ElasticSearch
1、ElasticSearch学习随笔之基础介绍
2、ElasticSearch学习随笔之简单操作
3、ElasticSearch学习随笔之java api 操作
4、ElasticSearch学习随笔之SpringBoot Starter 操作
5、ElasticSearch学习随笔之嵌套操作
6、ElasticSearch学习随笔之分词算法
7、ElasticSearch学习随笔之高级检索
8、ELK技术栈介绍
9、Logstash部署与使用
前言
ELK技术栈由三个技术组成：Elasticsearch、Logstash和Kibana。每个技术都有自己的功能点和用法，同时它们也可以相互关联使用，形成一个完整的日志解决方案。此外，还有一个名为Beats的技术，它是一个轻量级的数据收集器，可以收集各种类型的数据并将其发送到Logstash或Elasticsearch进行处理和存储。
一、Elasticsearch
Elasticsearch是一个分布式的搜索和分析引擎，它可以快速地存储、搜索和分析大量数据。Elasticsearch使用Lucene搜索引擎来实现全文搜索，支持实时搜索和分析，可以通过API进行数据查询和聚合操作。Elasticsearch的优点包括高可用性、可扩展性、灵活性和性能优越。它的主要用途包括：
- 日志分析：Elasticsearch可以快速地存储和索引日志数据，并提供实时搜索和分析能力，适用于日志监控、安全审计等场景。
- 全文搜索：Elasticsearch可以支持全文搜索和自然语言查询，适用于搜索引擎、电子商务等场景。
- 指标分析：Elasticsearch可以支持实时聚合和分析数据，适用于性能监控、业务分析等场景。
Elasticsearch的功能包括：
- 分布式架构：Elasticsearch可以水平扩展，支持分布式部署和数据分片，可以处理大规模数据集。
- 实时搜索和分析：Elasticsearch可以提供实时搜索和分析能力，支持近实时的数据查询和聚合操作。
- 多数据源支持：Elasticsearch可以从多个数据源中收集数据，并支持多种数据格式和数据源。
- API支持：Elasticsearch提供了丰富的API，可以进行数据查询、聚合操作、索引操作等。
当前最新版本的Elasticsearch是8.x系列，它的主要特点包括：
- 更好的性能：8.x系列对性能进行了优化，可以提供更快的搜索和分析速度。
- 更好的安全性：8.x系列引入了更多的安全特性，包括加密通信、访问控制等。
- 更好的可用性：8.x系列引入了更多的高可用性特性，包括自动发现、自动恢复等。
- 更高级的功能：8.x系列加入了人工智能，对自然语言处理支持。
二、Logstash
Logstash是一个数据收集和处理引擎，用于收集、处理和转换各种数据源的数据。它可以从不同的数据源中收集数据，如文件、数据库、网络等，并将其转换为统一的格式，以便后续处理。Logstash支持多种插件，可以进行数据过滤、转换和输出。
Logstash的优点包括灵活性、可扩展性和强大的插件支持。它可以处理各种类型的数据，支持多种数据源和输出方式，可以方便地与Elasticsearch和Kibana等技术栈组件集成。此外，Logstash还支持多线程处理和事件模型，可以在大规模数据处理场景下提供高性能和可靠性。
缺点则包括性能较低和高耗费的CPU、内存资源，同时，Logstash的学习曲线较陡峭，需要一定的技术背景和经验。因此，在一些场景下，可能需要使用更轻量级的数据收集器，如Beats等。
三、Beats
Beats是ELK技术栈中的一个轻量级数据收集器，可以收集各种类型的数据并将其发送到Logstash或Elasticsearch进行处理和存储。Beats包括Metricbeat、Filebeat、Packetbeat、Winlogbeat等多个模块，可以适用于不同类型的数据收集场景。
功能：
- 日志收集：Beats可以收集各种类型的日志数据，如系统日志、应用日志、安全日志等。
- 指标收集：Beats可以收集各种类型的指标数据，如CPU、内存、网络、磁盘等。
- 事件收集：Beats可以收集各种类型的事件数据，如网络流量、系统事件等。
优点
- 轻量级：Beats是一个轻量级的数据收集器，可以快速安装、部署和配置。
- 易用性：Beats提供了简单易用的配置界面和命令行工具，可以方便地进行数据收集和管理。
- 灵活性：Beats支持多种数据源和输出方式，可以方便地与其他技术栈组件集成。
- 低资源消耗：Beats的资源消耗较低，可以在资源受限的设备上运行。
缺点
- 功能限制：相对于Logstash，Beats的功能较为有限，无法进行复杂的数据处理和转换。
- 不支持插件：Beats不支持自定义插件，无法进行自定义的数据过滤、转换和输出。
- 不适用于大规模数据：由于Beats本身是一个轻量级的数据收集器，不适用于大规模数据的收集和处理。
总的来说，Beats是一个轻量级、易用性好的数据收集器，适用于小规模数据的收集和处理。对于大规模数据的收集和处理，可能需要使用更为复杂、功能更为强大的数据收集引擎，如Logstash。
四：Kinaba
Kibana是一个数据可视化和分析工具，用于展示和分析从Elasticsearch中收集的数据。它可以通过可视化的方式展示数据，如图表、地图、仪表盘等，并支持实时查询和分析。Kibana还支持自定义仪表盘和可视化组件，可以根据需求自由定制数据展示方式。Kibana的优点包括易用性、可定制性和强大的可视化功能。缺点则包括不适用于大规模数据的查询和可视化。
常用功能
- 可视化展示：Kibana支持多种数据可视化方式，如图表、地图、仪表盘等，可以根据需求自由定制数据展示方式。
- 实时查询：Kibana支持实时查询和分析，可以快速地查看最新数据和结果。
- 仪表盘定制：Kibana支持自定义仪表盘和可视化组件，可以根据需求自由定制数据展示方式。
- 搜索：Kibana支持全文搜索和自然语言查询，可以方便地查询和过滤数据。
优点
- 易用性：Kibana提供了简单易用的界面和工具，可以方便地进行数据可视化和分析。
- 可定制性：Kibana支持自定义仪表盘和可视化组件，可以根据需求自由定制数据展示方式。
- 可视化功能：Kibana支持多种数据可视化方式，可以直观地展示数据和结果。
缺点
- 不适用于大规模数据：由于Kibana的查询和可视化功能较为复杂，不适用于大规模数据的查询和可视化。
- 学习曲线较陡峭：Kibana的学习曲线较陡峭，需要一定的技术背景和经验。
- 可视化功能较弱：相对于其他可视化工具，Kibana的可视化功能较为基础，无法进行复杂的数据可视化和分析。
总的来说，Kibana是一个易用性好、可定制性强的数据可视化和分析工具，适用于小规模数据的查询和可视化。对于大规模数据的查询和可视化，可能需要使用更为复杂、功能更为强大的可视化工具，如Tableau等。
五、总结
ELK技术栈的三个技术可以相互关联使用，形成一个完整的日志解决方案。Logstash负责收集和处理数据，将数据发送到Elasticsearch进行存储和索引，Kibana则用于展示和分析数据。这样的架构可以实现实时日志收集、存储、搜索和分析，适用于日志监控、安全审计、性能分析等领域。
总的来说，ELK技术栈具有灵活性、可扩展性和强大的数据处理和可视化能力，是一个优秀的日志解决方案。但同时也需要注意技术栈的学习曲线和性能问题。