ELK学习总结

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了ELK学习总结相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

一. ELK是什么?
ELK 是elastic公司提供的一套完整的日志收集以及展示的解决方案,是三个产品的首字母缩写,分别是ElasticSearch、Logstash 和 Kibana。

 

ElasticSearch简称ES,它是一个实时的分布式搜索和分析引擎,它可以用于全文搜索,结构化搜索以及分析。它是一个建立在全文搜索引擎 Apache Lucene 基础上的搜索引擎,使用 Java 语言编写。
Logstash是一个具有实时传输能力的数据收集引擎,用来进行数据收集(如:读取文本文件)、解析,并将数据发送给ES。
Kibana为 Elasticsearch 提供了分析和可视化的 Web 平台。它可以在 Elasticsearch 的索引中查找,交互数据,并生成各种维度表格、图形。
二:ELK的用途
传统意义上,ELK是作为替代Splunk的一个开源解决方案。Splunk 是日志分析领域的领导者。日志分析并不仅仅包括系统产生的错误日志,异常,也包括业务逻辑,或者任何文本类的分析。而基于日志的分析,能够在其上产生非常多的解决方案,譬如:

问题排查。我们常说,运维和开发这一辈子无非就是和问题在战斗,所以这个说起来很朴实的四个字,其实是沉甸甸的。很多公司其实不缺钱,就要稳定,而要稳定,就要运维和开发能够快速的定位问题,甚至防微杜渐,把问题杀死在摇篮里。日志分析技术显然问题排查的基石。基于日志做问题排查,还有一个很帅的技术,叫全链路追踪,比如阿里的eagleeye 或者Google的dapper,也算是日志分析技术里的一种。
监控和预警。 日志,监控,预警是相辅相成的。基于日志的监控,预警使得运维有自己的机械战队,大大节省人力以及延长运维的寿命。
关联事件。多个数据源产生的日志进行联动分析,通过某种分析算法,就能够解决生活中各个问题。比如金融里的风险欺诈等。这个可以可以应用到无数领域了,取决于你的想象力。
数据分析。 这个对于数据分析师,还有算法工程师都是有所裨益的。


三:ELK火热的原因?
ELK之前,有没有类似解决方案呢?

某大神说是有的,当时应该是基于 Sphinx + Google char的。 Sphinx 对应ES, Google char 对应 Kibana。

那为啥当时它没有火而现在的ELK火了呢?一种比较玄幻的解释是:

事实上开源界永远有多种选择,比如基于java的lucene的es,也有基于c的lucy的dezi。但是谁火谁不火,真的是一个很玄妙的事情

我觉得原因有很多方面,一个简单而较为核心的因数是时机,所谓时势造英雄是也。当然,任何一件事情不可能是一个因子引起的,或者我们说时机是一个较为宽泛抽象的因子。

下面我从多个因素去阐述为什么ELK突然蓬勃发展?

1,数据(日志)的日益增多:

早年能够产生足够数据的就那么一些站点,而现在一个初创的企业可能都需要面临海量用户/海量请求/海量分析的压力,其中产生的日志自然也是非常可观,而随着业务越来越复杂,微服务重新得到重视,无论系统日志,还是业务日志都更进一步了。运维或者开发们发现,我要从这么大规模的系统中(几百个上千个服务)产生的这么多日志(千亿规模),去排查问题,简直是没有可能了。以前有这么大数据量的公司,都是有实力的公司,他们可能有内部专用的系统去处理。然而现在突然成为了一个普遍需求,这个时候ELK顺势而上,也就水到渠成。

2,开源:

开源现在已经融入到IT社区的血液里。虽然我们说商业,自研,还有开源三者之间是相辅相成,相濡以沫或者偶尔会相爱相杀,但是如果有开源可以选择,显然大部分开发或者运维还是首选开源的。有位大牛说的好:

开源及其便利性,开源的好处,学习成本底,招一个人就能培养他开干,一个内部维护的系统,新人上火总会问题很多;比如要重构还不如重写,或者不愿在人家的代码基础上开发

ELK其开源属性,显然是比Splunk 略胜一筹的。

3,行业属性:

有些行业对日志的依赖是非常大的,比如 CDN 日志除了能排查错误,对其分析还能对CDN调度等很多方面产生影响,这些都是实打实的经济效益。

4,运维自身发展:

运维本身也在发展,不可能一直在刀耕火种的年代。而日志对于运维来说,应该算是命根子了。对一个成体系的,标准化的日志分析方案的需求,也是历史发展的必然。ELK在恰当的时候产生,运维接受他就是自然而然的了。

5,ELK自身属性问题:

引用一位大神的说法:

ELK能解决的核心问题,覆盖面也广,标准化,易扩展集成,开发和运维都对其感冒

ELK 本身非常易用,现在也有一个非常好的社区,加上需求如此之大,不火都不行。

6,大数据导致机器开始变得廉价:

大数据的一个很好的副作用是让机器在某种意义上变得廉价了。少则几十上百台,多则上万甚至几十万台。服务器数量的急速攀升促进了很多技术的发展,典型的比如现在火的不要不要的深度学习。这就意味着,拿出几十台,上百台服务器做日志分析,一点问题也没有,集中式的日志分析慢慢成为主流。而ELK也是一个典型的集中式日志分析方案。

7,写入时计算->查询时计算:

所谓写入时计算是指将数据经过较为复杂的处理,聚合,得到的结果直接面向查询。 写入时计算规则由查询需求决定。随着存储格式的不断进步,譬如列式存储等的普及,以及强大的计算资源(一个ES集群动则上百台),使得直接存储原汁原味的数据,然后查询的时候做各种计算变得可能。而ELK已经提供较为强大的查询功能。总体而言,写入时计算的大方向是往查询时计算转化。查询时计算最大的优势是支持任意查询,不丢失信息。
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