ELKF日志学习(一)前言

随着业务发展,日志分析成为重要环节。本文记录了ELKF日志学习内容,介绍了ELKF是相关软件简称及各软件作用,使用特定环境搭建学习环境,采用特定版本,还给出两条学习路线,包括日志收集、解析、存储、分析及告警等流程。

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背景

随着业务的不断发展,公司也越来越注重产品的质量和其稳定性,主张快速发现问题,快速解决问题。

日志分析也就进入了我们必做的环节之一。

由于公司目前都是自建的服务,现有的服务是 EKF 的形式,也就基于这个学习了一番。

在经过一番了解后,对日志系统有了一定的了解,便以文章记录所学。

代码仓库

talk-lucky/elkf-study

什么是ELKF

ELKFElasticsearchLogstashKibanaFilebeat 的简称。

下面是对于这些软件作用的简述:

名称简述
filebeat轻量级的开源日志文件数据搜集器,负责对服务的日志进行收集。
logstash数据收集引擎,可以对数据进行过滤、分析、丰富、统一格式等操作,存储到用户指定的位置,包含但不限于文件、 elasticsearch
elasticsearch存储、搜索和分析引擎,特点是高可伸缩、高可靠和易管理等。
kibana数据分析和可视化平台,通常依赖 elasticsearch

一图解释其作用:

elkf

学习环境

这里使用的是 Docker 搭建的学习环境,好处就是跨平台,构建方便。

ELKF 版本

这里使用的是 7.6.16.4.2 版本。

路线

路线主要有两个:

一、FileBeat 收集日志、Logstash 解析格式化、Elasticsearch 存储、Kibana 分析、钉钉告警

二、FileBeat 收集 JSON 日志、Elasticsearch 存储、Kibana 分析、钉钉告警

扩展:

FileBeat -> {queue} -> Logstash -> Elasticsearch -> Kibana

FileBeat -> {queue} -> Elasticsearch -> Kibana

最后

一起成长!!!

原文:ELKF日志学习(一)前言

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