我有一个正在运行的实时系统，它使用一个redis数据库和一个旧的ELK堆栈。我正在创建一个新版本。我想要的是使用我的新Logstash的输入部分从旧的redis数据库中读取数据，但是在我执行此操作的测试中，我似乎从中耗尽了数据。我不想以任何方式修改当前的logstash或实时管道实现(即向实时logstash配置添加第二个输出)。LIVEData->Redis->Logstash->ES->Kibana|:Readonlycompareoldwithnew|:VVNewLogstash->NewES->NewKibana我觉得我遗漏了一些关于logstash和redis之间关系的东西。

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各个自研系统，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。这篇文章主要介绍如何编写二方包，并整合到各个系统中。先介绍整个ELK日志平台的架构。其中xiaobawang-log就是今天的主角。xiaobawang-log主要收集三种日志类型：系统级别日志：收集系统运行时产生的各个级别的日志（ERROR、INFO、WARN、DEBUG和TRACER），其中ERROR级别日志是我们最关心的。用户请求日志：主要用于controller层的请求，捕获用户请求信息

在本文中，我们将探讨如何在Docker环境下搭建ELK（Elasticsearch，Logstash和Kibana）堆栈。ELK是一种流行的开源日志分析平台，可用于实时搜索，分析和可视化数据。使用Docker可以轻松地构建，部署和管理ELK堆栈。1.准备工作在开始之前，我们需要安装Docker和DockerCompose。如果您还没有安装它们，请参阅Docker官方网站的文档以获取有关安装的说明。2.创建DockerCompose文件我们将使用DockerCompose来定义和运行ELK堆栈。我们需要创建一个docker-compose.yml文件来指定ELK容器的配置。以下是一个基本的doc

Zookeeper、Kafka集群与Filebeat+Kafka+ELK架构、部署实例一、Zookeeper1.1、Zookeeper定义1.2、Zookeeper工作机制1.3、Zookeeper特点1.4、Zookeeper数据结构1.5、Zookeeper应用场景1.5、Zookeeper选举机制1.5.1、第一次启动选举机制1.5.2、非第一次启动选举机制二、Zookeeper集群部署2.1、安装前准备2.2、安装Zookeeper三、消息队列3.1、为什么要用消息队列？3.2、中间件3.3、使用消息队列的好处3.4、消息队列的两种模式四、Kafka4.1、Kafka定义4.2、Kaf

作者：Escape来源：https://www.escapelife.site/posts/38c81b25.html服务日志收集方案：Filebeat+Graylog！当我们公司内部部署很多服务以及测试、正式环境的时候，查看日志就变成了一个非常刚需的需求了。是多个环境的日志统一收集，然后使用Nginx对外提供服务，还是使用专用的日志收集服务ELK呢？这就变成了一个问题！而Graylog作为整合方案，使用elasticsearch来存储，使用mongodb来缓存，并且还有带流量控制的(throttling)，同时其界面查询简单易用且易于扩展。所以，使用Graylog成为了不二之选，为我们省了不

说明从8.0版本开始,需要为Logstash配置身份验证凭据才能建立通信。关于认证这块,搜了很多文章,都是配置X-pack,但是配置X-pack就不会配置conf文件,所以拥抱新版本,配置CAELK架构可以优先阅读Beats：ElasticBeats介绍及和Logstash的比较以及后续的入门教程目前来说,ELK的架构是最基础的,但是无论是开发、测试以及发布到生产,很少有直接使用的,架构图表达的很清楚。测试环境基本是B=>L=>E=>K,生产环境考虑容错,B=>(中间件)=>L=>E=>K,可参考Beats=＞Redis=＞Logstash=＞Elasticsearch或Kafka=＞Logs

展示1.配套资料2.devops3.elk日志收集4.grafana监控5.dashboard![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/bf294f9fd98e4c038858a6bf5c34dbdc.png目的学习k8s来来回回折腾很久了，光搭个环境就能折腾几天。这次工作需要终于静下心来好好学习了一次，这次特地把自己的学习的环境贡献出来。云原生是现在的趋势，开发运维必学。一。作用1.简单使用vm运行后你便拥有一个k8s环境，可以直接体验k8s编排的魅力，免于环境搭建的耗时耗力。2.搭建了常用的服务，比如mysql，redis，rocketmq都是集群架

ELK搭建详细步骤写在前头：公司一直没有搭建一个支持实时查询日志的平台，平常看日志都得去服务器下载，大大降低开发效率，前段时间有大佬同事搭建了一款日志平台，支持sit,uat等各个环境的日志实时查询，大大提高bug定位速度。因对其感兴趣特向大佬请教，学习记录下搭建流程。技术选型以及搭建架构选型ElasticsearchElasticsearch是一个分布式的RESTful风格的搜索和数据分析引擎，提供收集、分析、存储数据三大功能。是当前流行的企业及搜索引擎。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定、可靠、快速。LogstashLogstash是一个开源数据收集引擎，具有实时管道功能。Logst

专栏集锦，大佬们可以收藏以备不时之需SpringCloud实战专栏：https://blog.csdn.net/superdangbo/category_9270827.htmlPython实战专栏：https://blog.csdn.net/superdangbo/category_9271194.htmlLogback详解专栏：https://blog.csdn.net/superdangbo/category_9271502.htmltensorflow专栏：https://blog.csdn.net/superdangbo/category_8691332.htmlRedis专栏：ht

pod日志采集方案方案选型DaemonSet+ElasticAgent方案：使用DaemonSet控制器在每个kubernetes集群节点上运行elasticagent服务，业务容器日志目录统一挂载到节点指定目录下。在fleet中配置集成CustomLogs集成策略，指定日志采集目录和ingestpipeline，实现自定义路径下的日志收集和清理操作。DaemonSet+filebeat+logstash方案：通过DaemonSet方式在每个kubernetes集群节点上运行filebeat服务。以容器运行时containerd为例，配置filebeat输入路径为/var/log/contai