了解elk与elfk

##了解elk与elfk

ELK概述
###1、ELK简介
ELK平台是一. 套完整的日志集中处理解决方案，将Elasticsearch、 Logstash 和Kiabana 三个开源工具配合使用，
完成更强大的用户对日志的查询、排序、统计需求。
●ElasticSearch:是基于Lucene (一个全文检索引擎的架构)开发的分布式存储检索引擎，用来存储各类日志。
Elasticsearch是用Java 开发的，可通过RESTful Web接口，让用户可以通过浏览器与Elasticsearch 通信。
Elasticsearch是- - 个实时的、分布式的可扩展的搜索引擎，允许进行全文、结构化搜索，它通常用于索引和搜索大容量的日志数据，也可
用于搜索许多不同类型的文档。
●Kiabana: Kibana 通常与Elasticsearch 一- 起部署，Kibana 是Elasticsearch 的一- 个功能强大的数据可视化Dashboard, Kibana
提供图形化的web界面来浏览Elasticsearch 日志数据，可以用来汇总、分析和搜索重要数据。
●Logstash:作为数据收集引擎。它支持动态的从各种数据源搜集数据，并对数据进行过滤、分析、丰富、统一格式等操作， 然后存储到用
户指定的位置,一般会发送给Elasticsearch.
Logstash由Ruby 语言编写，运行在Java 虚拟机(JVM) 上，是一款强大的数据处理工具，
可以实现数据传输、格式处理、格式化输出。Logstash 具有强大的插件功能，常用于日志处理。

######可以添加的其它组件:

●Filebeat:轻量级的开源日志文件数据搜集器。通常在需要采集数据的客户端安装Filebeat， 并指定目录与日志格式，Filebeat
就能快速收集数据，并发送给logstash 进行解析，或是直接发给Elasticsearch 存储，性能上相比运行于JVM. 上的logstash
优势明显，是对它的替代。常应用于EFLK架构当中。

######filebeat结合logstash 带来好处:

1)通过Logstash 具有基于磁盘的自适应缓冲系统，该系统将吸收传入的吞吐量，从而减轻Elasticsearch 持续写入数据的压力
2)从其他数据源(例如数据库，s3对象存储或消息传递队列)中提取
3)将数据发送到多个目的地，例如S3，HDFS ( Hadoop分布式文件系统)或写入文件
4)使用条件数据流逻辑组成更复杂的处理管道
●缓存/消息队列(redis、 kafka、 RabbitMQ等) :可以对高并发日志数据进行流量削峰和缓冲，这样的缓冲可以- -定程度的保护数据不丢
失，还可以对整个架构进行应用解耦。

●Fluentd:是一个流行的开源数据收集器。由于logstash 太重量级的缺点，Logstash 性能低、资源消耗比较多等问题，随后就有
Fluentd的出现。相比较logstash, Fluentd 更易用、资源消耗更少、性能更高，在数据处理.上更高效可靠，受到企业欢迎，成为
logstash的一种替代方案，常应用于EFK架构当中。在Kubernetes集群中也常使用EFK作为日志数据收集的方案。
在Kubernetes集群中一般是通过DaemonSet 来运行Fluentd, 以便它在每个Kubernetes 工作节点上都可以运行一个Pod。
它通过获取容器日志文件、过滤和转换日志数据，然后将数据传递到Elasticsearch 集群，在该集群中对其进行索引和存储。

###2、为什么要使用ELK
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。经常分析日志可以了解服务器的负荷，性能安全性，从而及时采取措施纠正错误。
往往单台机器的日志我们使用grep、awk等工具就能基本实现简单分析，但是当日志被分散的储存不同的设备上。如果你管理数十上百台服
务器，你还在使用依次登录每台机器的传统方法查阅日志。这样是不是感觉很繁琐和效率低下。当务之急我们使用集中化的日志管理，例
如:开源的syslog， 将所有服务器上的日志收集汇总。集中化管理日志后，日志的统计和检索又成为一件比较麻烦的事情，- -般我们使用
grep、awk和wc等Linux命令能实现检索和统计，但是对于要求更高的查询、排序和统计等要求和庞大的机器数量依然使用这样的方法难免
有点力不从心。
一般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，构建一套集中式日志系统， 可以提高定位问题的效率。

3、完整日志系统基本特征
收集:能够采集多种来源的日志数据
传输:能够稳定的把日志数据解析过滤并传输到存储系统
存储:存储日志数据
分析:支持UI分析
警告:能够提供错误报告，监控机制

4、ELK的工作原理:
(1)在所有需要收集日志的服务器上部署Logstash;或者先将日志进行集中化管理在日志服务器上，在日志服务器上部署Logstash.
(2) Logstash 收集日志，将日志格式化并输出到Elasticsearch 群集中。
(3) Elasticsearch 对格式化后的数据进行索引和存储。
(4)Kibana从ES群集中查询数据生成图表，并进行前端数据的展示。
总结: logstash作为日志搜集器，从数据源采集数据，并对数据进行过滤，格式化处理，然后交由Elasticsearch存储，kibana对 日志进行
可视化处理。