ELK中grok插件、mutate插件、multiline插件、date插件的相关配置

目录

[一、grok 正则捕获插件](#一、grok 正则捕获插件)

自定义表达式调用

[二、mutate 数据修改插件](#二、mutate 数据修改插件)

示例:

●将字段old_field重命名为new_field

●添加字段

●将字段删除

●将filedName1字段数据类型转换成string类型,filedName2字段数据类型转换成float类型

●将filedName字段中所有"/"字符替换为"_"

●将filedName字段以"|"为分割符拆分数据成为数组

[●合并 "filedName1" 和 " filedName2" 两个字段](#●合并 “filedName1” 和 “ filedName2” 两个字段)

●用新值替换filedName字段的值

●添加字段first,值为message数组的第一个元素的值

●有条件的添加标签

[三、multiline 多行合并插件](#三、multiline 多行合并插件)

[安装 multiline 插件](#安装 multiline 插件)

在线安装插件

离线安装插件

[使用 multiline 插件](#使用 multiline 插件)

[四、date 时间处理插件](#四、date 时间处理插件)

时间戳详解:


一、grok 正则捕获插件

grok 使用文本片段切分的方式来切分日志事件

//内置正则表达式调用

%{SYNTAX:SEMANTIC}

SYNTAX代表匹配值的类型,例如,0.11可以NUMBER类型所匹配,10.222.22.25可以使用IP匹配。

SEMANTIC表示存储该值的一个变量声明,它会存储在elasticsearch当中方便kibana做字段搜索和统计,你可以将一个IP定义为客户端IP地址client_ip_address,如%{IP:client_ip_address},所匹配到的值就会存储到client_ip_address这个字段里边,类似数据库的列名,也可以把 event log 中的数字当成数字类型存储在一个指定的变量当中,比如响应时间http_response_time,假设event log record如下:

message: 192.168.110.100 GET /index.html 15824 0.043

可以使用如下grok pattern来匹配这种记录

%{IP:client_id_address} %{WORD:method} %{URIPATHPARAM:request} %{NUMBER:bytes} %{NUMBER:http_response_time}

在logstash conf.d文件夹下面创建filter conf文件,内容如下

vim /etc/logstash/conf.d/01-filter.conf

filter {
  grok {
    match => { "message" => "%{IP:client_id_address} %{WORD:method} %{URIPATHPARAM:request} %{NUMBER:bytes} %{NUMBER:http_response_time}" }
  }
}

以下是filter结果

client_id_address: 192.168.110.100
method: GET
request: /index.html
bytes: 15824
http_response_time: 0.043

logstash 官方也给了一些常用的常量来表达那些正则表达式,可以到这个 Github 地址查看有哪些常用的常量:

https://github.com/logstash-plugins/logstash-patterns-core/blob/main/patterns/ecs-v1/grok-patterns

USERNAME [a-zA-Z0-9.-]+
USER %{USERNAME}
EMAILLOCALPART [a-zA-Z][a-zA-Z0-9
.+-=:]+
EMAILADDRESS %{EMAILLOCALPART}@%{HOSTNAME}

INT (?:[+-]?(?:[0-9]+))
BASE10NUM (?<![0-9.+-])(?>[+-]?(?:(?:[0-9]+(?:\.[0-9]+)?)|(?:\.[0-9]+)))
NUMBER (?:%{BASE10NUM})
BASE16NUM (?<![0-9A-Fa-f])(?:[+-]?(?:0x)?(?:[0-9A-Fa-f]+))
BASE16FLOAT \b(?<![0-9A-Fa-f.])(?:[+-]?(?:0x)?(?:(?:[0-9A-Fa-f]+(?:\.[0-9A-Fa-f]*)?)|(?:\.[0-9A-Fa-f]+)))\b

POSINT \b(?:[1-9][0-9]*)\b
NONNEGINT \b(?:[0-9]+)\b
WORD \b\w+\b
NOTSPACE \S+
SPACE \s*
DATA .*?
GREEDYDATA .*
QUOTEDSTRING (?>(?<!\\)(?>"(?>\\.|[^\\"]+)+"|""|(?>'(?>\\.|[^\\']+)+')|''|(?>(?>\\.|[^\\]+)+)|))
UUID [A-Fa-f0-9]{8}-(?:[A-Fa-f0-9]{4}-){3}[A-Fa-f0-9]{12}

# URN, allowing use of RFC 2141 section 2.3 reserved characters

URN urn:[0-9A-Za-z][0-9A-Za-z-]{0,31}:(?:%[0-9a-fA-F]{2}|[0-9A-Za-z()+,.:=@;$_!*'/?#-])+

# Networking
MAC (?:%{CISCOMAC}|%{WINDOWSMAC}|%{COMMONMAC})
CISCOMAC (?:(?:[A-Fa-f0-9]{4}\.){2}[A-Fa-f0-9]{4})
WINDOWSMAC (?:(?:[A-Fa-f0-9]{2}-){5}[A-Fa-f0-9]{2})
COMMONMAC (?:(?:[A-Fa-f0-9]{2}:){5}[A-Fa-f0-9]{2})
IPV6 ((([0-9A-Fa-f]{1,4}:){7}([0-9A-Fa-f]{1,4}|:))|(([0-9A-Fa-f]{1,4}:){6}(:[0-9A-Fa-f]{1,4}|((25[0-5]|2[0-4]\d|1\d\d|[1-9]?\d)(\.(25[0-5]|2[0-4]\d|1\d\d|[1-9]?\d)){3})|:))|(([0-9A-Fa-f]{1,4}:){5}(((:[0-9A-Fa-f]{1,4}){1,2})|:((25[0-5]|2[0-4]\d|1\d\d|[1-9]?\d)(\.(25[0-5]|2[0-4]\d|1\d\d|[1-9]?\d)){3})|:))|(([0-9A-Fa-f]{1,4}:){4}(((:[0-9A-Fa-f]{1,4}){1,3})|((:[0-9A-Fa-f]{1,4})?:((25[0-5]|2[0-4]\d|1\d\d|[1-9]?\d)(\.(25[0-5]|2[0-4]\d|1\d\d|[1-9]?\d)){3}))|:))|(([0-9A-Fa-f]{1,4}:){3}(((:[0-9A-Fa-f]{1,4}){1,4})|((:[0-9A-Fa-f]{1,4}){0,2}:((25[0-5]|2[0-4]\d|1\d\d|[1-9]?\d)(\.(25[0-5]|2[0-4]\d|1\d\d|[1-9]?\d)){3}))|:))|(([0-9A-Fa-f]{1,4}:){2}(((:[0-9A-Fa-f]{1,4}){1,5})|((:[0-9A-Fa-f]{1,4}){0,3}:((25[0-5]|2[0-4]\d|1\d\d|[1-9]?\d)(\.(25[0-5]|2[0-4]\d|1\d\d|[1-9]?\d)){3}))|:))|(([0-9A-Fa-f]{1,4}:){1}(((:[0-9A-Fa-f]{1,4}){1,6})|((:[0-9A-Fa-f]{1,4}){0,4}:((25[0-5]|2[0-4]\d|1\d\d|[1-9]?\d)(\.(25[0-5]|2[0-4]\d|1\d\d|[1-9]?\d)){3}))|:))|(:(((:[0-9A-Fa-f]{1,4}){1,7})|((:[0-9A-Fa-f]{1,4}){0,5}:((25[0-5]|2[0-4]\d|1\d\d|[1-9]?\d)(\.(25[0-5]|2[0-4]\d|1\d\d|[1-9]?\d)){3}))|:)))(%.+)?

IPV4 (?<![0-9])(?:(?:[0-1]?[0-9]{1,2}|2[0-4][0-9]|25[0-5])[.](?:[0-1]?[0-9]{1,2}|2[0-4][0-9]|25[0-5])[.](?:[0-1]?[0-9]{1,2}|2[0-4][0-9]|25[0-5])[.](?:[0-1]?[0-9]{1,2}|2[0-4][0-9]|25[0-5]))(?![0-9])

IP (?:%{IPV6}|%{IPV4})
HOSTNAME \b(?:[0-9A-Za-z][0-9A-Za-z-]{0,62})(?:\.(?:[0-9A-Za-z][0-9A-Za-z-]{0,62}))*(\.?|\b)
IPORHOST (?:%{IP}|%{HOSTNAME})
HOSTPORT %{IPORHOST}:%{POSINT}

# paths
PATH (?:%{UNIXPATH}|%{WINPATH})
UNIXPATH (/([\w_%!$@:.,+~-]+|\\.)*)+
TTY (?:/dev/(pts|tty([pq])?)(\w+)?/?(?:[0-9]+))
WINPATH (?>[A-Za-z]+:|\\)(?:\\[^\\?*]*)+
URIPROTO [A-Za-z]([A-Za-z0-9+\-.]+)+
URIHOST %{IPORHOST}(?::%{POSINT:port})?

***# uripath comes loosely from RFC1738, but mostly from what Firefox

doesn't turn into %XX***

URIPATH (?:/[A-Za-z0-9$.+!*'(){},~:;=@#%&_\-]*)+

#URIPARAM \?(?:[A-Za-z0-9]+(?:=(?:[^&]*))?(?:&(?:[A-Za-z0-9]+(?:=(?:[^&]*))?)?)*)?
URIPARAM \?[A-Za-z0-9$.+!*'|(){},~@#%&/=:;_?\-\[\]<>]*
URIPATHPARAM %{URIPATH}(?:%{URIPARAM})?
URI %{URIPROTO}://(?:%{USER}(?::[^@]*)?@)?(?:%{URIHOST})?(?:%{URIPATHPARAM})?

# Months: January, Feb, 3, 03, 12, December
MONTH \b(?:[Jj]an(?:uary|uar)?|[Ff]eb(?:ruary|ruar)?|[Mm](?:a|ä)?r(?:ch|z)?|[Aa]pr(?:il)?|[Mm]a(?:y|i)?|[Jj]un(?:e|i)?|[Jj]ul(?:y)?|[Aa]ug(?:ust)?|[Ss]ep(?:tember)?|[Oo](?:c|k)?t(?:ober)?|[Nn]ov(?:ember)?|[Dd]e(?:c|z)(?:ember)?)\b
MONTHNUM (?:0?[1-9]|1[0-2])
MONTHNUM2 (?:0[1-9]|1[0-2])
MONTHDAY (?:(?:0[1-9])|(?:[12][0-9])|(?:3[01])|[1-9])

# Days: Monday, Tue, Thu, etc...
DAY (?:Mon(?:day)?|Tue(?:sday)?|Wed(?:nesday)?|Thu(?:rsday)?|Fri(?:day)?|Sat(?:urday)?|Sun(?:day)?)

# Years?
YEAR (?>\d\d){1,2}
HOUR (?:2[0123]|[01]?[0-9])
MINUTE (?:[0-5][0-9])

'60' is a leap second in most time standards and thus is valid.

SECOND (?:(?:[0-5]?[0-9]|60)(?:[:.,][0-9]+)?)
TIME (?!<[0-9])%{HOUR}:%{MINUTE}(?::%{SECOND})(?![0-9])

datestamp is YYYY/MM/DD-HH:MM:SS.UUUU (or something like it)

DATE_US %{MONTHNUM}[/-]%{MONTHDAY}[/-]%{YEAR}
DATE_EU %{MONTHDAY}[./-]%{MONTHNUM}[./-]%{YEAR}
ISO8601_TIMEZONE (?:Z|[+-]%{HOUR}(?::?%{MINUTE}))
ISO8601_SECOND (?:%{SECOND}|60)
TIMESTAMP_ISO8601 %{YEAR}-%{MONTHNUM}-%{MONTHDAY}[T ]%{HOUR}:?%{MINUTE}(?::?%{SECOND})?%{ISO8601_TIMEZONE}?
DATE %{DATE_US}|%{DATE_EU}
DATESTAMP %{DATE}[- ]%{TIME}
TZ (?:[APMCE][SD]T|UTC)
DATESTAMP_RFC822 %{DAY} %{MONTH} %{MONTHDAY} %{YEAR} %{TIME} %{TZ}
DATESTAMP_RFC2822 %{DAY}, %{MONTHDAY} %{MONTH} %{YEAR} %{TIME} %{ISO8601_TIMEZONE}
DATESTAMP_OTHER %{DAY} %{MONTH} %{MONTHDAY} %{TIME} %{TZ} %{YEAR}
DATESTAMP_EVENTLOG %{YEAR}%{MONTHNUM2}%{MONTHDAY}%{HOUR}%{MINUTE}%{SECOND}

# Syslog Dates: Month Day HH:MM:SS
SYSLOGTIMESTAMP %{MONTH} +%{MONTHDAY} %{TIME}
PROG [\x21-\x5a\x5c\x5e-\x7e]+
SYSLOGPROG %{PROG:program}(?:\[%{POSINT:pid}\])?
SYSLOGHOST %{IPORHOST}
SYSLOGFACILITY <%{NONNEGINT:facility}.%{NONNEGINT:priority}>
HTTPDATE %{MONTHDAY}/%{MONTH}/%{YEAR}:%{TIME} %{INT}

# Shortcuts
QS %{QUOTEDSTRING}

# Log formats
SYSLOGBASE %{SYSLOGTIMESTAMP:timestamp} (?:%{SYSLOGFACILITY} )?%{SYSLOGHOST:logsource} %{SYSLOGPROG}:

# Log Levels
LOGLEVEL ([Aa]lert|ALERT|[Tt]race|TRACE|[Dd]ebug|DEBUG|[Nn]otice|NOTICE|[Ii]nfo|INFO|[Ww]arn?(?:ing)?|WARN?(?:ING)?|[Ee]rr?(?:or)?|ERR?(?:OR)?|[Cc]rit?(?:ical)?|CRIT?(?:ICAL)?|[Ff]atal|FATAL|[Ss]evere|SEVERE|EMERG(?:ENCY)?|[Ee]merg(?:ency)?)

自定义表达式调用

语法:(?<field_name>pattern)

举例:捕获10或11和长度的十六进制数的queue_id可以使用表达式(?<queue_id>[0-9A-F]{10,11})

message: 192.168.110.100 GET /index.html 15824 0.043

(?<remote_addr>\d{1,3}\.\d{1,3}\.\d{1,3}\.\d{1,3}) (?<http_method>[A-Z]+) (?<request_uri>/.*) (?<response_bytes>[0-9]+) (?<response_time>[0-9\.]+)

filter {
  grok {
    match => { "message" => "(?<remote_addr>%{IP}) (?<http_method>[A-Z]+) (?<request_uri>/.*) (?<response_bytes>[0-9]+) (?<response_time>[0-9\.]+)"}
  }
}

如果表达式匹配失败,会生成一个tags字段,字段值为 _grokparsefailure,需要重新检查上边的match配置解析是否正确。

二、mutate 数据修改插件

它提供了丰富的基础类型数据处理能力。可以重命名,删除,替换和修改事件中的字段。

Mutate 过滤器常用的配置选项

add_field 向事件添加新字段,也可以添加多个字段

remove_field 从事件中删除任意字段

add_tag 向事件添加任意标签,在tag字段中添加一段自定义的内容,当tag字段中超过一个内容的时候会变成数组

remove_tag 从事件中删除标签(如果存在)

convert 将字段值转换为另一种数据类型

id 向现场事件添加唯一的ID

lowercase 将字符串字段转换为其小写形式

replace 用新值替换字段

strip 删除开头和结尾的空格

uppercase 将字符串字段转换为等效的大写字母

update 用新值更新现有字段

rename 重命名事件中的字段

gsub 通过正则表达式替换字段中匹配到的值

merge 合并数组或 hash 事件

split 通过指定的分隔符分割字段中的字符串为数组

示例:

●将字段old_field重命名为new_field

filter {
    mutate {
        #写法1,使用中括号括起来
        rename => ["old_field" => "new_field"]

        #写法2,使用大括号{}括起来
        rename => { "old_field" => "new_field" }        
    }
}

●添加字段

filter {
    mutate {
        add_field => {
            "f1" => "field1"
            "f2" => "field2"
        }
    }
}

●将字段删除

filter {
    mutate {
        remove_field  =>  ["message", "@version", "tags"]
    }
}

●将filedName1字段数据类型转换成string类型,filedName2字段数据类型转换成float类型

filter {
    mutate {
        #写法1,使用中括号括起来
        convert  =>  ["filedName1", "string"]
        
        #写法2,使用大括号{}括起来
        convert => { "filedName2" => "float" }
    }
}

●将filedName字段中所有"/"字符替换为"_"

filter {
    mutate {
        gsub => ["filedName", "/" , "_"]
    }
}

●将filedName字段中所有","字符后面添加空格

filter {
    mutate {
        gsub => ["filedName", "," , ", "]
    }
}

●将filedName字段以"|"为分割符拆分数据成为数组

filter {
    mutate {
        split => ["filedName", "|"]
    }
}

●合并 "filedName1" 和 " filedName2" 两个字段

filter {
    merge  { "filedName2" => "filedName1" }
}

●用新值替换filedName字段的值

filter {
    mutate {
        replace => { "filedName" => "new_value" }
    }
}

●添加字段first,值为message数组的第一个元素的值

filter {
    mutate {
        split => ["message", "|"]
        add_field => {
            "first" => "%{[message][0]}"    
        } 
    }
}

●有条件的添加标签

filter {
    #在日志文件路径包含 access 的条件下添加标签内容
    if [path] =~ "access" {
        mutate {
            add_tag => ["Nginx Access Log"]
        }
    }

  #在日志文件路径是 /var/log/nginx/error.log 的条件下添加标签内容
    if [path] == "/var/log/nginx/error.log" {
        mutate {
            add_tag => ["Nginx Error Log"]
        }
    }
}

三、multiline 多行合并插件

java错误日志一般都是一条日志很多行的,会把堆栈信息打印出来,当经过 logstash 解析后,每一行都会当做一条记录存放到 ES, 那这种情况肯定是需要处理的。 这里就需要使用 multiline 插件,对属于同一个条日志的记录进行拼接。

2022-11-11 17:09:19.774[XNIo-1 task-1]ERROR com.passjava.controlle .NembercController-查询用户 活动数据失败,异常信息为:
    com.passjava.exception.MemberException: 当前没有配置活动规则
    at com.passjava.service.impL.queryAdmin(DailyServiceImpl.java:1444)
    at com.passjava.service.impl.dailyserviceImpL$$FastcLass
2022-11-11 17:10:56.256][KxNIo-1 task-1] ERROR com.passjava.controlle .NemberControl1er-查询员工 饭活动数据失败,异常信息为:
    com.passjava.exception.MemberException: 当前没有配置活动规则
    at com.passjava.service.impL.queryAdmin(DailyServiceImpl.java:1444)
    at com.passjava.service.impL.daiLyserviceImpL$$FastcLass

安装 multiline 插件

在线安装插件

cd /usr/share/logstash
bin/logstash-plugin install logstash-filter-multiline

离线安装插件

先在有网的机器上在线安装插件,然后打包,拷贝到服务器,执行安装命令

bin/logstash-plugin prepare-offline-pack --overwrite --output logstash-filter-multiline.zip logstash-filter-multiline

bin/logstash-plugin install file:///usr/share/logstash/logstash-filter-multiline.zip

检查下插件是否安装成功,可以执行以下命令查看插件列表

bin/logstash-plugin list

使用 multiline 插件

第一步:每一条日志的第一行开头都是一个时间,可以用时间的正则表达式匹配到第一行。

第二步:然后将后面每一行的日志与第一行合并。

第三步:当遇到某一行的开头是可以匹配正则表达式的时间的,就停止第一条日志的合并,开始合并第二条日志。

第四步:重复第二步和第三步。

filter {
  multiline {
    pattern => "^\d{4}-\d{1,2}-\d{1,2}\s\d{1,2}:\d{1,2}:\d{1,2}.\d{3}"
    negate => true
    what => "previous"
  }
}


●pattern:用来匹配文本的表达式,也可以是grok表达式

●what :如果pattern匹配成功的话,那么匹配行是归属于上一个事件,还是归属于下一个事件。previous: 归属于上一个事件,向上合并。next: 归属于下一个事件,向下合并

●negate:是否对pattern的结果取反。false:不取反,是默认值。true:取反。将多行事件扫描过程中的行匹配逻辑取反(如果pattern匹配失败,则认为当前行是多行事件的组成部分)

四、date 时间处理插件

用于分析字段中的日期,然后使用该日期或时间戳作为事件的logstash时间戳。

在Logstash产生了一个Event对象的时候,会给该Event设置一个时间,字段为"@timestamp",同时,我们的日志内容一般也会有时间,但是这两个时间是不一样的,因为日志内容的时间是该日志打印出来的时间,而"@timestamp"字段的时间是input插件接收到了一条数据并创建Event的时间,所有一般来说的话"@timestamp"的时间要比日志内容的时间晚一点,因为Logstash监控数据变化,数据输入,创建Event导致的时间延迟。这两个时间都可以使用,具体要根据自己的需求来定。

filter {
    date {
        match => ["access_time", "dd/MMM/YYYY:HH:mm:ss Z", "UNIX", "yyyy-MM-dd HH:mm:ss", "dd-MMM-yyyy HH:mm:ss"]
        target => "@timestamp"
        timezone => "Asia/Shanghai"
    }
} 
  • match:用于配置具体的匹配内容规则,前半部分内容表示匹配实际日志当中的时间戳的名称,后半部分则用于匹配实际日志当中的时间戳格式,这个地方是整条配置的核心内容,如果此处规则匹配是无效的,则生成后的日志时间戳将会被input插件读取的时间替代。
  • 如果时间格式匹配失败,会生成一个tags字段,字段值为 _dateparsefailure,需要重新检查上边的match配置解析是否正确。
  • target:将匹配的时间戳存储到给定的目标字段中。如果未提供,则默认更新事件的@timestamp字段。
  • timezone:当需要配置的date里面没有时区信息,而且不是UTC时间,需要设置timezone参数。

时间戳详解:

●年

yyyy #全年号码。 例如:2015。

yy #两位数年份。 例如:2015年的15。
●月

M #最小数字月份。 例如:1 for January and 12 for December.。

MM #两位数月份。 如果需要,填充零。 例如:01 for January and 12 for Decembe

MMM #缩短的月份文本。 例如: Jan for January。 注意:使用的语言取决于您的语言环境。 请参阅区域设置以了解如何更改语言。

MMMM #全月文本,例如:January。 注意:使用的语言取决于您的语言环境。
●日

d #最少数字的一天。 例如:1月份的第一天1。

dd #两位数的日子,如果需要的话可以填零.例如:01 for the 1st of the month。
●时

H #最小数字小时。 例如:0表示午夜。

HH #两位数小时,如果需要填零。 例如:午夜00。
●分

m #最小的数字分钟。 例如:0。

mm #两位数分钟,如果需要填零。 例如:00。
●秒

s #最小数字秒。 例如:0。

ss #两位数字,如果需要填零。 例如:00。
●毫秒( 秒的小数部分最大精度是毫秒(SSS)。除此之外,零附加。)

S #十分之一秒。例如:0为亚秒值012

SS #百分之一秒 例如:01为亚秒值01

SSS #千分之一秒 例如:012为亚秒值012
●时区偏移或身份

Z #时区偏移,结构为HHmm(Zulu/UTC的小时和分钟偏移量)。例如:-0700。

ZZ #时区偏移结构为HH:mm(小时偏移和分钟偏移之间的冒号)。 例如:-07:00。

ZZZ #时区身份。例如:America/Los_Angeles。 注意:有效的ID在列表中列出http://joda-time.sourceforge.net/timezones.html

//案例:

192.168.110.100 - - [07/Feb/2022:16:24:19 +0800] "GET /HTTP/1.1" 403 5039

现在我们想转换时间,那就要写出"dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z"

你发现中间有三个M,你要是写出两个就不行了,因为两个大写的M表示两位数字的月份,可是我们要解析的文本中,月份则是使用简写的英文,所以只能去找三个M。还有最后为什么要加上个大写字母Z,因为要解析的文本中含有"+0800"时区偏移,因此我们要加上去,否则filter就不能正确解析文本数据,从而转换时间戳失败。

filter{
      grok{
           match => {"message" => ".* -\ -\ \[%{HTTPDATE:timestamp}\]"}
      }
      date{
           match => ["timestamp","dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z"]
    }
}

运行结果:

{
          "host" => "localhost",
     "timestamp" => "07/Feb/2022:16:24:19 +0800",
    "@timestamp" => 2022-02-07T08:24:19.000Z,
       "message" => "192.168.80.10 - - [07/Feb/2022:16:24:19 +0800] \"GET /HTTP/1.1\" 403 5039",
      "@version" => "1"
}

在上面那段rubydebug编码格式的输出中,@timestamp字段虽然已经获取了timestamp字段的时间,但是仍然比北京时间晚了8个小时,这是因为在Elasticsearch内部,对时间类型字段都是统一采用UTC时间,而日志统一采用UTC时间存储,是国际安全、运维界的一个共识。其实这并不影响什么,因为ELK已经给出了解决方案,那就是在Kibana平台上,程序会自动读取浏览器的当前时区,然后在web页面自动将UTC时间转换为当前时区的时间。

相关推荐
运维&陈同学11 小时前
【Beats01】企业级日志分析系统ELK之Metricbeat与Heartbeat 监控
运维·elk·elasticsearch·云原生·kibana·heartbeat·metricbeat
幽弥千月4 天前
【ELK】ES单节点升级为集群并开启https【亲测可用】
elk·elasticsearch·https
IT猿手4 天前
基于PWLCM混沌映射的麋鹿群优化算法(Elk herd optimizer,EHO)的多无人机协同路径规划,MATLAB代码
算法·elk·机器学习·matlab·无人机·聚类·强化学习
流穿4 天前
ELK系列-(六)Redis也能作为消息队列?(下)
数据库·redis·ubuntu·elk·docker·容器
流穿4 天前
ELK系列-(五)指标收集-MetricBeat(下)
linux·运维·ubuntu·elk·docker·容器
流穿6 天前
ELK系列-(五)指标收集-MetricBeat(上)
ubuntu·elk·elasticsearch·docker
高hongyuan6 天前
Linux环境下 搭建ELk项目 -单机版练习
大数据·运维·服务器·elk·elasticsearch·搜索引擎
运维&陈同学7 天前
【Elasticsearch04】企业级日志分析系统ELK之Elasticsearch 插件
大数据·运维·后端·elk·elasticsearch·搜索引擎·全文检索·哈希算法
幽弥千月8 天前
【ELK】Filebeat采集Docker容器日志
elk·docker·容器
运维&陈同学9 天前
【Elasticsearch03】企业级日志分析系统ELK之Elasticsearch访问与优化
大数据·elk·elasticsearch·搜索引擎·云原生·全文检索·高可用