体验ELK

本文深入探讨ELK(Elasticsearch、Logstash、Kibana)日志分析系统的应用,涵盖Logstash的日志采集与过滤,Elasticsearch的数据存储与检索,以及Kibana的可视化操作。通过具体配置示例,讲解如何高效处理和分析日志数据。

如今数据是越来越重要了,日志就是很重要的数据来源了。通过对日志的分析,可以了解用户习惯、发现系统缺陷。通过shell脚本、awk就可以对日志文件进行处理,但是很耗费时间、精力。所以ELK(Elasticsearch、Logstash、Kinaba)就成为了日志分析的不二首选。笔者在对ELK的学习过程中get到两点:

  • 新学习一项技能的时候,有官方文档(手册)优先使用官方文档(即便是英文,也可以借助翻译工具),可以少走弯路;
  • 坊间:【Elasticsearch 来源于作者 Shay Banon 的第一个开源项目 Compass 库,而这个 Java 库最初的目的只是为了给 Shay 当时正在学厨师的妻子做一个菜谱的搜索引擎。】(真的是很有爱!)

ELK系统至少有三部分组成:

  1. Logstash:读取日志文件,进行过滤,输出到MQ或者ElasticSearch;
  2. ElasticSearch·:日志的记录经过处理之后,以文档的形式存储在ElasticSearch服务器上;
  3. Kibana:算是ElasticSearch的一个可视化操作系统,类似一个后台管理系统,对ElasticSearch服务器的数据进行筛选、查询、统计。

Logstash:

logstash -f file.conf

启动Logstash,以配置文件的方式,file.conf文件中三部分需要写:

input {
  file {
        path => [ "/data/tmp.log" ]   #日志的目录
        start_position => "beginning"  # 从文件开头采集
    }
}
filter {
    #各种插件
}
output {
    #输出(可以输出到kafka、Elasticsearch等)
    stdout {
	    codec=>rubydebug
	}
}

Logstash6.5官方文档 

Logstash的使用,filter模块使用各种插件对日志文件进行初步简单过滤,如分割等。output模块配置过滤后的文档内容输出位置,可以直接输出到ElasticSearch、MQ(Rabbit、Kafka)等一般会先输出到MQ,经过处理(如:解密、内容解压缩)之后,再将内容存储到ElasticSearch(这时候就需要用到ElasticSearch Client了),ElasticSearch官方提供了Java、Python等语言的Client。

 

ElasticSearch:

ElasticSearch,翻译成中文的意思就是【弹性搜索】。直观的感觉是将文本数据结构化存储,最常用的应该就是将数据存储为Json数据格式。调用ElasticSearch服务提供的接口(RESTFUL),可以对进行增加、删除、甚至是修改。ElasticSearch服务成功部署在Linux服务器上,需要用非root用户(为保证安全)。ElasticSearch的操作过程中有两个参数很重要,index和type,从这两个维度去划分文档记录。如index为日期,type为error就可以代表某天的错误日志记录。

ElasticSearch6.5官方文档

ElasticSearch主要是数据存储,暂不做过多介绍。

Kibana:

Kibana可看做是对ElasticSearch的一个补充(个人认为),Kibana开箱即用,提供了友好的界面,更加方便进行ElasticSearch的操作,无须开发(运维)人员写代码(如有特殊需要,也可在console窗口写RESTFUL请求操作ElasticSearch)。最重要的是,Kibana可以以各种图表的形式展示结果,更加友好。

Kibana手册(中文)

Kibana最常用的模块是【Discover】、【Visualize】、【Dashboard】。

【Discover】:按照条件筛选数据,形成数据集合;

【Visualize】:将【Discover】形成的数据集合以图形表格的形式展示出来,如饼状图;

【Dashboard】:将多个【Visualize】图表整合,一块展示出来。

另外还有两个模块:【Management】、【Dev Tools】

【Management】:主要是index的管理界面,index pattern等管理等。

【Dev Tools】:提供console窗口,自定义请求操作ElasticSearch,查看返回结果。

### 光流法C++源代码解析与应用 #### 光流法原理 光流法是一种在计算机视觉领域中用于追踪视频序列中运动物体的方法。它基于亮度不变性假设,即场景中的点在时间上保持相同的灰度值,从而通过分析连续帧之间的像素变化来估计运动方向和速度。在数学上,光流场可以表示为像素位置和时间的一阶导数,即Ex、Ey(空间梯度)和Et(时间梯度),它们共同构成光流方程的基础。 #### C++实现细节 在给定的C++源代码片段中,`calculate`函数负责计算光流场。该函数接收一个图像缓冲区`buf`作为输入,并初始化了几个关键变量:`Ex`、`Ey`和`Et`分别代表沿x轴、y轴和时间轴的像素强度变化;`gray1`和`gray2`用于存储当前帧和前一帧的平均灰度值;`u`则表示计算出的光流矢量大小。 #### 图像处理流程 1. **初始化和预处理**:`memset`函数被用来清零`opticalflow`数组,它将保存计算出的光流数据。同时,`output`数组被填充为白色,这通常用于可视化结果。 2. **灰度计算**:对每一像素点进行处理,计算其灰度值。这里采用的是RGB通道平均值的计算方法,将每个像素的R、G、B值相加后除以3,得到一个近似灰度值。此步骤确保了计算过程的鲁棒性和效率。 3. **光流向量计算**:通过比较当前帧和前一帧的灰度值,计算出每个像素点的Ex、Ey和Et值。这里值得注意的是,光流向量的大小`u`是通过`Et`除以`sqrt(Ex^2 + Ey^2)`得到的,再乘以10进行量化处理,以减少计算复杂度。 4. **结果存储与阈值处理**:计算出的光流值被存储在`opticalflow`数组中。如果`u`的绝对值超过10,则认为该点存在显著运动,因此在`output`数组中将对应位置标记为黑色,形成运动区域的可视化效果。 5. **状态更新**:通过`memcpy`函数将当前帧复制到`prevframe`中,为下一次迭代做准备。 #### 扩展应用:Lukas-Kanade算法 除了上述基础的光流计算外,代码还提到了Lukas-Kanade算法的应用。这是一种更高级的光流计算方法,能够提供更精确的运动估计。在`ImgOpticalFlow`函数中,通过调用`cvCalcOpticalFlowLK`函数实现了这一算法,该函数接受前一帧和当前帧的灰度图,以及窗口大小等参数,返回像素级别的光流场信息。 在实际应用中,光流法常用于目标跟踪、运动检测、视频压缩等领域。通过深入理解和优化光流算法,可以进一步提升视频分析的准确性和实时性能。 光流法及其C++实现是计算机视觉领域的一个重要组成部分,通过对连续帧间像素变化的精细分析,能够有效捕捉和理解动态场景中的运动信息
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