ELK真的好用吗

ELK栈局限性剖析

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kibana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

        除了排查bug,就是做日志分析了,es本身是用于检索的数据库。采用全量读取,比直接文件存储差多了,再加上还存储了巨大索引,通常情况只需要查询最近1个月的数据

4.排查bug非常鸡肋

        通常需要进行日志处理,是在系统开始扩大的时候,一个是调用链变深,一个是横向实例变多。这些结构导致排查日志难度加大,问题就是日志分布在不同的应用实例下。es利用索引能够做到这点,但是其本质是日志分散,所以直接将文件合并即可,完全无需ELK,采用文件系统存储即可,DFS系列是最佳选择,然后就可以愉快的grep 了。

ELK 有架构。ELKELK stack,是由 Elasticsearch、Logstash、Kibana 三个开源软件组成的组合体,是一套完整的日志收集、分析和展示的企业级解决方案,这三个软件各自完成不同的功能,共同构成了 ELK 的架构体系[^1]。 - **Elasticsearch**:是一个基于 Lucene 的搜索服务器,用 Java 开发。它提供搜集、分析、存储数据三大功能,是一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于 RESTful web 接口,设计用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定、可靠、快速,安装使用方便[^2]。 - **Logstash**:负责日志的收集、过滤和传输,使用模块配置,可灵活地处理各种类型的日志数据。 - **Kibana**:提供了绚丽的前端界面,操作简单,用于对 Elasticsearch 中的数据进行可视化展示和交互分析。 ### 相关命令示例 在配置 Elasticsearch 时,可使用 `scp` 命令复制配置文件,如: ```bash scp -rp /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml 192.168.1.56:/etc/elasticsearch/elasticsearch.yml scp -rp /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml 192.168.1.57:/etc/elasticsearch/elasticsearch.yml ``` ### 需要用到的配置文件 Elasticsearch 相关的配置文件和路径如下: ```plaintext /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml #配置文件 /etc/elasticsearch/jvm.options #java虚拟机 /etc/init.d/elasticsearch #服务启动脚本 /etc/sysconfig/elasticsearch #elasticsearch服务变量 /usr/lib/sysctl.d/elasticsearch.conf #设置elasticsearch用户使用的内存大小 /usr/lib/systemd/system/elasticsearch.service #添加系统服务文件 /var/log/elasticsearch/elasticsearch.log #日志文件路径 ```
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