ELKF日志学习(九)Logstash基础介绍

基于Python的IIR数字滤波器 import numpy as np from scipy.fftpack import fft from scipy import signal import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.pylab import mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #显示中文 mpl.rcParams['axes.unicode_minus']=False #显示负号 N = 1024 #采 阅读详情

前言

Logstash 是数据收集引擎,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 。

代码仓库

talk-lucky/elkf-study

配置

Logstash 的配置分为 3 部分,输入、过滤器 和 输出。

input {
    # 这里填写输入部分
}

filter {
    # 这里填写过滤、解析部分
}

output {
    # 这里填写解析部分
}

输入

官方文档传送门

相对于 FileBeat,Logstash 的输入类型丰富很多。

支持 FileBeat、文件、Kafka、redis、Github Webhook 等。

FileBeat

接收来自 FileBeat 的输入。官方文档传送门

input {
  beats {
    port => 5044
  }
}
File

接收来自 文件 的输入。官方文档传送门

input {
  file {
    path => "/var/log/nginx/access.log"
  }
}
Kafka

接收来自 Kafka 的输入。官方文档传送门

input {
  kafka {
    zk_connect => "kafka:2181"
    group_id => "logstash"
    topic_id => "test"
    reset_beginning => false
    consumer_threads => 5
    decorate_events => true
  }
}

过滤器

官方文档传送门

这算是一个重点了,可以帮助我们将杂乱的日志解析成 json 方便分析。

用的比较多的就是 Gork 了。

输出

官方文档传送门

比起 FileBeat,Logstash 的输出可以做更多的事情,比如我们想要实现的 告警 功能。

支持 Elasticsearch、文件、Email、Kafka、redis、TCP 等。

其中,我们可以使用 TCP 实现我们的 钉钉告警。

我们目前是直接写入 Elasticsearch 的,这里放个 demo。

output {
  elasticsearch {
    index => "%{[fields][source]}-%{+YYYY.MM.dd}"
    hosts => "elasticsearch:9200"
  }
}

最后

本文只是做一些简单的介绍,实际应用,还是要依赖官方文档的帮助。

Python实现简单信号滤波实战 在有些项目中需要对信号进行滤波处理,尤其是在医疗的设备中如心跳、脉搏等设备的采样后进行处理。滤波的目的就是除去某些频率的信号如噪声。常见的包括有低通滤波、高通滤波、带通滤波,通过滤波可以过滤到一些无用的噪音,得到的比较平滑的波形,用来进行分析。scipy模块提供了常用简单的信号滤波方法包括低通滤波、高通滤波、带通滤波、带阻滤波等。本文以一个真实的心电数据为例,来实战对心电图某一段时间采样的信号数据进行高通滤波处理,对比一下原始的信号和高通滤波后的信号波形,然后输出成图片文件。 阅读详情

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