如何實現ELK Stack日志分析系統架構

如何實現ELK Stack日志分析系統架構，針對這個問題，這篇文章詳細介紹了相對應的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。

在早期的服務器應用故障分析的時候，可能我們直接進入服務器查詢相關的日志，定位異常。但是隨著服務化與業務的不斷增長，部署的機器越來越多。甚至是管理權限中規定不得登陸生產服務器進行任意操作。又或者是由于數據滾動的問題，磁盤容量問題導致日志刪除或壓縮。

所以，我們需要做一個搜集到服務器上的所有日志，并且能夠進行統一檢索的系統。甚至能夠直接基于可視化的方式對數據進行展現。對系統的整體運行情況進行報表類的分析。
所以我們需要一套日志系統對相關數據進行采集，存儲，索引，可視化等。

ELK Stack可能有些同學非常熟悉,很多公司的日志分析系統都是采用的該架構。為什么會先把ELK Stack拿出來呢？

其實本身我做某些東西的時候，最想先了解的是該系統、項目、產品是為了解決什么問題而存在的。然后再進行深入的學習。
ElasticSearch前面大概的講了一下，這次主要是把ELK Stack拿出來或者說ElasticSearch當前比較常用的場景拿出來交流。

ELK Stack可以由上面的圖看出，ELK Stack由三個組件組成，ElasticSearch、Logstash與Kibana。它是由ElasticSearch起源的。ElasticSearch作為一個搜索引擎，那么本身用戶在使用的時候肯定還會需要把數據的攝入與讀取展現。所以也就有了Logstash和Kibana。Logstash提供數據采集與數據解析并且實現寫入到ElasticSearch中。而Kibana則提供了靈活的數據可視化展現圖片。

Logstash是開源的數據采集與處理工具，依賴其強大的管道與插件機制實現了多種數據格式的采集、解析、轉換方式。能夠靈活的實現日志的解析工作。常用的解析插件例如 grok、kv、json等格式的數據處理。Kibana是用來專門實現為ElasticSearch提供數據可視化的開源組件。其依賴于ElasticSearch直接對數據日志進行分析。例如分組，聚合，百分位數等。實現 條形圖，餅圖，折線圖等數據可視化圖表。支持直接對日志數據進行過濾，檢索等。基本能夠實現日常的數據分析工作。

總結來說:

1. ElasticSearch是一個開源的搜索引擎，它的特點是 分布式、自動發現、索引分片、副本、restful接口、多源、自動負載等功能。

2. Logstash同樣是開源的數據采集與解析處理工具。能夠提供文本內容的采集與過濾、處理、并且將數據發送到存儲空間。

3. Kibana也是開源免費的可視化工具，它專為ELasticSearch提供了日志分析處理的Web相關界面，實現數據的展現，直接檢索ElasticSearch、匯總、分析數據日志的功能。

關于如何實現ELK Stack日志分析系統架構問題的解答就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，如果你還有很多疑惑沒有解開，可以關注億速云行業資訊頻道了解更多相關知識。