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日志分析 elk

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日志 Access:目前仅支持HTTP/HTTPS access 日志腾讯云默认为CLB底层客户预留日志3天；分布式日志系统Graylog，Loki和ELK 分析和对比日志系列:企业日志平台菜鸟Graylog ， 比ELK轻很多- 。

1、ELK构建MySQL慢 日志收集平台本文阐述了如何通过开源的日志存储和检索系统ELK来构建一个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是这个检索系统中的Web图形界面系统，在日志elastic search的数据和结果中有直观的展示 。

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 。

2、使用ELK 分析腾讯云CLB 日志我最近在用腾讯云，想把访问收集到日志和分析 。我发现CLB(负责均衡)日志只能保存在COS上，每个CLB都没空给COS发一个gz压缩包 。CLB配置日志存储在COS中，客户端CVM安装cosfs挂载COS，配置输出到Elasticsearch集群 ， 最终通过Kibana和Grafana 分析 。日志 Access:目前仅支持HTTP/HTTPS access 日志腾讯云默认为CLB底层客户预留日志3天；

3、分布式 日志系统Graylog、Loki及ELK的 分析和对比 日志系列:企业级日志平台新秀Graylog，比ELK轻很多日志系统新贵Loki，比ELK 1轻很多 。为什么需要集中式日志 1？在分布式系统中，许多服务分散在几十个甚至几百个不同的服务器上 。为了快速方便地实现搜索、分析和归档等功能，使用Linux命令等传统方法查询想要的日志都是费时费力的，更不用说查询到日志了 。
【日志分析 elk】
作为DevOps工程师，我经常收到分析Production日志的需求 。当机器规模较?。肪彻芾聿还娣妒保?可以通过分配系统账号登录服务器查看日志 。但是，在高可用性架构中，日志通常分散在多个节点中，并且日志的数量也随着业务的增长而增加 。当业务达到一定规模 ， 结构变得复杂，人肉登录主机的查看方式日志就会变得混乱低效 。要解决这个问题，需要搭建一个日志管理平台:aggregate 日志和分析，授权相关人员通过WebUI查看日志 。

4、如何在springboot中集成 elk 日志 分析如果想阅读Elasticsearch中的内容，可以使用Elasticsearch提供的客户端，或者使用SpringDataElasticsearch 。如果只是想在各个有麋鹿的地方收集日志的话，建议将日志文件转移到Logstash或者Elasticsearch 。

5、 elk 日志 分析系统怎么和其它系统结合2.1 日志的采集灵活性是我们选择日志采集方案的一个比较重要的因素，所以logstash属于第一种方案 ， 可以兼顾很多不同系统和应用类型的差异，从源头上对日志进行一些初步的预处理 。Logstash唯一的缺点就是不可移植，因为它是jruby开发的代理，运行在java虚拟机上 。当然也是优点，就是可以在各种平台上使用 。
日志的过滤和处理因为需求的多样性，可以直接订阅kafka，然后根据各自的需求定制日志比如过滤和监控应用程序日志的异常，即使被zabbix警告；或者在原日志的基础上对数据仓库进行清洗转换，然后加载到新的数据源中；2.3日志Storage Original日志Storage我们使用ElasticSearch，这是E在ELK技术栈中的原始用法，遵循ELK技术栈中各种方案间的通用规范，比如日志如果索引采用logstash和kibana约定的indexpattern 。

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