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elk日志前沿信息_elk日志分析系统搭建(2024年12月实时热点)

内容来源：鱼水欢网络所属栏目：教程更新日期：2024-12-03

elk日志

6个项目经历案例，轻松搞定运维面试！运维技术其实并不复杂，但如何在简历中巧妙地将多个技术栈组合成一个项目呢？以下是一些我曾经写过的项目经历，供大家参考： 1⃣ 迁移阿里云 ASK 集群到 ACK 集群 𐟌 通过编写脚本，将集群中的所有项目文件迁移到新集群。然后使用 DTS 工具迁移 MySQL、MongoDB、PostgreSQL 和 Elasticsearch 的数据。最后，替换 SLB 绑定的 EIP，将环境切换到新集群。 2⃣ K8S部署ELK日志系统 𐟓Š 通过 DaemonSet 部署 filebeat 采集日志，发送到消息队列 Kafka。然后使用 Logstash 从队列中获取日志，并利用 filter 功能过滤，最终存储到 Elasticsearch 中，由 Kibana 实现可视化。 3⃣ Zabbix监控系统 𐟛 ️ 在 Linux+Apache+Mysql+PHP 环境中部署 Zabbix 服务端，并通过 ansible-playbook 批量部署 Zabbix 客户端。 4⃣ 云原生应用自动化评价工具 𐟓Š 使用 Python 和 Selenium 爬取公司内网应用数据，编写 Python 函数计算应用在容器化和微服务方面的得分（从公司制定的评分标准 Excel 中获取）。最后通过 openpyxl 库将应用得分写入 Excel，为每一个应用生成一个评分。 5⃣ 迁移 Java 老项目到 K8S 环境 𐟚€ 通过编写 Dockerfile，将原部署于单一服务器环境的一批 Java 老项目，通过 GitHub Actions 自动化构建镜像，并发布到 K8S 环境中。项目提前通过 Helm 预部署在 K8S 环境中。 6⃣ Golang自定义Prometheus Exporter 𐟓ˆ 使用 Golang 编写的 Exporter，自动采集指定数据，接入 Grafana 使用 PromSql 获取监控信息。大家可以根据自己熟悉的几个技术栈，组成一个项目，提前想好具体的应用场景、规模以及平时如何维护，以防面试被问到。希望这些案例能帮到你们！

产品经理必知技术概念：日志详解 𐟒𛠦—奿—是系统、应用程序或网络设备在运行过程中自动记录的事件和操作的详细记录。日志文件包含了关于系统运行状态、用户活动、错误信息、系统警告和其他关键信息的数据。以下是日志的一些主要特点和用途：问题诊断 𐟔 当系统出现问题时，日志可以帮助快速定位问题原因。监控和审计 𐟕𕯸‍♂️ 日志记录用户行为和系统状态，用于安全监控和合规审计。性能分析 𐟓Š 通过分析日志，可以识别系统的性能瓶颈。安全分析 𐟛᯸ 日志可以检测和记录安全事件，如未授权访问尝试。系统维护 𐟛 ️ 日志提供了系统维护和升级所需的历史信息。调试 𐟔犠开发者可以使用日志来调试程序，特别是在开发和测试阶段。用户支持 𐟓ž 客服和技术支持团队可以利用日志来帮助用户解决问题。操作记录 𐟓‹ 记录系统操作，如配置更改、用户登录等。日志内容 𐟓„ 日志通常包含以下信息：时间戳 ⏰：事件发生的确切时间。来源 𐟓‘：记录日志的系统、应用程序或组件。级别 𐟓‰：日志消息的严重性级别，如INFO、WARNING、ERROR、DEBUG等。消息 𐟓：描述事件的详细信息。用户信息 𐟑䯼š执行操作的用户或系统身份。上下文 𐟌：事件发生时的系统状态或相关参数。日志管理 𐟓 日志管理包括日志的生成、存储、保护、分析和删除。随着技术的发展，日志分析工具和系统（如ELK Stack、Splunk等）可以帮助自动化日志管理过程，并提供更深入的分析和实时监控功能。通过了解这些技术概念，产品经理可以更好地理解日志的重要性，并在实际工作中有效利用日志来提升产品质量和用户体验。

𐟔妎⧴⦗奿—新星：Loki𐟌Ÿ 𐟓– Loki，这个由Grafana Labs团队推出的开源日志聚合系统，正逐渐成为日志处理领域的新星！它以其水平可扩展性、高可用性和多租户特性，吸引了众多目光。𐟑€ 𐟒᠌oki的设计理念非常经济高效，操作简便。它并不为日志内容编制索引，而是通过为每个日志流配置标签来实现高效存储和查询。这种做法不仅减少了存储空间的占用，还使得日志数据的处理更加迅速。𐟚€ 𐟔 与ELK相比，Loki在存储效率、查询速度以及部署管理方面都展现出了显著的优势。特别是其压缩和切割日志数据的技术，使得云原生环境下高速增长的日志数据量也能轻松应对。𐟒ꊊ𐟎‰ 总的来说，Loki是一个值得关注的日志系统新秀。无论你是运维人员还是开发者，都不妨尝试一下这个新颖且实用的日志聚合系统！✨

Elasticsearch的6个实用场景（再不学学ES，都感觉自己要技术落后了[暗中观察R]）场景1、实时分析 𐟓ˆ Elasticsearch能够实时处理和分析数据，特别适合用于跟踪实时数据（如用户活动、交易或传感器输出）的仪表板。场景2、全文搜索 𐟔 Elasticsearch以其强大、可扩展和快速的搜索功能，在全文搜索场景中表现出色。用户可以以近乎实时的响应执行复杂的查询。场景3、机器学习 𐟤– 通过在X-Pack中添加机器学习功能，Elasticsearch可以自动检测数据中的异常、模式和趋势。场景4、地理数据应用程序 𐟌 Elasticsearch支持地理空间索引和搜索功能，对于需要管理和可视化地理信息的应用程序（如地图和基于位置的服务）非常有用。场景5、日志和事件数据分析 𐟓Š 组织使用Elasticsearch来聚合、监控和分析来自各种来源的日志和事件数据。它是ELK堆栈（Elasticsearch、Logstash、Kibana）的关键组件，用于管理系统和应用程序日志以识别问题和监控系统运行状况。场景6、安全信息和事件管理（SIEM） 𐟛᯸ Elasticsearch可用作SIEM工具，帮助组织实时分析安全事件。

分布式架构全解析𐟔 𐟓š 《分布式服务架构：原理、设计与实战》是一本深入浅出地介绍分布式服务架构设计与实现的全流程指南。本书由两位经验丰富的架构师共同撰写，他们分别在易宝支付和某创业公司担任技术负责人，拥有丰富的大型IT互联网公司工作经验。 𐟔 一、内容概览本书首先介绍了分布式服务架构的背景，从服务化架构到微服务架构的演变过程。接着，提出了保证分布式服务系统架构一致性的方案和模式，并介绍了互联网架构评审的方法论。最后，给出了一个简要的非功能质量的技术评审提纲。 𐟒ᠤ𚌣€实践案例在实践部分，本书提供了一个互联网项目的性能和容量评估的真实案例，介绍了压测的方案设计和最佳实践，确保大规模、高并发项目的一致性、可用性和高并发性。此外，还讲解了大规模服务的日志系统的原理、设计与实践，包括ELK等框架的特点和使用方式，并介绍了当前流行的APM系统的设计与实现。 𐟎𘉣€学习目标通过本书的学习，读者将掌握现代架构从原理到设计再到开发的全流程。现代架构离不开分布式，而分布式又离不开微服务，因此本书将帮助读者深入理解并应用这些关键技术。 𐟑袀𐟒𛠥››、作者简介李艳鹏：现任易宝支付产品中心首席架构师，曾在花旗银行、甲骨文、路透社、新浪微博等大型IT互联网公司担任技术负责人和架构师。杨彪：现任某创业公司技术总监及合伙人，在互联网和游戏行业有近10年工作经验，曾在酷我音乐盒、人人游戏和掌趣科技等上市公司担任核心研发职位。

云计算学习路线：从零开始到高级进阶学习任何东西都有其节奏，如果你觉得云计算难学，可能是因为你还没有找到适合零基础循序渐进的学习路线。今天，我想分享一个特别适合新手的云计算学习路线，帮助你轻松上手。基础阶段 𐟓š 首先，你需要掌握一些基础知诰。包括计算机基础、操作系统、虚拟机环境、基本命令、Linux基础（如文件与目录管理、磁盘与文件系统、账号与权限管理、文件打包与压缩、进程管理与性能监控、定时任务、服务管理、软件包管理）。进阶阶段 𐟚€ 接下来是进阶阶段，你需要学习Linux进阶、网络知识、常见服务、网站服务、数据库、远程访问及控制、防火墙。此外，还需要了解集群和高可用性，包括负载均衡、高可用的常用工具，以及自动化运维工具如Ansible、SaltStack和Puppet（至少掌握一个）。高级阶段 𐟌 到了高级阶段，你需要掌握运维监控及日志分析工具，如Zabbix、Prometheus、Grafana、ELK（或EFK）：ElasticSearch、Logstash（或Fluentd）、Kibana。消息队列方面，Kafka是一个不错的选择。持续集成工具方面，GitLab和Jenkins是热门选择。大数据方向 𐟓ˆ 如果你对大数据感兴趣，可以学习文件存储：Hadoop HDFS；批处理：Hadoop MapReduce、Spark、Hive；流处理及分析：Flink（推荐优先学习）、Storm；数据库进阶：HBase、Redis、MongoDB。云计算方向 ☁️ 最后，专注于云计算方向的学习。虚拟化技术方面，KVM是一个不错的选择；典型的云计算系统如OpenStack也需要了解。容器及容器编排方面，Docker和Kubernetes是热门技术。如果你按照这个路线学习，基本上可以胜任云计算运维的工作了。希望这个路线能帮助到你，不要再无效学习了！另外，对于那些想转行的小伙伴们，云计算是一个非常有前景的方向，因为它在零售、健康、电商、物流、智能制造等行业都有广泛应用，而且技术资历越老越吃香。

𐟚€ API网关的强大功能，你知道多少？𐟔 在现代软件架构中，API网关已经成为不可或缺的一部分。它为客户端与服务之间的API通信提供了更加流畅、高效和安全的管理方式。以下是API网关的主要功能： 1️⃣ 接收请求：客户端向API网关发送一个HTTP请求。 2️⃣ 解析验证：API网关解析并验证HTTP请求中的属性。 3️⃣ 访问控制：执行允许列表/拒绝列表检查，确保请求符合访问规则。 4️⃣ 身份验证：与身份提供商进行身份验证和授权，确保请求者身份合法。 5️⃣ 速率限制：将速率限制规则应用于请求，如果超过限制，请求将被拒绝。 6️⃣ 路由服务：请求通过基本检查后，API网关通过路径匹配找到相关的服务进行路由。 7️⃣ 协议转换：API网关将请求转换为适当的协议，然后发送到后端的微服务。 8️⃣ 错误处理：API网关可以正确处理错误，并在错误恢复时间较长时处理故障（熔断）。 9️⃣ 日志监控：利用ELK（Elastic-Logstash-Kibana）堆栈进行日志记录和监控，便于问题追踪。 𐟔Ÿ 数据缓存：有时在API网关中缓存数据，以提高响应速度和减轻后端负载。这些功能使得API网关成为现代应用架构中不可或缺的一部分，确保了客户端与服务之间的通信既高效又安全。

云计算学习路线：从零开始到高级进阶最近有朋友跟我抱怨说云计算学起来太难了！其实，学习任何东西都有节奏，关键是要找到适合自己的学习路线。今天我就来分享一个特别适合零基础小伙伴的云计算学习路线，帮助你循序渐进地掌握这项技术。基础阶段 𐟓š 首先，你得打好基础。这个阶段主要包括计算机基础、操作系统、虚拟机环境、基本命令入门以及Linux基础。具体来说，你需要掌握文件与目录管理、磁盘与文件系统、账号与权限管理、文件打包与压缩、进程管理与性能监控、定时任务、服务管理、软件包管理等等。进阶阶段 𐟚€ 接下来是进阶阶段。你需要学习Linux进阶、网络知识、常见服务、网站服务、数据库、远程访问及控制、防火墙等知识。此外，还需要了解集群和高可用的基本概念，比如负载均衡、高可用的常用工具，以及自动化运维工具如Ansible、SaltStack和Puppet（至少掌握一个）。高级阶段 𐟌 到了高级阶段，你需要掌握运维监控及日志分析工具，比如Zabbix、Prometheus、Grafana、ELK（或EFK）：ElasticSearch、Logstash（或Fluentd）、Kibana，消息队列如Kafka，持续集成工具如Gitlab和Jenkins。如果你对大数据方向感兴趣，还需要学习文件存储如Hadoop HDFS，批处理如Hadoop MapReduce、Spark、Hive，流处理及分析如Flink（推荐优先学习）、Storm，以及数据库进阶如HBase、Redis、MongoDB。云计算方向 𐟌䯸最后，特别说一下云计算方向的学习内容。你需要掌握虚拟化技术如KVM，典型的云计算系统如OpenStack，以及容器及容器编排技术。基本上，当你完成这些阶段的学习后，就可以去找云计算运维的工作了。如果你打算自学云计算，不妨参考一下这个路线，不要再无效学习了哦！另外，很多转行的小伙伴如果想找个发展前景比较好的方向，可以考虑一下云计算。因为云计算在零售、健康、电商、物流、智能制造等行业都有广泛应用，而且技术资历越老越吃香。希望这篇路线能帮到你，祝你早日成为云计算高手！𐟒ꀀ

13款必备监控工具，运维效率翻倍！嘿，运维小伙伴们！你们是不是也在为系统监控头疼？别担心，我来给你们送福利了！今天我整理了13款超实用的监控工具，保证让你们高效运维，再也不怕背锅！赶紧收藏起来吧！ Prometheus 𐟌 Prometheus 绝对是监控界的明星，尤其适合云原生环境。它能收集各种指标，包括CPU使用率、内存占用等，还能进行告警和监控。 Zabbix 𐟛 ️ Zabbix 也是个老牌监控工具，功能强大且稳定。它可以监控各种网络参数、系统性能和可用性，适合大型企业和复杂系统。 Nagios 𐟚芎agios 以其灵活性和可扩展性著称，适合中小型企业。它能监控网络、服务器和应用程序的性能，还能发送告警通知。 Grafana 𐟓Š Grafana 是一个开源的监控和可视化工具，可以与Prometheus、Elasticsearch等集成，提供丰富的监控和报警功能。 ELK Stack 𐟦… ELK Stack 包括Elasticsearch、Logstash和Kibana，适合日志分析和监控。它能处理大量日志数据，提供实时监控和报警。 New Relic 𐟌 New Relic 是一个商业化的监控工具，提供应用性能管理（APM）和系统监控。它能监控应用性能、用户行为和系统健康。 Datadog 𐟐𖊄atadog 也是一个商业化的监控工具，提供全面的监控和报警功能。它能监控应用性能、基础设施和云资源。 Splunk 𐟦… Splunk 是一个商业化的日志分析和监控工具，适合大规模日志处理。它能处理大量日志数据，提供实时监控和报警。 AppDynamics 𐟓Š AppDynamics 是一个商业化的应用性能管理（APM）工具，适合大型企业。它能监控应用性能、用户行为和系统健康。 Dynatrace 𐟌 Dynatrace 是一个商业化的监控工具，提供全面的监控和报警功能。它能监控应用性能、基础设施和云资源。 Pingdom 𐟛 ️ Pingdom 是一个商业化的网站性能监控工具，适合网站和应用程序。它能监控网站性能、可用性和响应时间。 Uptime Robot 𐟚芕ptime Robot 是一个商业化的网站可用性监控工具，适合网站和应用程序。它能监控网站可用性和响应时间。 Sensu 𐟓Š Sensu 是一个开源的监控工具，适合自动化和容器化环境。它能监控系统性能、基础设施和云资源。 Ganglia 𐟌 Ganglia 是一个开源的监控工具，适合集群和分布式系统。它能监控系统性能、资源使用和系统健康。这些工具各有千秋，大家可以根据自己的需求选择使用。希望这些工具能帮到你们，让你们的运维工作更加高效！𐟒ꀀ

这样做，老师再也不用担心我不能毕业了𐟘‹ ### OpenStack：手动搭建与自动化脚本手动双节点搭建OpenStack 𐟒𛰟”篼š在双节点架构下，手动搭建OpenStack环境，其中一台作为控制节点，另一台作为计算节点。利用云主机来部署各种OpenStack服务，实现资源的灵活管理和分配。脚本快速搭建OpenStack 𐟓𐟚€：编写自动化脚本，在虚拟机上安装Python环境或直接使用现有的Python软件。通过调用OpenStack API，快速创建并管理各种服务资源，如虚拟机、网络、存储等。 OpenStack与Ceph集群整合 𐟒𛰟”„𐟒𞯼š使用脚本搭建OpenStack环境，并集成Ceph分布式存储集群。实现OpenStack后端存储的灵活扩展和高可用性。 Docker：Dockerfile与docker-compose应用 𐟓氟𓰟“ 为Gpmall、Pig、Wordpress等应用编写Dockerfile，创建定制化镜像。利用docker-compose工具，管理服务容器，实现一键启动和配置。 Kubernetes：CICD自动化运维 𐟚€𐟔„𐟓把在Kubernetes平台上，编写自动化运维脚本，实现CICD（持续集成/持续部署）流程。提高服务部署的效率和可靠性，确保应用的快速迭代和更新。 Ansible：自动化运维脚本编写 𐟤–𐟓𐟒𛊊为ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）日志分析系统编写Ansible脚本，实现自动化部署和配置。编写Ansible脚本，搭建MariaDB集群和Redis集群，提高数据库和缓存服务的可靠性和性能。 ENSP（企业网络模拟平台）：校园局域网搭建 𐟏밟Œ𐟔Œ 在ENSP平台上，搭建各种校园局域网拓扑结构，实现不同网络区域之间的互通。根据具体需求，设计并实现复杂的网络功能和安全策略。 Linux：网络服务搭建与公网映射 𐟌𐟒𛰟”„ 在Linux系统上，搭建Nextcloud、Owncloud等私有云存储服务，并通过公网映射实现远程访问。提供文件共享、协作编辑等功能，提高团队工作效率。