习； 建议收藏，持续更新中 第0阶段 学习方法篇 Linux运维学习方法篇 90后，零基础学习运维，算晚吗？内含书单 你只是想学好Linux而已 企业linux运维岗位详细介绍 运维项目流程 月薪12K的运维需要掌握的技术栈 运维人需要具备哪些性格品质 运维人员如何问问
如何构建Python中的分布式日志系统：ELK与Fluentd的结合
程序员Gloria的博客
06-10 764
ELK StackElasticsearch：用于存储和索引日志数据的分布式搜索引擎。Logstash：用于日志收集、过滤和转发的数据处理管道。Kibana：提供日志数据的可视化和分析工具。Fluentd：Fluentd是一款开源的数据收集器，可以轻松地收集、转换和转发日志数据。它支持多种输入和输出插件，具有高度灵活性和可扩展性。在本文中，我们探讨了如何构建一个高效的分布式日志系统，通过结合ELK（Elasticsearch、Logstash和Kibana）与Fluentd这两个强大的工具。
【1】ELK Stack专栏目录
乐小树的博客
05-13 347
本着开源共享思想，对自己在ELK stack上面的部分坑和知识共享出来，欢迎大家查证 1，高可用大数据ELK stack用到插件，中间件介绍 2，基于AWS、阿里云等云平台搭建高可用集群 3，利于ES mapping的日志格式定义 4，手动和利用ansible自动化接日志 5，日志常见解析方式参考 6，ES开源鉴权方案实现 7，日志调度问题 8，整个ELK stack监控方案及实现...
中间件的日志管理与分析：ELK Stack实战
fykam的博客
11-05 944
本文介绍了利用ELK Stack（Elasticsearch、Logstash、Kibana）进行中间件日志管理与分析的实践方法。ELK Stack通过Logstash收集处理日志数据，Elasticsearch存储索引数据，Kibana提供可视化分析。文章详细讲解了ELK架构原理、日志收集配置示例（包括文件输入、错误日志过滤等）、安装配置步骤，以及常见问题解决方法（如日志收集不全、分析不准确等）。通过ELK Stack可实现中间件日志的有效管理和分析，帮助及时发现系统问题，为后续性能监控打下基础。
【Elasticsearch系列四】ELK Stack
热门推荐
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09-15 2万+
💝💝💝欢迎来到我的博客，很高兴能够在这里和您见面！希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围，不仅可以获得有趣的内容和知识，也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。非常期待和您一起在这个小小的网络世界里共同探索、学习和成长。💝💝💝 ✨✨ 欢迎订阅本专栏 ✨✨。
Nacos与ELK Stack的集成实现日志收集与分析
fykam的博客
12-19 981
本文介绍了如何将Nacos日志集成到ELK Stack（Elasticsearch、Logstash、Kibana）进行集中管理和分析。主要内容包括：1）集成架构设计，说明Nacos日志如何通过Logstash采集、Elasticsearch存储和Kibana可视化；2）详细配置步骤，涵盖ELK组件安装、Logstash日志解析规则配置、Nacos日志格式调整；3）实操示例，提供完整的配置文件和启动命令；4）常见问题解决方案。通过该集成方案，可以实现对Nacos运行日志的高效收集、存储和分析，帮助运维人员快
ELK专栏之ES快速入门-01
m0_53157173的博客
09-12 1203
● ELK是包含但不限于ElasticSearch（简称es）、Logstash、Kibana三个开源软件组成的一个整体。这三个软件合称ELK。是用于数据抽取（Logstash）、搜索分析（ElasticSearch）、数据展现（Kibana）的一整套解决方案，所以也称为ELK stack。● 本文从ES底层对文档、索引、搜索、聚合、集群进行介绍，从搜索和聚合分析实例来展现ES的魅力。Logstash从内部如何采集数据到指定地方来展现它数据采集的功能。Kibana则从数据绘图展现数据可视化的功能。
从 ELK Stack 到简单 — Elastic Cloud Serverless 上的 Elastic 可观察性
Elastic 中国社区官方博客
12-27 1285
Elastic宣布 Elastic Cloud Serverless 上的 Elastic Observability 正式发布 - 一款完全托管的可观察性解决方案。随着组织规模的扩大，一个能够处理分布式云环境的复杂性并提供实时洞察的可观察性解决方案往往感觉像是一项难以克服的挑战，这通常是由于数据和成本相关的妥协。
01-ELK指南
Java架狗师知识框架速查表
10-25 696
一、ELK是什么？：后台分布式存储以及全文检索日 志 加 工 、“搬 运 工” kibana：数据可视化展示。ELK架构为数据分布式存储、可视化查询和日志解析创建了一个功能强大的管理链。三者相互配合，取长补短，共同完成分布式大数据处理工作。二、ES安装1、下载ES下载：（文件比较大，建议手动下载）
Elastic stack 技术栈学习（三）—— ES核心概念、在Windows10系统下部署ELK
qq_44886213的博客
12-25 4733
一. Elasticsearch 用如下命令监控集群状态，状态以JSON的格式给出。 curl http://localhost:9200/_cluster/health?pretty=true 举例： status：等于green(绿色)就是运行在正常，等于yellow(黄色)表示副本分片丢失，red(红色)表示主分片丢失 number_of_nodes：集群结点个数 ...
扔掉笨重的 ELK，这套轻量级日志收集方案太火了！
民工哥的博客
06-18 1688
具有查询拆分和缓存的作用。：Loki不直接存储日志的完整内容，而是将日志内容存储在对象存储（如AWS S3、Azure Blob Storage、本地文件系统等）中，仅在Loki中存储日志的索引信息。：Loki通常与Promtail（Loki的日志采集代理）一起使用，Promtail负责从本地文件、容器日志等来源采集日志，并将其推送到Loki。：Loki使用类似Prometheus的标签索引机制来存储和查询日志数据，这使得它能够快速地进行分布式查询和聚合，而不需要将所有数据都从存储中加载到内存中。
HoRain云--Ubuntu部署ELK实战：从零到精通
2401_86544677的博客
07-28 874
本文提供了Ubuntu服务器上部署ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）的完整指南，包含原生APT安装和Docker快速部署两种方案。详细介绍了Elasticsearch、Logstash、Kibana的安装配置步骤，以及安全加固和性能优化建议。针对生产环境推荐原生安装，测试环境可采用Docker方案。文章还包含常见问题解决方法，如内存调整、网络连接验证等。最后强调生产环境应配置多节点集群以确保高可用性，并提供了日志解析、存储优化等关键实践技巧。
微服务专栏的总体结构
yymagicer的博客
09-20 171
目标读者：专栏目标：基础系列：技术系列：设计与开发系列：运维与监控系列：案例分析：项目实战：
C# 基于 Onnx 与 P2PNet 的人群检测与计数系统源码实现
12-21
基于C#编程语言与Onnx运行时环境，本文档详细阐述了一种利用P2PNet架构实现人群密度估计与个体计数的技术方案。该方案通过解析预训练模型，实现了对图像或视频流中人群分布的精准检测，并提供了可靠的计数功能。核心内容包括模型加载与推理流程的完整实现、数据处理管道的构建以及性能优化策略的探讨。本文旨在为相关领域的开发人员提供一个清晰、可复现的参考实现，着重于工程实践的严谨性与代码模块的可用性。所有实现代码均经过结构化组织与详细注释，以确保其易于理解与集成。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
双色球每期的历史数据，截止至2025年11月20日，第25134期
最新发布
12-21
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基于微信小程序平台开发的连锁餐饮品牌点餐系统模拟实现项目_模仿肯德基德克士等知名快餐连锁品牌点餐流程与界面设计的微信小程序演示版_旨在通过构建一个具备完整点餐界面二级菜单联动功能和.zip
12-21
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全球各国塑料污染排放量shp矢量数据，单位kg·cap-1·y-1
12-21
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STM32F407 DSP加速的红外热成像系统实现与温度测量方法
12-21
本设计基于STM32F407ZET6微控制器，通过I²C总线接口连接AMG8833红外热成像传感器模块。系统软件架构采用HAL库进行底层驱动开发，以提升代码在不同硬件平台间的可移植性。考虑到原始热图像数据对存储空间的需求较高，应用程序在运行时动态调用malloc函数，从外部扩展的SRAM区域分配所需内存，从而有效管理数据缓冲区。 在数据处理环节，为优化运算效率，部分核心算法利用了微控制器内置的DSP（数字信号处理器）硬件加速单元，显著提升了图像处理速度。当前实现的软件功能聚焦于基础的热图像采集与重构，能够将传感器获取的原始热辐射信息转换为可视化的灰度或伪彩色图像。 需要说明的是，本版本程序未集成温度校准与环境补偿算法。若需应用于人体体温筛查或其他高精度温度测量场景，用户需在此基础上自行开发相应的温度标定、发射率校正及环境温度补偿模块，以确保最终输出数据的准确性与可靠性。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
（69页PPT）美颜印象APP产品营销年度战略规划案.pptx
12-21
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专栏
06-29
技术专栏文章通常涵盖特定技术主题的深入内容，包括但不限于理论基础、实践技巧、案例分析和最新技术趋势。例如，C++开发专栏可能包含从基础语法到高级特性的详细讲解，如模板元编程、内存管理以及现代C++标准（如C++17/20）的新特性[^1]。Python爬虫相关的内容则可能涉及网络请求处理、HTML解析、数据存储及反爬策略应对等实用技能，例如定义一个函数来处理HTML内容，移除特定属性、替换特殊字符、调整段落格式以确保输出文档的整洁性[^2]。 对于云技术和网络架构领域，AWS相关的技术专栏会探讨诸如Private 5G、MEC边缘计算、NFV（网络功能虚拟化）、Wavelength服务及其在实际商业场景中的应用与部署模式[^3]。这类文章不仅提供技术实现细节，还会分析不同方案之间的优劣对比，帮助读者理解如何在AWS平台上构建高效、可扩展的5G网络解决方案。 此外，一些综合性技术博客或系列教程还可能覆盖DevOps流程优化、自动化部署工具使用、容器化技术（如Docker与Kubernetes）、微服务架构设计原则等内容，旨在为开发者提供端到端的知识体系支持。 ### 示例代码：HTML内容处理函数 以下是一个简化的示例，展示如何编写一个用于清理和格式化HTML文本的Python函数： ```python from bs4 import BeautifulSoup def process_content(html): soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 移除data-pid属性 for tag in soup.find_all(True): if 'data-pid' in tag.attrs: del tag['data-pid'] # 替换特殊字符 html_str = str(soup).replace('\u003C', '<').replace('\u003E', '>') # 使用BeautifulSoup重新解析以便进一步处理 soup = BeautifulSoup(html_str, 'html.parser') # 移除包含<img>的<figure>标签 for figure in soup.select('figure:has(img)'): figure.unwrap() # 直接移除figure标签但保留其内部内容 # 移除class为ztext-empty-paragraph的<p>标签 for p in soup.find_all('p', class_='ztext-empty-paragraph'): p.decompose() # 去除多余的<br>标签 for br in soup.find_all('br'): next_sib = br.next_sibling if next_sib and isinstance(next_sib, str) and next_sib.strip() == '': br.replace_with('\n') # 将连续的<br><br>转换为单个换行符 else: br.replace_with('') return str(soup) ``` 该函数利用了`BeautifulSoup`库来进行DOM操作，实现了对原始HTML字符串的一系列清洗步骤，从而生成更加规范且易于后续处理的结构化文本。
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