ELK堆叠

习题预习

1. 什么是ELK Stack？它由哪几个组件构成？
2. ELK Stack能够用于哪些场景和用途？
3. 如何在ELK Stack中添加新的数据源？
4. ELK Stack中的Elasticsearch如何处理数据搜索和索引？
5. 如何保证ELK Stack的安全性和稳定性？

说明知识

ELK Stack是一个开源的资料分析平台，由三个不同的软体组成，包括Elasticsearch、Logstash和Kibana。这三个工具可以协调工作，让使用者能够轻松地收集、分析、搜索、视觉化大量资料，并从中得到有用的洞察。

• Elasticsearch：是一个分散式、分布式的搜寻和分析引擎，用于储存和查询大量的资料。它可以处理多种不同格式的数据，包括结构化和非结构化数据。
• Logstash：是一个协助收集、处理和转换资料的工具，可以从多种不同的资料源，例如系统日志、数据库、API，以及第三方应用程式中读取资料。Logstash可以将这些资料集中传送到Elasticsearch，以便后续进行分析和查询。
• Kibana：是用于视觉化和分析资料的工具，它能够实时地展示搜集来的资料，并生成各种图表、图像和报表，让使用者能够快速了解和评估数据。

举例来说，一家电商网站可以使用ELK Stack收集和分析访问日志，以了解客户行为和趋势，并推出相关的活动和优惠。具体的步骤如下：

• 使用Logstash从网站伺服器上收集访问日志，将它们转换成Elasticsearch可以理解的格式，并且储存到Elasticsearch中。
• 在Kibana上建立适当的视觉化工具，例如仪表板、地图或图表，以便快速且准确地了解客户的访问模式和趋势。
• 使用Elasticsearch的搜索功能进行实时查询，例如，查看流量来源、网站浏览器和访问时间，以便更好地优化和改进网站的使用体验。

ELK Stack还有其他很多应用场景，例如，监控应用程式性能、分析资料日志、管理系统日志等等。通过使用ELK Stack，用户可以更轻松地收集和分析大量数据，从而提高生产力和效率，并快速找到问题以及解决它们。

条列重点

1. Elasticsearch - 基于Lucene的全文搜索引擎，专门用于存储和查询大量的日志数据。
2. Logstash - 数据收集和转换工具，用于剖析，过滤和格式化日志数据，使它们可以导入到Elasticsearch中。
3. Kibana - 可视化平台，提供直观的图形界面，用于查看和分析从Elasticsearch中检索的数据。
4. Beats - 轻量级数据传输器，用于收集各种数据源的日志数据，并将它们传送到Elasticsearch或Logstash进行处理。
5. X-Pack - 提供安全，警报，监控和机器学习等强大的功能，使ELK Stack更容易管理和维护。

知识测验

1. 如何配置Logstash，使其在接收到新日志后，将其发送到Kafka中？

答案：在Logstash的配置文件中，添加以下程式码来启用Kafka输出器：

output {
kafka {
topic_id => “my_topic”
bootstrap_servers => “kafka_hostname:9092”
}
}

2. 如何配置Elasticsearch，使其仅接受来自特定IP范围的连接？

答案：打开Elasticsearch的配置文件，将network.host设置为要限制的IP地址范围。例如：

network.host: 192.168.0.0/24

3. 如何在Kibana中建立一个仪表盘，其中包含记录了负载均衡器数据的图表和表格？

答案：在Kibana的仪表板上，点击添加视觉化窗口，然后选择“图表”。在数据面板中，选择要使用的 Elasticsearch索引和适当的时间范围。然后为图表选择页签，并建立适当的图表设置。最后，再为该仪表板添加表格视觉化窗口，重复刚才的步骤。

4. 如何使用Logstash来解析将JSON格式的日志？

答案：在Logstash的配置文件中，使用json滤镜器来解析JSON格式的消息。例如：

filter {
json {
source => “message”
}
}

5. 如何在Elasticsearch中创建一个索引模板，自动指定字段数据类型？

答案：使用PUT API在Elasticsearch中创建一个索引模板。例如，创建名为my_template的模板，并指定一些常见字段：

PUT template/my_template
{
“index_patterns”: [“my*”],
“mappings”: {
“properties”: {
“timestamp”: {“type”: “date”},
“message”: {“type”: “text”},
“user_id”: {“type”: “keyword”},
“user_agent”: {“type”: “keyword”}
}
}
}