文章目錄

• 前言
• 一、什么是ELK？
• • 1.Elasticsearch
  • 2.Logstash
  • 3.Kibana
  • 4.Beats
• 二、為什么有ELK？
• 總結

前言

在日常工作中我們會面臨很多問題，那么處理問題時候，怎么快速的解決問題？一般都會說看日志，看日志得會看才行，那么如何從一堆堆的英文日志中找到問題所在呢？這時候就需要借助工具了：ELK。

一、什么是ELK？

實際上 ELK 是三款軟件的簡稱，分別是Elasticsearch、Logstash、Kibana組成，在發展的過程中，又有新成員Beats的加入，所以就形成了Elastic Stack。

1.Elasticsearch

Elasticsearch是個基于java的開源分布式搜索引擎，它的特點有：分布式，零配置，自動發現，索引自動分片，索引副本機制，restful風格接口，多數據源，自動搜索負載等。主要負責將日志索引并存儲起來，方便業務方檢索查詢。

2.Logstash

Logstash 主要是用來日志的搜集、分析、過濾日志的工具，支持大量的數據獲取方式。一般工作方式為c/s架構，client端安裝在需要收集日志的主機上，server端負責將收到的各節點日志進行過濾、修改等操作在一并發往elasticsearch上去。
它是一個日志收集、過濾、轉發的中間件，主要負責將各條業務線的各類日志統一收集、過濾后，轉發給 Elasticsearch 后進行下一步處理。

3.Kibana

Kibana 基于nodejs，也是一個開源和免費的工具，Kibana可以為 Logstash 和 ElasticSearch 提供一個友好的日志分析的Web界面，可以匯總、分析和搜索重要數據日志。

4.Beats

Beats是elastic公司開源的一款采集系統監控數據的代理agent，是在被監控服務器上以客戶端形式運行的數據收集器的統稱，可以直接把數據發送給Elasticsearch或者通過Logstash發送給Elasticsearch，然后進行后續的數據分析活動。

tips：Beats和Logstash其實都可以進行數據的采集，但是目前主流的是使用Beats進行數據采集，然后使用 Logstash進行數據的分割處理等，早期沒有Beats的時候，使用的就是Logstash進行數據的采集。

二、為什么有ELK？

前面也說到了，看日志的時候需要用到ELK，怎么理解呢？我們都知道通過日志排除，可以快速發現問題根源并解決問題。如果是1臺或者幾臺服務器，我們可以通過 linux命令，tail、cat，通過grep、awk等過濾去查詢定位日志查問題，但是如果幾十臺、甚至幾百臺，通過這種方式肯定不現實。常見解決思路是建立集中式日志收集系統，將所有節點上的日志統一收集，管理，訪問，所以這時就該ELK上場了。

ELK系統是一個分布式部署的架構，不同的服務模塊部署在不同的服務器上，問題出現時，大部分情況需要根據問題暴露的關鍵信息，定位到具體的服務器和服務模塊，構建一套集中式日志系統，可以提高定位問題的效率。

ELK系統的幾個主要特點：
收集－能夠采集多種來源的日志數據
傳輸－能夠穩定的把日志數據傳輸到中央系統
存儲－存儲日志數據
分析－可以支持 UI 分析
警告－能夠提供錯誤報告，監控機制

總結

以上就是今天要分享的內容，本文僅僅簡單介紹了ELK的使用，之后將會具體分析其中每一個組件。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的ELK的初次相识的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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