背景GrayLog作为ELK的替代产品，是新生代的日志采集框架。在一个采集节点日志的需求中，因为节点很多，产生的日志也很多，因此尝试了使用GrayLog进行日志的采集。

PP1931.态度题：assertbeaver定位Duringthewolf-freeera,heavybrowsingofaspentreesbyelkpopulationsspelleddoomnotonlyfortreesthemselvesbutforahostofothercreaturesdependentonthem

redisredis-cli-h127.0.0.1-p6379查看key的数量DBSIZE获取值ds_getkey1;getkey1设置keysetkey1value1获取所有keykeys*删除keydelkey1

1、ElasticsearchTheElasticStack,包括Elasticsearch、Kibana、Beats和Logstash（也称为ELKStack）。

它最主要的应用场景是ELK的日志分析系统。另外它还有以下特点：1.第一、采用Master-slave架构，实现数据的分片和备份2.第二、使用Java编写，并对Lucene进行封装，隐藏了L

所需安装环境:yuminstall-ypcre-devel,openssl-devel下载wget-chttps://nginx.org/download/nginx-1.10.3.tar.gz解压[root@elk01

先搭建ELK集群环境请移步至：Filebeat+ELK搭建日志收集平台ES开启TLS加密通信与身份认证进入ES集群任意一台安装目录，生成ca证书这里最好使用ES启动账号操作，证书生成过程中一直回车到完成

1行格式总览InnoDB规划了26种行格式，分别对应26种动物，首字母由A至Z：Antelope,Barracuda,Cheetah,Dragon,Elk,Fox,Gazelle,Hornet,Impala

目录1使用docker安装ELK1.1安装Elasticsearch1.2安装Kibana1.3安装Logstash2数据同步2.1准备MySQL表和数据2.2运行Logstash2.3测试3Logstash

背景SaaS服务未来会面临数据安全、合规等问题。公司的业务需要沉淀一套私有化部署能力，帮助业务提升行业竞争力。为了完善平台系统能力、我们需要沉淀一套数据体系帮助运营分析活动效果、提升运营能力。然而在实际的开发过程中，如果直接部署一套大数据体系，对于使用者来说将是一笔比较大的服务器开销。为此我们选用折中方案完善数据分析能力。EasticsearchvsClickhouseClickHouse是一款高

TEDTalkTheRiddleofExperiencevs.Memory经验与记忆之谜Speaker:DanielKahnemanNow,I'dliketostartwithanexampleofsomebodywhohadaquestion-and-answersessionafteroneofmylecturesreportedastory

1:安装在这里下载，解压后得到docker-compose文件，放在某个目录后在/etc/profile中配置，我这里如下：接着执行docker-composeversion验证，是否成功：[elk@localhost

写在前面本文一起看下es的基础概念，比较枯燥的内容说，但不看又不行。开始。1：document文档，是es搜索存储数据的最小单元，相当于是MySQL的一行记录，但es中是一个json，如下是一个通过logstash转换csv生成的一个文档:一个文档除了存储具体的数据之外还会存储一些元数据，包括如下：_id:es自动生成的uniqueid_type:文档所属的类型名称，固定为_doc_index:文

写在前面本文看下工作中用的最多的CRUD。让我们一起来做一个帅帅的CRUDBOY吧！！！1：基本操作Create格式1(指定ID)：PUT索引名称/_create/文档ID{文档json}格式2（不指定ID）:POST索引名称/_create{文档json}效果：文档id存在则报错GET格式：GET/_doc/文档ID效果：存在则返回结果，否则返回not_foundIndex格式：PUT索引名称/

Kubernetes的教程一直在编写，目前已经初步完成了以下内容：1）基础理论2）使用Minikube部署本地Kubernetes集群3）使用Kubeadm创建集群接下来还会逐步完善本教程，比如Helm、ELK

安装包相关安装包提取码：kitpElasticSearch下载ElasteicSearch安装包解压后在bin目录下直接双击elasticsearch.bat启动，浏览器访问localhost:9200查看是否启动成功Kibana下载后解压，在bin目录下双击kibana.bat启动，浏览器访问localhost:5601LagstashLogstash的下载地址：https://www.elas

用途：个人学习笔记，欢迎指正目录背景:一、日志自动提取-七牛Logki&观星应急工具1、七牛Logkit:(支持Windows&Linux&Mac等)2、观星应急工具(只支持Windows)二、日志自动分析-Web-360星图&Goaccess&ALB&Anolog1、Web-360星图(支持IIS/Apache/Nginx)2、Web-GoAccess（任何自定义日志格式字符串）3、Web-自写

用途：个人学习笔记，欢迎指正目录背景：一、潮源反制-平台部署-蜜罐-Hfish二、溯源反制-平台部署-HIDS-Wazuh三、溯源反制-平台部署-HlDS-Elkeid-hub背景：攻击者对服务器存在着各种威胁行为

1.概述在《SpringBoot日志集成Logging入门》文章中，我们学习了SpringBoot如何集成并使用日志框架，进行日志的打印。友情提示：对于本文来说，即使胖友未阅读过《SpringBoot日志集成Logging入门》文章，也毫无影响，不要慌~不过正如我们在文末所说，在生产环境下，我们会集群部署我们的应用。那么我们可能需要登陆多台服务器，查看不用应用节点下的日志，这样会非常不方便。所以，

针对微服务的logbac.xml的封装，方便elk日志格式的统一输出，自定义defualt.xml，每个服务的logback.xml或logback-spring.xml使用引入default.xml即可

$t(item.labelKey)};});items1是我们data()里面的数据，无法访问到解决办法把箭头函数替换为普通函数consttranslateItems1=function(){this.tra

elasticsearch是一款非常强大的开源搜索引擎，具备非常多强大功能，可以帮助我们从海量数据中快速找到需要的内容例如：在GitHub搜索代码在电商网站搜索商品在百度搜索答案在打车软件搜索附近的车1.1.2.ELK

本文将深入探讨如何在SpringBoot中集成ELK栈，以实现集中日志管理的目标。

1、key操作相关命令序号命令语法描述1DELkey通过key值删除整个键值对2DUMPkey序列化给定的key,并返回被序列化的值3EXISTSkey检查给定的key是否存在存在返回1不存在返回04EXPIREkeyseconds

3.1Key操作3.1.1相关命令序号命令语法描述1DELkey该命令用于在key存在时删除key2DUMPkey序列化给定key，并返回被序列化的值3EXISTSkey检查给定key是否存在，存在返回

本文所用镜像参考文档本文章所用的版本都是6.70的版本Elasticsearch:能对大容量的数据进行接近实时的存储，搜索和分析操作。本项目中主要通过Elasticsearch存储所有获取的日志。Logstash：数据收集引擎，它支持动态的的从各种数据源获取数据，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。Kibana：数据分析与可视化平台，对Elasticsearch

部署logstash来取日志并转发给ES下载logstash安装包，存放到/opt/es-software目录下载地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/elasticstack/yum/elastic-6.x/6.6.0/logstash量级比filebeat重，而且比较吃内存，所以日常收集日志的工作交给filebeat来处理安装logstashrpm-i

3.1Key操作3.1.1相关命令序号命令语法描述1DELkey该命令用于在key存在时删除key2DUMPkey序列化给定key，并返回被序列化的值3EXISTSkey检查给定key是否存在，存在返回

实现原理类似ELK、EFK组合。

原因：线上日志太多且没有长期保存，导致问题发现晚点就找不到日志了，当然可以更改日志保存时间，但是还有个问题就是不好查询，需要根据时间去查找到底查询哪个日志文件，于是想到了用elk收集日志，这样就好查询了

写在前面本文看下elk的安装和简单配置，安装我们会尝试通过不同的方式来完成，也会介绍如何使用docker，docker-compose安装。

写在前面本文看下es的简介。1：简介背后公司，elastic，08年纽交所上市，与腾讯，阿里等云厂商有合作，推出云产品，类似功能的产品由solr，splunk，但使用量es当前遥遥领先，下图是es与solr的对比图，可看到在03年左右es已经一骑绝尘了，如下图：可看到，使用很大，并且使用的非常广泛，分布全球。2：为什么会有eses是基于lucene开发的一款分布式的搜索产品，但是已经有了lucen

GraylogDocumentation对于日志监控业界常用的有ELK、Loki、Graylog等系统，最近在做技术选型时，对比了各个系统的情况，Graylog的一体化方案很符合现有需求。

ELK集群搭建(基础教程)目录：机器准备集群内各台机器安装Elasticsearch安装部署Kafka（注：每个节点都配置，注意ip不同）安装logstash工具安装filebeatELK收集Nginx

docker-logstash.ymlversion:'3.2'services:logstash:image:logstash:latestnetworks:-netvolumes:-/app/elk

docker会将容器日志记录到/var/lib/docker/containers/id/id-json.log,我们就可以用filebeat把文件发送给elk就可以了filebeat可以用容器启动,我们只要把配置文件和日志目录挂给

众所周知，ELK是包含但不限于Elasticsearch(简称es)、Logstash、Kbana三个开源软件的组成的一个整体。

oraddresslike'%avenue%';--like包含特定条件的字符串--%表示任意字符--_表示单个字符select*fromcustomerswherefirst_nameregexp'elka

deldelkey功能：该命令用于在key存在时删除key。说明：返回被删除的数量。ren

apt-keydelkeyname#从本地trusted数

ProgramFiles(x86)\Redis-x64-3.2.100>redis-cli127.0.0.1:6379>pingPONG2、键命令：用于管理redis的键语法：COMMANDKEY_NAME命令作用delkeykey

安装elasticsearch-head插件由于es服务启动之后，访问界面比较丑陋，为了更好的查看索引库当中的信息，我们可以通过安装elasticsearch-head这个插件来实现，这个插件可以更方便快捷的看到es的管理界面1、companynode01机器安装nodejsNode.js是一个基于ChromeV8引擎的JavaScript运行环境。Node.js是一个Javascript运行环境

目录一、ELK简介1、ELK日志分析系统组成2、Elasticsearch（es）3、Logstash3、Kibana2、日志处理步骤二、Elasticsearch介绍1、Elasticsearch核心概念接近实时

文章目录一、什么是ELK?1.什么是Elasticsearch？2.什么是Logstash？

集群安装结果说明实例配置安装软件安装账号hadoop12C4G磁盘：50G云服务器elasticsearchkibanardhadoop22C4G磁盘：50G云服务器elasticsearchrdhadoop32C4G磁盘：50G云服务器elasticsearchrd整个安装过程使用的账号：root、rd(自己新建的账号)安装包下载：下载包中包含esfilebeatkibanaik等相关软件链接：

文章目录ELK部署搭建1.ELK简述2.ELK功能介绍3.ELK组件官方下载4.ELK部署安装1）elk组件下载2）es部署安装3）kibana部署安装4）Logstash部署安装ELK部署搭建1.ELK

本文主要介绍ELK相关组件的环境部署和配置，并以系统syslog作为源数据输入测试验证elasticsearch端数据接收和Kibana端数据展示。

1.环境规划：主机名IP地址角色node1192.168.56.111ElasticSearch(master)ZookeeperKafkanode2192.168.56.112ElasticSearch(slave)KibanaZookeeperKafkanode3192.168.56.113ElasticSearch(slave)ZookeeperKafkanode4192.168.56.11

一、概述ELK是一个由三个开源软件工具组成的数据处理和可视化平台，包括Elasticsearch、Logstash和Kibana。这些工具都是由Elastic公司创建和维护的。

1.组件介绍因为Jaeger目前使用大公司较少，文档也比较少所以整理出来以供大家参考，如有更好的方式欢迎交流，这里主要以追踪Java的链路为介绍对象。CAT由大众点评开发的，基于Java的实时应用监控平台，包括实时应用监控，业务监控。Jaeger是Uber推出的一款调用链追踪系统，类似于Zipkin和Dapper，为微服务调用追踪而生。其主要用于多个服务调用过程追踪分析，图形化服务调用轨迹，便于快