产品经理不懂数据埋点怎么行？ 大数据架构师的埋点如何存储和海量数据的搜索？ 看了这篇分享，您什么都知道了

1、适合中高级运维人员、爱好运维、高级开发人员自我提升。 2、k8s从概念进解到生产级应用部署。

第一章 环境准备 4 1.1. 架构图 4 1.2. 关闭elasticsearch和kibana服务【*】 4 1.3. 清理elasticsearch和kibana的数据【*】 4 1.4. 重启elasticsearch和kibana【*】 4 第二章 filebeat 4 1.5. filebeat&nginx安装 4 1.5.1. 下载官方filebeat【db01】 4 1.5.2. 安装filebeat和nginx【db01】 5 1.5.3. 配置filebeat【db01】 5 1.5.4. 开启nginx和filebeat服务【db01】 5 1.6. filebeat测试 5 1.6.1. 检查es-head 5 1.6.2. 访问nginx产生日志 6 1.7. kibana索引检索 6 1.7.1. 创建索引模式 6 1.7.2. 查看索引图 7 1.7.3. 使用for循环产生访问日志【db01】 7 1.7.4. 将db02也收集到elasticsearch中【db02】 8 1.7.5. 多次访问db02的nginx服务，分别查看elasticsearc

一键安装elk-7.7.1

实现功能 1.可视化展示日志 2.根据日记等级，日志内容，时间匹配日志 3.日志流，可以感觉条件筛选 可以非常快速的查询StirngBoot日志，达到出现异常及时告警，异常分类统计功能。 下面截图看下效果： 日志流: 下图是网上找到的流程图： 1.StringBoot通过logback将日志写入到kafka中 2.logstash消费kafka中的消息（日志），经过过滤，输出到elasticsearch 3.最后kibana将elasticsearch收集的日志进行展示 下面详细讲解搭建过程，分成部分 一.环境准备 二 .SpringBoot+logback配置 三.ELK环境搭建 四.

随着业务系统规模不断扩大, 系统结构也变得十分复杂, 常规基于规则的方法已经很难判断多个系统相互作用下的复合型故障, 也难以对潜在故障进行预测. 本文在多业务系统的复杂场景下, 使用ELK平台对日志进行集中化管理, 梳理出复杂系统环境下日志与各业务系统、主机、进程之间的关系, 筛选出系统中直接与故障相关的日志文件, 进而在深度学习框架TensorFlow中使用这些海量数据对LSTM算法模型进行训练, 从而实现对系统的实时故障预测.

本文档记录了个人在centos7环境下搭建ELK日志分析系统的步骤及遇到的问题、处理记录。明细罗列了本次搭建的系统环境和软件版本，操作系统为centos7.6,elk对应版本为7.9.3, redis版本为6.0.6。受限于更明细的环境差别，安装过程中报错可能不尽相同，主要记录了ELK各组件软件的安装步骤，供各位有需要的人参考！！！

基于Logstash的日志数据采集和ELK可视化海量日志分析平台实战（全套视频+课件+代码+讲义+工具），具体内容包括： 01 Logstash的架构及运行流程 02 Logstash的数据采集案例（一） 03 Logstash的数据采集案例（二） 04 Kibana的介绍部署及功能模块讲解 05 ELK企业常见四种架构及应用 06 ELK综合案例-案例数据的导入 07 ELK综合案例-Logstash读取Mysql数据到ES 08 ELK综合案例-常见业务指标分析 09 ELK综合案例-Kibana生成报表展示

1、Elasticsearch安装 2、Logstash安装 3、Kibana 4、elasticsearch 开启密码验证 5、elasticsearch 许可证

ELK 学习笔记，用于自学