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Good Luck To You!

Docker上使用Elasticsearch,Logstash,Kibana

在对一个项目做性能测试时我需要处理我们web服务器的访问日志来分析当前用户的访问情况。因此,我想这是试用ELK的一个好机会。

ELK 栈

首先要注意的是使用它是非常简单的。从决定使用ELK到在本机上搭一个可用的原型只花了几小时。下面看看它们各个部分:

Elasticsearch

Elasticsearch 是一个基于Lucene的搜索服务器,它是开源的,GitHub的地址

安装Elasticsearch只需要做一件事,下载并运行它:

日志查询哪家强?用Loki 替换ELK没商量,是时候用这个轻量级方案

背景

同事最近找我看服务错误日志,因为是一个小应用,所以之前没有对接ELK系统,直接看文件好几个G,找起来十分的不方便,于是决定在测试服务器搭建一个,但是ELK太吃性能,所以还是果断选择了更友好的Loki+Promail+Grafana, 用极少的资源都跑起来了。最终只吃了200M内存,CPU的消耗更是可以忽略不计。

容器云生产实践第一步:ELK Stack(容器云厂商)

【编者按】“在审视任何一个新东西的时候,我都会先去尝试发现它与production ready之间到底有多少距离”,这是杜航写作本文的初衷。杜航首先考虑到的是log的处理,尤其对于Docker这个短暂存在的运行环境,log的处理更为重要。Volume虽然可以解决这个问题,但是随着容器数量的增多,工作量也会剧增。杜航决定在灵雀云上搭建一个ELK stack(ELK是一套常用的开源日志监控和分析系统,包括一个分布式索引与搜索服务Elasticsearch,一个管理日志和事件的工具logstash,和一个数据可视化服务Kibana

Docker实战指南:新手必学的使用技巧

Docker作为当下最受欢迎的容器化技术之一,它通过将应用和依赖打包成一个可移植的容器,让开发者能够在任何环境中运行应用。今天,我们将带你深入了解Docker的核心概念、常用命令以及一些高级技巧,让你快速上手!


1. Docker 核心概念

2023最新ELK日志平台(elasticsearch+logstash+kibana)搭建

前言

去年公司由于不断发展,内部自研系统越来越多,所以后来搭建了一个日志收集平台,并将日志收集功能以二方包形式引入自研系统,避免每个自研系统都要建立一套自己的日志模块,节约了开发时间,管理起来也更加容易。
这篇文章主要介绍ELK最新版本的搭建,

ELK介绍

ELK踩坑记(elk教程)

#ELK #ElasticSearch #Kibana

本文不是Step by Step教程文章,是我个人在搭建大型elk系统中遇到的一些问题,只建议相关从业者参阅。

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