elk

ELK日志收集平台搭建es:https://www.elastic.co/es/downloads/past-releases/elasticsearch-7-17-0

认真的薛薛

2-监控：elk采集各种日志并出图从头采集：如果想要从头采集Filebeat的源数据文件，可以删除数据目录慎用操作：实际工作中慎用删除数据目录，因为会造成数据的重复采集！

认真的薛薛

1-监控：elk部署与概念以前业界有一个比较出名的词：ELKfilebeat 负责数据的采集，logstash进行数据的处理，elasticsearch集群负责数据的存储和检索，最后kibana负责数据可视化

基于Suricata与ELK的网络流量检测这里两台虚拟机都是采用的ubuntu22.04版本第一步很重要，要不然docker镜像拉取不下来，自行问ai或者查阅一些blog。

从ELK到EFK日志管理架构的演进与实战部署在分布式系统日志管理领域，我们经常会听到两个相似的术语：ELK 和 EFK。它们看起来只有一字之差，但实际上代表了两种不同的技术栈组合。本文将深入剖析ELK与EFK的核心区别，并通过在Kubernetes环境中部署EFK的实战案例，帮助读者全面理解这两种架构的适用场景和实现方式。

叱咤少帅（少帅）

基于ELK 收集K8S的日志Fluent Bit --> ElasticSearch-->Kibana提前部署好ElasticSearch的集群，最低配置，一个master 两个node即可。

一叶飘零_sweeeet

ELK 搭建实战：从 0 到 1 打通日志收集、分析与可视化在分布式系统、微服务架构成为主流的今天，日志已经不再是简单的“程序运行记录”，而是定位问题、监控系统、分析用户行为的核心数据资产。但面对成百上千台服务器的日志散落在不同节点、格式杂乱无章、排查问题时需要逐台登录服务器翻找日志的痛点，绝大多数研发和运维人员都苦不堪言。

ELK 安全可观测系列开篇：把日志做成“防弹衣”的一部分哈喽，我是黑棠在安全领域里，很多能力都可以被总结成一句话：尽量提前阻断，至少能及时发现，最后能把证据留住。

程序员泠零澪回家种桔子

微服务日志治理：ELK 栈实战指南在 Spring Cloud 微服务架构中，日志分散在多个服务实例、多台服务器上，传统“单机查看日志”的方式已无法满足问题排查、系统监控、合规审计等需求。ELK 栈（Elasticsearch + Logstash + Kibana）是行业主流的分布式日志收集与分析解决方案，核心优势是“全链路日志聚合、高效检索、可视化分析”，以下从方案架构、核心组件职责、工作流程、关键配置、优势与优化方向五个维度展开详解：

淘宝返利软件的日志审计系统：Java Logback+ELK Stack实现操作日志的可追溯与可视化分析大家好，我是微赚淘客系统3.0 的研发者省赚客！在淘宝返利类软件中，用户提现、订单绑定、佣金结算等关键操作必须具备完整、不可篡改的日志记录，以满足安全审计与问题回溯需求。我们基于 Java 技术栈，采用 Logback 作为日志框架，结合 ELK（Elasticsearch + Logstash + Kibana）构建集中式日志审计系统，实现结构化日志采集、存储与可视化分析。

windows：ELK搭建（单机）elasticsearch下载地址：https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch kibana|logstash|filebeat下载地址：https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases#elasticsearch elasticsearch-analysis-ik分词器插件下载地址：https://release.infinilabs.com/

没有bug.的程序员

Spring Boot 日志管理：从 Logback 深度配置到 ELK 万亿级日志中枢实战在计算机科学的宏大叙事中，日志（Logging）是程序运行轨迹的唯一凭证。如果说业务逻辑是构建宏伟大厦的过程，那么日志就是大厦内部那套永不熄灭的监控系统。

日志分析与监控：ELK栈（Elasticsearch+Logstash+Kibana）搭建全流程指南Elasticsearch是整个ELK栈的核心存储和计算引擎，基于Apache Lucene构建，采用分布式架构设计。其核心优势在于能够实时处理PB级别的数据，并提供近乎即时的搜索响应。从技术架构上看，Elasticsearch将数据组织为索引（Index），每个索引包含多个分片（Shard）以实现水平扩展，分片又可以有多个副本（Replica）来保证高可用性。

国产化数据库深度运维：性能调优与故障排查实战指南在信创产业全栈替代的关键阶段，国产化数据库作为数据底座的核心载体，已全面渗透政务、金融、能源、医疗等关键领域。达梦、人大金仓、巨杉SequoiaDB、 OceanBase等国产数据库产品，凭借自主可控的技术架构、适配异构芯片的兼容能力，逐步替代传统国外数据库，构建起信创数据生态的核心骨架。然而，国产化数据库在规模化落地过程中，受异构硬件架构、国产操作系统适配差异、业务场景复杂性等因素影响，频繁面临性能瓶颈、故障频发等运维难题，成为制约系统稳定运行与业务高效开展的核心梗阻。

Elasticsearch 全面解析：从原理到实战的分布式搜索引擎指南# Elasticsearch 全面解析：从原理到实战的分布式搜索引擎指南## 第一章：Elasticsearch 核心概念解析

我爱娃哈哈

SpringBoot + ELK + MDC：分布式系统日志追踪，快速定位跨服务调用链问题线上系统出了问题，用户投诉接口响应慢，你登录到各个服务器查看日志，却发现日志信息杂乱无章，根本无法追踪一个请求从入口到出口的完整路径？或者一个请求跨越了多个微服务，每个服务都打印了自己的日志，但你无法将这些日志关联起来？

信创环境下数据库与中间件监控实战：指标采集、工具应用与告警体系构建在信创全栈运维体系中，数据库与中间件作为核心业务支撑组件，其运行状态直接决定业务系统的稳定性与可用性。数据库监控（如人大金仓KingbaseMonitor、达梦监控工具）与中间件监控需围绕“实时感知、精准告警、快速排查”目标，构建覆盖指标采集、分析、告警、溯源的全流程监控体系，精准捕捉连接数异常、查询速率波动、错误日志激增等问题，提前规避业务中断风险。本文结合信创生态特性，详细讲解数据库与中间件监控的核心指标、工具实操、告警阈值配置及实战优化策略，为信创运维人员提供可落地的监控方案。

信创日志全流程管控：ELK国产化版本与华为日志服务实战应用在信创产业“2+8+N”替代工程全面落地的背景下，政企数字化基础设施已形成以国产芯片、操作系统、数据库为核心的异构化生态。统信UOS、麒麟OS等国产操作系统的规模化部署，飞腾、鲲鹏等架构服务器的广泛应用，使得日志数据呈现出“多源异构、海量增长、格式繁杂”的特征。日志作为系统运行状态的“晴雨表”与故障排查的“核心依据”，其分散存储、分析低效、告警滞后等问题，已成为制约信创系统稳定运行的关键瓶颈。

实战：ELK 分析 AI 系统日志，快速定位接口报错问题AI 系统（如模型推理服务、API 网关、缓存集群）的日志具有数据量大（日均 TB 级）、格式多样（结构化/非结构化）、关联链路复杂三大特点，传统日志查询方式难以快速定位接口报错根因。ELK 栈（Elasticsearch + Logstash + Kibana，现升级为 Elastic Stack）凭借“日志实时采集、高效存储检索、可视化分析”的特性，成为 AI 系统日志排查的核心工具。

ELK 单机版日志系统【一键自动化部署脚本 + 完整配套配置】适配环境：CentOS 7 / CentOS 8 / RockyLinux 7/8（最稳定的 ELK 单机部署环境），版本选用 Elastic Stack 7.17.21（无安全认证、单机部署最优版，无需配置账号密码，开箱即用）所有脚本一键执行，无需手动修改大量配置，部署完成后直接可用，包含：系统环境初始化、Elasticsearch+Logstash+Kibana 完整安装、日志采集配置、中文汉化、开机自启，完美解决你之前的需求。