Elastic Stack 和 ELK 的区别
其实是一个东西。ELK实际上是三个技术栈的简称，这三款软件分别是ElasticSearch、LogStach、Kibana。在这个生态圈慢慢发展过程中，加入了一个新成员 Beats。那么这个时候，按照之前的称呼，是不是应该称之为ELKB呢？仔细想想，如果这个技术栈中以后再加入一个新成员呢?所以，正式改名为Elastic Stack。
最低限度的安全性
ElasticSearch
vi config/elasticsearch.yml
#discovery.type: single-node
xpack.security.enabled: true...
kibana
集中化的日志管理
把日志放到node节点的主机目录上，在到主机目录上配置rsyslog收集到专门的日志服务器。
从这个日志服务器启一个logstash或者filebeat写入es。
不建议直接从每个节点直接写入es。因为日志量大的时候可能es就会被弄死，另外这么多的filebeat也是要占用不少资源的。
如果觉得麻烦，就每个node写个文件监控。自动添加rsyslog的配置然后重启rsyslog。
这样可以保证日志不丢，还能有序插入es不会因为业务高峰把es弄死，还可以利用logstash再进行一些日志格式化的需求。
目前用这个方案，把istio的所有envoy访问日志、traefik、应用程序日志收集到es上...
elasticsearch、kibana时区问题
问题描述
#索引mappings
{
"mappings": {
"properties": {
"datetime": {
"type": "date",
"format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"
}
}
}
}
通过elasticsearch/elasticsearch向elasticsearch添加数据
{
"datetime": "2022-02-28 12:26:30"
}
通过kibana看...
基于docker的 EFK 日志分析系统
EFK 不是一个软件，而是一套解决方案。EFK 是三个开源软件的缩写，Elasticsearch，Fluentd，Kibana。其中 ELasticsearch 负责日志分析和存储，Fluentd 负责日志收集，Kibana 负责界面展示。它们之间互相配合使用，完美衔接，高效的满足了很多场合的应用，是目前主流的一种日志分析系统解决方案。
本文主要基于Fluentd实时读取日志文件的方式获取日志内容，将日志发送至Elasticsearch，并通过Kibana展示。
启动服务
docker-compose -f docker-compose.yml up -d
验证服务是否已正常启动
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