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日志收集有很多种方案,我们用的是 ELK :
Elasticsearch:Elasticsearch是一个分布式搜索和分析引擎,用于存储和索引大量的日志数据。它提供了快速的搜索和聚合功能,可以高效地处理大规模的日志数据。
Logstash:Logstash是一个用于收集、过滤和转发日志数据的工具。它可以从各种来源(如文件、网络、消息队列等)收集日志数据,并对数据进行处理和转换,然后将其发送到Elasticsearch进行存储和索引。
Kibana:Kibana是一个用于日志数据可视化和分析的工具。它提供了丰富的图表、仪表盘和搜索功能,可以帮助用户实时监控和分析日志数据,发现潜在的问题和趋势。
简单说,这三者里Elasticsearch提供数据存储和检索能力,Logstash负责将日志收集到ES,Kibana负责日志数据的可视化分析。对应的流程如下:
Elasticsearch:Elasticsearch是一个分布式搜索和分析引擎,用于存储和索引大量的日志数据。它提供了快速的搜索和聚合功能,可以高效地处理大规模的日志数据。
Logstash:Logstash是一个用于收集、过滤和转发日志数据的工具。它可以从各种来源(如文件、网络、消息队列等)收集日志数据,并对数据进行处理和转换,然后将其发送到Elasticsearch进行存储和索引。
Kibana:Kibana是一个用于日志数据可视化和分析的工具。它提供了丰富的图表、仪表盘和搜索功能,可以帮助用户实时监控和分析日志数据,发现潜在的问题和趋势。
简单说,这三者里Elasticsearch提供数据存储和检索能力,Logstash负责将日志收集到ES,Kibana负责日志数据的可视化分析。对应的流程如下:
1. 在每个微服务中配置日志输出:将微服务的日志输出到标准输出(stdout)或日志文件。
2. 使用Logstash收集日志:配置Logstash收集器,通过配置输入插件(如文件输入、网络输入等)监听微服务的日志输出,并进行过滤和处理。
3. 将日志数据发送到Elasticsearch:配置Logstash的输出插件,将经过处理的日志数据发送到Elasticsearch进行存储和索引。
4. 使用Kibana进行可视化和分析:通过Kibana连接到Elasticsearch,创建仪表盘、图表和搜索查询,实时监控和分析微服务的日志数据。
发布于:3周前 (08-21) IP属地:四川省
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