-
ELK集群高可用部署
高可用概述高可用（High Availability, HA）是生产环境的关键要求。ELK技术栈的高可用部署需要确保各个组件在单点故障时能够继续提供服务，保证系统的稳定性和可靠性。高可用目标# 高可用目标ha_goals = { "可用性": "99.9%或更高的可用性", "故障恢复": "自动故障检测和恢复", "数据安全": "数据不丢失，可恢复", "服务连续性": "故障时服务不中断"}Elasticsearch高可用1. 集群架构# Elasticsea...…
-
Elasticsearch索引生命周期管理
ILM概述索引生命周期管理（Index Lifecycle Management, ILM）是Elasticsearch提供的自动化索引管理功能，可以根据索引的年龄、大小等条件自动管理索引，包括热温冷数据分层、索引删除等操作。ILM的优势# ILM的优势ilm_advantages = { "自动化管理": "自动执行索引管理操作，减少人工干预", "成本优化": "将数据分层存储，降低存储成本", "性能优化": "热数据使用高性能存储，冷数据使用低成本存储", ...…
-
Elasticsearch安全认证与授权
安全概述Elasticsearch 8.x版本默认启用了安全功能，包括认证、授权、加密通信等。在生产环境中，正确配置安全功能对于保护数据安全至关重要。安全功能# Elasticsearch安全功能security_features = { "认证": ["内置用户", "LDAP", "Active Directory", "PKI", "SAML", "OIDC"], "授权": ["基于角色的访问控制", "字段级安全", "文档级安全"], "加密": ["TLS/...…
-
Kibana仪表板与可视化高级
高级可视化1. 时间序列可视化# 时间序列可视化配置可视化类型: Time Series指标: Y轴: - Average (response_time) - Count分组: X轴: Date Histogram (@timestamp) 拆分系列: Terms (service)2. 热力图可视化# 热力图可视化可视化类型: Heat Map指标: 颜色: Count分组: X轴: Date Histogram (@timestamp) Y轴: Terms (...…
-
ELK性能优化与调优
性能优化概述ELK技术栈的性能优化是一个系统工程，涉及Elasticsearch、Logstash、Kibana以及底层系统的各个方面。合理的性能优化可以显著提高系统吞吐量、降低延迟、减少资源消耗。性能优化维度# 性能优化维度optimization_dimensions = { "Elasticsearch": ["索引优化", "查询优化", "集群优化", "JVM优化"], "Logstash": ["管道优化", "过滤器优化", "批量处理", "资源优化"], ...…
-
ELK日志收集实战案例
日志收集架构设计1. 基础架构┌─────────────┐│ 应用服务器 ││ Filebeat │└──────┬──────┘ │ ▼┌─────────────┐│ Logstash ││ 集群 │└──────┬──────┘ │ ▼┌─────────────┐│Elasticsearch││ 集群 │└──────┬──────┘ │ ▼┌────────────...…
-
Beats轻量级数据采集器
Beats概述Beats是Elastic公司开发的轻量级数据采集器系列，用于将数据从各种来源发送到Elasticsearch或Logstash。相比Logstash，Beats更轻量级，资源占用更少，适合在生产环境中部署。Beats系列# Beats系列工具beats_tools = { "Filebeat": "日志文件采集", "Metricbeat": "系统和应用指标采集", "Packetbeat": "网络数据包分析", "Heartbeat": "服务...…
-
Logstash输出插件与数据管道
输出插件概述Logstash的输出插件负责将处理后的数据发送到目标系统。合理配置输出插件对于数据流向、性能优化和系统集成至关重要。输出插件分类# 输出插件分类output_plugins = { "搜索引擎": ["elasticsearch"], "消息队列": ["kafka", "rabbitmq", "redis", "sqs"], "数据库": ["jdbc", "mongodb", "couchdb"], "文件系统": ["file", "s3", "...…
-
Elasticsearch集群配置与管理
集群概述Elasticsearch集群是由多个节点组成的分布式系统，通过集群可以实现高可用、水平扩展和负载均衡。理解集群的架构和管理对于生产环境至关重要。集群架构┌─────────────────────────────────────┐│ Elasticsearch Cluster │├─────────────────────────────────────┤│ Master Node (主节点) ││ ├─ 管理集群状态...…
-
Elasticsearch聚合查询深入
聚合概述聚合（Aggregation）是Elasticsearch强大的数据分析功能，可以对数据进行统计、分组、计算等操作。聚合类似于SQL中的GROUP BY和聚合函数，但功能更强大。聚合类型# 聚合类型aggregation_types = { "指标聚合": ["avg", "sum", "min", "max", "stats", "cardinality"], "桶聚合": ["terms", "date_histogram", "range", "filters"]...…
-
Elasticsearch映射与数据类型
映射概述映射（Mapping）定义了文档及其字段的存储和索引方式，类似于关系型数据库中的表结构。正确的映射配置对于数据搜索、分析和性能优化至关重要。映射的作用# 映射的作用mapping_purpose = { "定义字段类型": "指定字段的数据类型（text、keyword、date等）", "控制索引方式": "决定字段是否被索引、如何被索引", "优化搜索性能": "选择合适的字段类型提高搜索效率", "存储优化": "控制字段是否存储，节省存储空间", ...…
-
Kibana基础与可视化入门
Kibana概述Kibana是一个开源的数据可视化平台，为Elasticsearch提供强大的搜索和数据可视化功能。通过Kibana，用户可以轻松地探索、搜索、可视化和分析存储在Elasticsearch中的数据。Kibana核心功能# Kibana核心功能kibana_features = { "数据探索": { "功能": "Discover界面，搜索和查看数据", "用途": "快速查找和分析数据" }, "可视化": { ...…
-
Logstash过滤器插件详解
过滤器插件概述Logstash的过滤器插件负责对输入的数据进行解析、转换、丰富和清理。过滤器是Logstash数据处理的核心，合理使用过滤器可以大大提高数据质量和可用性。过滤器处理流程原始数据 → Grok解析 → JSON解析 → Date解析 → Mutate转换 → GeoIP丰富 → 输出Grok过滤器Grok是Logstash最强大的过滤器，用于解析非结构化日志数据。1. 基础使用# Grok基础使用filter { grok { match => { "...…
-
Logstash输入插件详解
输入插件概述Logstash的输入插件负责从各种数据源收集数据。不同的输入插件适用于不同的场景，选择合适的输入插件对于构建高效的数据采集管道至关重要。输入插件分类# 输入插件分类input_plugins = { "文件类": ["file", "s3", "azure_blob_storage"], "网络类": ["beats", "tcp", "udp", "http", "websocket"], "消息队列": ["kafka", "rabbitmq", "re...…
-
Logstash基础与安装配置
Logstash概述Logstash是一个开源的数据收集引擎，具有实时管道处理能力。它可以从各种数据源收集数据，对数据进行转换和丰富，然后将数据发送到目标存储系统。Logstash是ELK技术栈中负责数据采集和处理的核心组件。Logstash的核心功能# Logstash核心功能logstash_features = { "数据收集": { "功能": "从各种数据源收集数据", "支持": "文件、数据库、消息队列、API等" }, "数据处...…
-
Elasticsearch查询DSL基础
查询DSL概述Elasticsearch提供了强大的查询DSL（Domain Specific Language），允许构建复杂的查询。查询DSL基于JSON格式，提供了丰富的查询类型和组合方式。查询结构{ "query": { "查询类型": { "字段": "值" } }, "sort": [], "from": 0, "size": 10, "_source": [], "highlight": {}}基础查询1. 匹配所有文档# match_al...…
-
Elasticsearch索引与文档操作
索引操作索引是Elasticsearch中存储文档的容器，类似于关系型数据库中的数据库。理解索引的创建、配置和管理是使用Elasticsearch的基础。1. 创建索引基础创建# 创建简单索引curl -X PUT "localhost:9200/my_index?pretty"# 创建带设置的索引curl -X PUT "localhost:9200/my_index?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'{ "settings"...…
-
Elasticsearch基础概念与安装
Elasticsearch概述Elasticsearch是一个分布式、RESTful风格的搜索和数据分析引擎，能够以近实时的速度存储、搜索和分析大量数据。它建立在Apache Lucene搜索引擎库之上，提供了简单易用的RESTful API，使得全文搜索变得简单。为什么选择Elasticsearch# Elasticsearch优势分析elasticsearch_advantages = { "分布式架构": { "特点": "天然支持分布式，易于水平扩展", ...…
-
ELK技术栈概述与架构介绍
ELK技术栈概述ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana三个开源软件的缩写，是当前最流行的日志管理和分析解决方案。随着微服务架构和云原生应用的普及，日志管理变得越来越重要，ELK技术栈提供了从日志收集、存储、搜索到可视化的完整解决方案。什么是ELKELK技术栈由三个核心组件组成： Elasticsearch：分布式搜索和分析引擎，负责存储和检索数据 Logstash：数据收集和处理管道，负责从各种数据源收集、转换和传输数据 Kibana：数据可视化平台，提供...…
-
Python云计算-成本优化详解
成本优化的重要性云成本优化是云计算管理的关键环节，能够在不影响性能的前提下降低云服务使用成本。Python应用通过成本优化可以实现资源合理配置、自动扩缩容、预留实例等策略，显著降低云服务费用。本文将从资源监控到成本分析，全面介绍Python云成本优化的最佳实践。资源监控1. 自动扩缩容# app/auto_scaling.pyimport boto3from datetime import datetime, timedeltaimport timeclass AutoScaler: ...…
