Elastic

Elasticsearch 认证插件选择 这里选择一个免费的：社区插件 Readonly REST 下载地址： https://readonlyrest.com/download/ 1、进入网站后 选择插件类型、elastic版本、邮箱地址 2、提交后下载地址会发送到你的邮箱 编辑Dockerfile 我这里安装的 elastic:6.8.0 FROM elasticsearch:6.8.0 COPY readonlyrest-1.18.0_es6.8.0.zip /plugins/readonlyrest-1.18.0_es6.8.0.zip RUN sh -c 'echo -e "y" | /usr/share/elasticsearch/bin/elasticsearch-plugin install file:///plugins/readonlyrest-1.18.0_es6.8.0.zip' 构建镜像 docker build -t elasticsearch:6.8.0 . 可以用 docker images 查看是否构建成功 如果下载docker下载速度很慢或无法连接 可以配置一下docker 加速 官方 - https://registry.docker-cn.com 163 - http://hub-mirror.c.163.com 编写配置文件

本文主要介绍怎么使用 ELK Stack 帮助我们打造一个支撑起日产 TB 级的日志监控系统。在企业级的微服务环境中，跑着成百上千个服务都算是比较小的规模了。在生产环境上，日志扮演着很重要的角色，排查异常需要日志，性能优化需要日志，业务排查需要业务等等。 然而在生产上跑着成百上千个服务，每个服务都只会简单的本地化存储，当需要日志协助排查问题时，很难找到日志所在的节点。也很难挖掘业务日志的数据价值。 那么将日志统一输出到一个地方集中管理，然后将日志处理化，把结果输出成运维、研发可用的数据是解决日志管理、协助运维的可行方案，也是企业迫切解决日志的需求。 我们的解决方案 通过上面的需求我们推出了日志监控系统，如上图： 日志统一收集、过滤清洗。 生成可视化界面、监控，告警，日志搜索。 功能流程概览如上图： 在每个服务节点上埋点，实时采集相关日志。 统一日志收集服务、过滤、清洗日志后生成可视化界面、告警功能。 我们的架构 ① 日志文件采集端我们使用 FileBeat，运维通过我们的后台管理界面化配置，每个机器对应一个 FileBeat，每个 FileBeat日志对应的 Topic 可以是一对一、多对一，根据日常的日志量配置不同的策略。 除了采集业务服务日志外，我们还收集了 MySQL 的慢查询日志和错误日志，还有别的第三方服务日志，如：Nginx 等。 最后结合我们的自动化发布平台

1、简介 Elasticsearch在5.3版本中引入了Cross Cluster Search（CCS 跨集群搜索）功能，用来替换掉要被废弃的Tribe Node。类似Tribe Node，Cross Cluster Search用来实现跨集群的数据搜索。 2、配置Cross Cluster Search 假设我们有2个ES集群： Node Address Port Transport Port Cluster elasticsearch01 127.0.0.1 9201 9301 America elasticsearch02 127.0.0.1 9202 9302 America elasticsearch03 127.0.0.1 9203 9303 Europe elasticsearch04 127.0.0.1 9204 9304 Europe 有2种方式可以用来配置CCS： 1）配置elasticsearch.yml search: remote: america: seeds: 127.0.0.1:9301 seeds: 127.0.0.1:9302 europe: seeds: 127.0.0.1:9303 seeds: 127.0.0.1:9304 注意：以上方式，在配置的时候，需要remote cluster处在运行状态。比如在配置“america”的集群的时候

电商网站该如何进行云服务器配置呢？电商云服务器的配置选择，其实和网站或应用的类型、访问量、数据量大小、程序质量等因素有关，建议和您的网站或应用的开发技术人员沟通，选择最适合您的配置。 如果您没有技术人员可提供建议，可以参考我们的建议进行配置选择。网站初始阶段访问量小，只需要一台低配置的服务器即可，应用程序、数据库、文件等所有资源均在一台服务器上。 阿里云服务器具有强大的弹性扩展和快速开通能力。随着业务的增长，你可以随时在线增加服务器的CPU、内存、硬盘以及带宽等配置，或者增加服务器数量，无需担心低配服务器在业务突增时带来的资源不足问题，不让一个用户流失。 方案目的：适合初创电商公司快速搭建平台，例如电商网站/APP/电子商城，能轻松承受约1-10万的日均访问量，能支持约300单/天的有效成单量 一键搭建：整体解决方案一键搭建，自动化部署，缩短3倍业务上线时间 安全防护：解决方案针对电商行业常遇到的胁，加强了安全防护性能。为电商企业保驾护航 高性能：针对电商业务峰值频发的特点，配置了缓存、CDN、弹性伸缩等功能，有效提升平台性能 高效容灾：负责均衡、RDS、ECS等都配备了跨可用区容灾策略，保护应用与数据万无一失 适用于初创电商公司快速搭建平台，例如电商网站/APP/电子商城 本架构能够解决 云产品随时升级扩容 轻松应对高并发 负载均衡一键搭建随时灵活扩展 网站防DDos攻击

SaaS：Google Apps、Dropbox、Salesforce、Cisco WebEx （ 面向User，常用的app 网站 通讯软件，微博，邮件等，都是SAAS应用 ） PaaS： AWS Elastic Beanstalk、Windows Azure、Heroku、Force.com、Google App Engine，Apache Stratos，OpenShift （面向开发，提供Interface） IaaS：Amazon Web Services (AWS), Cisco Metapod, Microsoft Azure, Google Compute Engine (GCE) （面向运维，提供云主机/虚拟机） 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/youyan/blog/4318261

Cerebro是一个开源的elasticsearch web管理工具 首先，下载Elasticsearch https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.7/index.html 然后，下载Cerebro https://github.com/lmenezes/cerebro 分别启动以后，输入es连接地址，然后就可以操作了，非常简洁的web客户端工具 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4348626/blog/4313518

少点代码，多点头发 本文已经收录至我的GitHub,欢迎大家踊跃star 和 issues。 https://github.com/midou-tech/articles 从今天开始准备给大家带来全新的一系列文章，Elasticsearch系列 新系列肯定会有很多疑惑，先为大家答疑解惑，下面是今天要讲的问题 为什么写Elasticsearch系列文章？ 之前在文章中也陆陆续续的提到过，龙叔是做搜索引擎的。搜索引擎技术属于商业技术，大家耳熟能详的百度搜索，Google搜索，这可都是因为把握核心搜索技术，从而诞生了商业帝国。 每个互联网大厂都想去分一杯搜索的羹，360搜索、神马、头条、搜狗搜索等等，由此可见搜索技术的商业作用和机密性了。 搜索把握用户的入口 蘑菇街的搜索引擎是一款使用C++开发、完全自研、没有开源的搜索引擎，没有开源就是不能随便写出来的。 但是现在不一样了 第一、我离职了，离开了意味着不在持有那些商业机密了，就算不讲出来我也没啥心理负担(但还是不能讲的，离职协议写的很清楚，不能 泄露公司商业机密 )。 第二、去新的公司还是在搜索领域，他们用Es Elasticsearch是一个开源搜索，开源的东西可以随便说，但还是不能说公司的 商业数据 。 自己一直在搜索领域做，输出搜索相关的文章，第一个可以让自己更好的学习和总结，第二个可以让粉丝们了解到搜索这个神秘的技术

前面我们聊了 Elasticsearch 的索引、搜索和分词器，今天再来聊另一个基础内容—— Mapping。 Mapping 在 Elasticsearch 中的地位相当于关系型数据库中的 schema，它可以用来定义索引中字段的名字、定义字段的数据类型，还可以用来做一些字段的配置。从 Elasticsearch 7.0开始，Mapping 中不在乎需要定义 type 信息了，具体原因可以看 官方的解释 。 字段的数据类型 我们刚刚提到 Mapping 中可以定义字段的数据类型，这可能是 Mapping 最常用的功能了，所以我们先来看看 Elasticsearch 都支持哪些数据类型。 简单类型：text、keyword、date、long、double、boolean、ip 复杂类型：对象类型、嵌套类型 特殊类型：用于描述地理位置的 geo_point、geo_shape Elasticsearch 支持的数据类型远不止这些，由于篇幅原因，这里就不一一列举了。我找几个工作中常见的来介绍一下。 首先就是字符串了，Elasticsearch 中的字符串有 text 和 keyword 两种。其中 text 类型的字符串是可以被全文检索的，它会被分词器作用， PUT my_index { "mappings" : { "properties" : { "full_name" : {

Kubernetes 容灾解决方案关键能力 我们面临着不断地需要实施和部署新的软件应用、发展新的商业模式、以及吸引新的客户。通过Kubernetes，我们可以采用云原生方式来进行软件的开发、部署和运维。 基于Kubernetes开发和运行的应用，对于我们实现我们的商业目标，非常重要。但新技术的导入，也会要求我们考虑更多：新的开发方法、新的团队、新的工程师、新的技术、新的合作伙伴、新的供应商、新的挑战。 对CIO们来说，将关键应用转移到Kubernetes上的最大挑战之一，就是容灾恢复能力。 在投入大量资金开发了Kubernetes上的应用后，我们最担心的就是：一旦出现我们无法控制的意外事件，我们的应用变得无法访问。如：云供应商服务意外停止、数据中心电力中断、云服务中断、网络连接中断等。导致用户无法访问应用后，用户满意度大幅下降。 根据著名研究机构Uptime Institute的报告，通常发生服务中断，一般我们会归因到第三方服务上，如托管服务供应商或云服务供应商。31%的服务中断是由由我们无法控制的因素导致的，如：网络错误（30%），IT/软件错误（28%）。对于Kubernetes上的应用，我们需要一个可靠的容灾恢复方案。 根据451 Research的报告，对于关键性应用来说，57%的应用要求RPO<1小时，48%要求RTO<1小时。即使是非关键应用，也有容灾恢复的需求

作者介绍 魏彬，普翔科技 CTO，开源软件爱好者，中国第一位 Elastic 认证工程师，《Elastic日报》和 《ElasticTalk》社区项目发起人，被 elastic 中国公司授予 2019 年度合作伙伴架构师特别贡献奖。对 Elasticsearch、Kibana、Beats、Logstash、Grafana 等开源软件有丰富的实践经验，为零售、金融、保险、证券、科技等众多行业的客户提供过咨询和培训服务，帮助客户在实际业务中找准开源软件的定位，实现从 0 到 1 的落地、从 1 到 N 的拓展，产生实际的业务价值。 如果你关注过 Elasticsearch 的日志，可能会看到如下类似的内容： [2018-06-30T17:57:23,848][WARN ][o.e.m.j.JvmGcMonitorService] [qoo- 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4406565/blog/4328587