ELK 6.3版本试用之缺点

最新推荐文章于 2025-07-08 16:52:44 发布
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文章标签： python
原文链接：https://my.oschina.net/fufangchun/blog/1839802
本文探讨了从ELK6.3降级到ELK5.4的原因，包括Kibana中索引模式的变化，不再支持常规正则表达式的使用，以及Logstash对资源消耗的问题。

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1、kibana-6.3.0：新增index不支持常用的正则匹配了，只能使用【*】，原本index是按天进行导入的，使用【*】，导致dashboard显示的内容，是全部数据的，选定的时间，无效

    详见：https://www.elastic.co/guide/en/kibana/current/index-patterns.html

2、logstash-6.3：相当的吃资源，下面是换回logstash-5.4的对比图：

所以，ELK 6.3换成了ELK 5.4，需求依然够用了

 

转载于:https://my.oschina.net/fufangchun/blog/1839802

漫谈ELK在大数据运维中的应用
happytofly的博客
02-05 2205
圈子里关于大数据、云计算相关文章和讨论是越来越多，愈演愈烈。行业内企业也争前恐后，群雄逐鹿。而在大数据时代的运维挑站问题也就日渐突出，任重而道远了。本文旨在针对复杂的大数据运维系统推荐一把利器，达到抛砖引玉的效果，如果文中出现任何纰漏和错误的地方，恳请指正，欢迎讨论，希望大家不吝赐教。众所周知，大数据平台组件是很复杂的。笔者之前接触的一个大数据平台解决方案，仅平台组件就达20多个，这还没有加上物联...
数据简化社区2018年全球数据库总结及18种主流数据库介绍(公号回复“数据库2018”下载典藏版PDF报告)
数据简化DataSimp社区
08-16 9811
数据简化社区2018年全球数据库总结及18种主流数据库介绍(公号回复“数据库2018”下载典藏版PDF报告) 秦陇纪 数据简化DataSimp 今天 数据简化DataSimp导读：Google搜索量最大的DB-Engines数据库排名，介绍前几名数据库特点、云AI区块链等数据库服务；展望2018年数据库发展趋势，本文合计40k字详读约需36分钟。最近群里说国内可以重新使用谷歌搜索、谷歌学术...
传统ELK分布式日志收集的缺点？
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08-15 940
传统ELK图示： 单纯使用ElK实现分布式日志收集缺点？ 1、logstash太多了，扩展不好。 如上图这种形式就是一个 tomcat 对应一个 logstash，新增一个节点就得同样的拥有 logstash，可以说很浪费了。 2、读取IO文件，可能会产生日志丢失。 3、不是实时性 比如logstash，底层通过定时器发现数据库发生变化后才去同步，由于是定时则必然出现...
云原生时代的日志管理：ELK、Loki、Fluentd 如何选型？
最新发布
moppol的博客
07-08 1153
日志（Log）是记录应用程序运行状态、错误信息、访问行为等的数据。实时采集：从各种来源获取日志；集中存储：统一保存日志以便后续使用；快速检索：支持关键字搜索、时间范围过滤；可视化展示：通过图表或仪表盘呈现日志趋势；异常告警：当出现特定错误时自动通知相关人员。：分布式搜索引擎，负责日志索引与查询；Logstash：日志采集与预处理工具，支持多种格式转换；Kibana：可视化界面，支持图表展示与日志搜索。在云原生时代，日志不仅是故障排查的工具，更是系统可观测性的关键组成部分。
elk有必要mysql吗_请各位大拿帮忙分析一下，使用ELK做日志数据挖掘的优缺点？...
weixin_29529047的博客
01-19 326
(盗用)踩过的部分坑1. 删除sincedb_path文件，但logstash没有重新读取日志文件 logstash读取一个文件时，会通过sincedb_path这个记录查看日志文件已经读取的位置，因此，如果想要从头读取日志文件，需要删除sincedb_path这个文件。但是如果该日志文件在24小时(默认)内没有修改，logstash会忽略该文件，因此，不会重新读取该日志文件。此时还需要在...
ELK的优点和局限性
lonely_baby的博客
02-28 2051
学习成本较高：由于ELK是一套比较复杂的系统，对于初学者来说，需要一定的学习成本，包括ES的数据建模、Logstash的数据收集和处理、Kibana的数据可视化等方面的知识。硬件成本高：由于ELK需要处理大量的数据，因此需要相应的硬件支持，包括大内存、高速磁盘和高性能的处理器等，这可能会增加成本和复杂性。实时性高：ELK可以实现实时索引和搜索，支持高效的日志收集和处理，可以帮助用户及时发现问题和异常，提高系统的响应速度和稳定性。
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一杯米酒
08-03 1082
在涉及到日志分析处理时，仿佛出现了一致性的ELK，因为花费的时间少，只需要简单的搭建，然后filebeat或mq入口即可，但是今天讨论的是他的不足 1.ELK资源占用高，性能 性价比较低 真正在生产环境中用过的应该清楚，采用ES存储的，日志多点需要进行分片，logstash分析也非常消耗性能 2.UI太low 采用kabana进行DQL，返回数据，在网页上显示不友好，特别是熟悉了linux命令行的伙伴们，非常影响效率 3.不方便做离线日志分析 除了...
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1.1.概述 1、日志，对于任何系统来说都是及其重要的组成部分。在计算机系统里面，更是如此。 但是由于现在的计算机系统大多比较复杂，很多系统都不是在一个地方，甚至都是跨国界的；即使是在一个地方的系统，也有不同的来源，比如，操作系统，应用服务，业务逻辑等等。他们都在不停产生各种各样的日志数据。 2、日志主要包括系统日志、应用程序日志和安全日志。系统运维和开发人员可以通过日志了解服务器软硬件信息、检查配置过程中的错误及错误发生的原因。 3、面对如此海量的数据，又是分布在各个不同地方，如果需要去查找一些重要的信息
强大的ELK日志分析系统！
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由于公司需要搭建一个ELK日志平台，看了一下最新的8.5版本还可以，加了权限管理，可观测性等功能，所以就试下使用8.5版本，此教程基于docker-compose安装ELK的。我这里是直接使用filebeat推送到了Elasticsearch，所以logstash没有安装。由于是新版本，所以踩坑还是有点的，我将问题也汇总到最后。
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