部署elasticsearch+logstash+kibana+kafka+zookeeper+filebeat集群部署(理论部分)

1、Elasticsearch：
是一个基于Lucene的搜索服务器。提供搜集、分析、存储数据三大功能。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。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:
主要是用来日志的搜集、分析、过滤日志的工具。用于管理日志和事件的工具，你可以用它去收集日志、转换日志、解析日志并将他们作为数据提供给其它模块调用，例如搜索、存储等。

3、Kibana:
是一个优秀的前端日志展示框架，它可以非常详细的将日志转化为各种图表，为用户提供强大的数据可视化支持,它能够搜索、展示存储在 Elasticsearch 中索引数据。使用它可以很方便的用图表、表格、地图展示和分析数据。

4、Kafka：
是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统。具有峰值处理能力，使用消息队列能够使关键组件顶住突发的访问压力，而不会因为突发的超负荷的请求而完全崩溃。
• 1.发布和订阅记录流，类似于消息队列或企业消息传递系统。
• 2.以容错持久的方式存储记录流。
• 3.处理记录发生的流。

5、Filebeat:
隶属于Beats,轻量级数据收集引擎。基于原先 Logstash-fowarder 的源码改造出来。换句话说：Filebeat就是新版的 Logstash-fowarder，也会是 ELK Stack 在 Agent 的第一选择,目前Beats包含四种工具：
• 1.Packetbeat（搜集网络流量数据）
• 2.Metricbeat（搜集系统、进程和文件系统级别的 CPU 和内存使用情况等数据。通过从操作系统和服务收集指标，帮助您监控服务器及其托管的服务。）
• 3.Filebeat（搜集文件数据）
• 4.Winlogbeat（搜集 Windows 事件日志数据）

为什么会用到ELK？

普通的日志分析场景：直接在日志文件中grep、awk就可以获得自己想要的信息，但在规模较大的场景中，此方法效率底下，面临问题包括日志量太大如何归档、文本搜索太慢、如何多纬度的查询。这样我们就需要集中化的日志管理，所有的服务器上的日志收集汇总。解决方案：建立集中式日志收集系统，将所有节点上的日志统一收集，管理，访问。
大型系统是一个分布式部署的架构，不同的服务模块部署在不同的服务器上，问题出现时，大部分情况需要根据问题暴露的关键信息，定位到具体的服务器和服务模块，构建一个集中式日志系统，可以提高定位问题的效率。

完整的集中式日志系统需要包含以下几个特点：

Elasticsearch是个开源分布式搜索引擎，提供搜集、分析、存储数据三大功能。它的特点有：分布式，零配置，自动发现，索引自动分片，索引副本机制，restful风格接口，多数据源，自动搜索负载等。
Logstash 主要是用来日志的搜集、分析、过滤日志的工具，支持大量的数据获取方式。一般工作方式为c/s架构，client端安装在需要收集日志的主机上，server端负责将收到的各节点日志进行过滤、修改等操作在一并发往elasticsearch上去。
Kibana： 数据分析与可视化平台，对Elasticsearch存储的数据进行可视化分析，通过表格的形式展现出来。