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elk日志分析系统使用指南

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使用ELK开源有什么好处日志-4系统？Kibana)搭建一个实时日志-4/平台(开源实时日志 -4/ELK平台部署)日志主要包括 。分布式日志系统Graylog，Loki和麋鹿的分析和对比日志系列:企业日志平台新秀Graylog，比麋鹿轻很多日志-3/新贵Loki，比麋鹿轻很多，1.为什么需要集中日志-3/ 。

1、(十三在正式使用Kibana之前，我们需要匹配我们Elasticsearch中的索引库，因为我们Elasticsearch中可能有很多索引库 。基巴纳出于性能考虑不会提前导入所有的索引库，所以我们需要用那个索引来导入哪个索引 。遵循以下步骤:管理> >索引模式> >创建索引模式 。然后我们可以看到如下界面:点击Discover菜单，打开Kibana的数据发现功能；点击可视化菜单，进入可视化图表创建界面 。Kibana提供了10多种图表 。让我们来看看这些图表的用法 。

2、ELK构建MySQL慢 日志收集平台本文阐述了如何通过一套开源的日志存储与检索系统ELK构建一个MySQL slow日志collection和分析平台 。麋鹿和EFK简介你对麋鹿和EFK很熟悉 。它们有一个共同的组件:Elasticsearch(简称ES)，是一个实时全文搜索和分析引擎，可以提供日志数据采集，分析 。另一个组件Kibana是这组检索系统中的Web图形界面系统在日志elastic search的数据和结果中进行了直观的展示 。

l通常是Logstash组件 ， 是一个收集分析和过滤日志的工具 。f代表Beats工具(是一个轻量级的日志 collector) 。Beats家族有六个成员 ， 在客户端是一个收集日志的轻量级管理工具 。f也可以代表工具fluentd，是这个架构中常用的日志收集、处理、转发的工具 。

3、efk 日志集群架构了解0 。基础设施:描述:日志直接发送到es，直接从界面日志1查看 。架构图收集起来日志直接写到kafka，然后由logstash从kafka读取其中各个组件的描述 ， 写到elasticsearch 。在早期的ELK架构中 ， Logstash用于收集和解析日志，但是Logstash消耗了大量的内存、cpu、io等资源 。

【elk日志分析系统使用指南】与Logstash相比，Beats占用的CPU和系统的内存几乎可以忽略不计，所以作为一个轻量级的日志收集和处理工具(代理) ， 可以用来替代Logstash 。因为占用资源少，所以更适合在各种服务器上收藏日志 。[Collection日志]log stash:数据收集和处理引擎 。支持从各种数据源动态采集数据 ， 过滤，分析 ， 丰富统一数据的格式，然后存储备用 。

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