啥是ELK
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三个服务的统称，用来做日志收集
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光ELK搭起来都不知七八个，主要是K8s和虚拟化来用
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推荐用3个Elasticsearch
ELK组成
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Elasticsearch 弹性搜索 分布式、RESTful 风格的搜索和分析。
Elastic 代理，Elastic Cloud，Elastic 企业搜索
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Logstash 日志藏匿处 采集、转换、充实，然后输出。
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Kibana 实现数据可视化。在 Elastic Stack 中进行导航。
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Beats 以轻量化方式收集、解析和传输数据。
ELK工作模式
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kibana用来调用Elasticearch接口API，查询数据
产生错误日志后，运维、开发、测试都要看日志 -
通过kafka消息列队或者redis缓存服务器缓存产生的日志
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由logstash从Kafka或者redis取日志后再放到Elasticsearch
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看日志量来部署多个logstash，去kafka或redis消费日志
最好是上万兆和固态 -
可以通过监控去看Kafka或redis上是否有日志堆积，如果长时间日志堆积，需要提高logstash的性能或者增加部署logstash
普罗米修斯在自定义监控项上没有zabbix灵活 -
至少3个，多则7个或者13个Elasticearch做集群，支持上T日志的处理
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早期没有filebeat的时候都需要装Java，后来引入了轻量级的组件，例如beat，就不需要再装
Elastic search
一个服务的日志会放在一个index全文索引中
大部分公司都是用来搜索日志的，也可以用来搜索商品小炒肉
以文档为导向存储
Logstas
具有实时传输能力的数据收集引擎，通常过插件实现日志的收集和转发
Kibana
为Elasticsearch提供数据可视化查看的界面
柱状图饼图等以每分钟为单位显示显示
使用ELK的好处
内存溢出zabbix可能检测不到，在logstash能看见，一旦出现，则去tomcat上重启
故障自治愈要写脚本吧
nginx加一个用户认证，kibana用户认证要付费
还有一个日志收集客户端，可以配合EFK
Fluentd 云原生社区支持的
换不换都无所谓，毕竟额ELK是一个个完整的组合了
