25、基于 Logstash 的集中式日志系统搭建指南

基于 Logstash 的集中式日志系统搭建指南

1. Logstash 简介

Logstash 可与 AWS 服务集成,从 SQS 队列读取日志,并将输出消息写入 SNS 主题,是在 AWS 内构建日志系统的理想选择。它是 ELK Stack 的一部分,包含消费和生成日志文件的核心功能,还有一个名为 Kibana 的 Web 界面。此外,它使用基于 Apache Lucene 的强大分布式搜索服务器 Elasticsearch,该服务器提供搜索功能,便于快速查找所需的日志条目。

在开发和测试阶段,这些组件可在单台机器上运行。当 Logstash 处理大量日志数据时,可将这些组件迁移到独立的实例,实现独立扩展。不过,许多第三方日志服务可避免自行构建日志系统,部分服务还具备自动检索 EC2 标签并分配给日志数据等便捷功能,方便通过 EC2 标签快速筛选日志文件。在制定日志策略时,需评估市场上领先的托管日志管理服务,权衡维护自有基础设施的功能和成本与第三方服务的优劣。

2. Logstash 配置准备

为演示 Logstash 的实际应用,需搭建一个适用于 EC2 的简单集中式日志基础设施。在设置实例前,要先准备好演示所需的安全组。为简化演示,将在客户端和服务器实例上手动安装和配置 Logstash,但在生产环境中,建议使用 Puppet 等 DevOps 自动化工具进行配置。

2.1 创建安全组

使用 AWS 管理控制台或命令行工具创建两个安全组: log_client log_receiver log_client

内容概要:本文围绕新一代传感器产品在汽车电子电气架构中的关键作用展开分析,重点探讨了智能汽车向高阶智能化演进背景下,传统传感器无法满足感知需求的问题。文章系统阐述了自动驾驶、智能座舱、电动化与网联化三大趋势对传感器技术提出的更高要求,并深入剖析了激光雷达、4D毫米波雷达和3D-ToF摄像头三类核心新型传感器的技术原理、性能优势与现存短板。激光雷达凭借高精度三维点云成为高阶智驾的“眼睛”,4D毫米波雷达通过增加高度维度提升环境感知能力,3D-ToF摄像头则在智能座舱中实现人体姿态识别与交互功能。文章还指出传感器正从单一数据采集向智能决策升级,强调车规级可靠性、多模态融合与成本控制是未来发展方向。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶、传感器研发等相关领域的工程师和技术管理人员,具备一定专业背景的研发人员;; 使用场景及目标:①理解新一代传感器在智能汽车系统中的定位与技术差异;②掌握激光雷达、4D毫米波雷达、3D-ToF摄像头的核心参数、应用场景及选型依据;③为智能驾驶感知层设计、多传感器融合方案提供理论支持与技术参考; 阅读建议:建议结合实际项目需求对比各类传感器性能指标,关注其在复杂工况下的鲁棒性表现,并重视传感器与整车系统的集成适配问题,同时跟踪芯片化、固态化等技术演进趋势。
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