kibana

按照计划，这篇开始尝试用elastic4s来做一系列索引管理和搜索操作示范。前面提过，elastic4s的主要功能之一是通过组合Dsl语句形成json请求。那么我们先试试组合一些Dsl语句，再想办法产生出json请求文本，然后在kibana控制台中验证它的正确性。 首先看看elastic4s提供的一个show函数： def show( implicit handler: Handler[T, _]): String = Show[ElasticRequest].show(handler.build(t)) 又见到了这个Handler[T, _]，作为show的一个隐式参数。前面说过这个Handler[T, _]是个代表构建T类型json请求的typeclass。具体构建函数就是上面的这个build(t)函数。我们先看看CreateIndexRequest类型的show函数示范： val jsCreate = createIndex( " company " ) .shards( 1 ).replicas( 1 ).show println(jsCreate) 产生了json如下： PUT:/company? StringEntity({ " settings " :{ " index " :{ " number_of_shards " : 1 , " number_of

按照计划，这篇开始尝试用elastic4s来做一系列索引管理和搜索操作示范。前面提过，elastic4s的主要功能之一是通过组合Dsl语句形成json请求。那么我们先试试组合一些Dsl语句，再想办法产生出json请求文本，然后在kibana控制台中验证它的正确性。 首先看看elastic4s提供的一个show函数： def show( implicit handler: Handler[T, _]): String = Show[ElasticRequest].show(handler.build(t)) 又见到了这个Handler[T, _]，作为show的一个隐式参数。前面说过这个Handler[T, _]是个代表构建T类型json请求的typeclass。具体构建函数就是上面的这个build(t)函数。我们先看看CreateIndexRequest类型的show函数示范： val jsCreate = createIndex( " company " ) .shards( 1 ).replicas( 1 ).show println(jsCreate) 产生了json如下： PUT:/company? StringEntity({ " settings " :{ " index " :{ " number_of_shards " : 1 , " number_of

ELK（7版本）部署与架构分析 1 、 ELK 的背景介绍与应用场景 在项目应用运行的过程中，往往会产生大量的日志，我们往往需要根据日志来定位分析我们的服务器项目运行情况与 BUG产生位置。一般情况下直接在日志文件中tailf、 grep、awk 就可以获得自己想要的信息。但在规模较大的场景中，此方法效率低下，面临问题包括日志量过大、文本搜索太慢、如何多维度查询。这就需要对服务器上的日志收集汇总。常见解决思路是建立集中式日志收集系统，将所有节点上的日志统一收集，管理，访问。 一般大型系统往往是一种分布式部署的架构，不同的服务模块部署在不同的服务器上，问题出现时，大部分情况需要根据问题暴露的关键信息，定位到具体的服务器和服务模块，所以构建一套集中式日志系统， 可以提高定位问题的效率 。 一个完整的集中式日志系统，需要包含以下几个主要特点： 收集－能够采集多种来源的日志数据，服务日志与系统日志。 传输－能够稳定的把日志数据传输到中央系统 存储－如何存储日志数据，持久化数据。 分析－可以支持 UI 分析，界面化定制查看日志操作。 ELK提供了一整套解决方案，并且都是开源软件，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系统。 2 、 ELK 简介： ELK是三个开源软件的缩写，分别表示：Elasticsearch , Logstash, Kibana ,

原文: 十九种Elasticsearch字符串搜索方式终极介绍 前言 刚开始接触Elasticsearch的时候被Elasticsearch的搜索功能搞得晕头转向，每次想在Kibana里面查询某个字段的时候，查出来的结果经常不是自己想要的，然而又不知道问题出在了哪里。出现这个问题归根结底是因为对于Elasticsearch的底层索引原理以及各个查询搜索方式的不了解，在Elasticsearch中仅仅字符串相关的查询就有19个之多，如果不弄清楚查询语句的工作方式，应用可能就不会按照我们预想的方式运作。这篇文章就详细介绍了Elasticsearch的19种搜索方式及其原理，老板再也不用担心我用错搜索语句啦！ 简介 Elasticsearch为所有类型的数据提供实时搜索和分析，不管数据是结构化文本还是非结构化文本、数字数据或地理空间数据，都能保证在支持快速搜索的前提下对数据进行高效的存储和索引。用户不仅可以进行简单的数据检索，还可以聚合信息来发现数据中的趋势和模式。 搜索是Elasticsearch系统中最重要的一个功能，它支持结构化查询、全文查询以及结合二者的复杂查询。结构化查询有点像SQL查询，可以对特定的字段进行筛选，然后按照特定的字段进行排序得到结果。全文查询会根据查询字符串寻找相关的文档，并且按照相关性排序。 Elasticsearch内包含很多种查询类型

【推荐阅读】微服务还能火多久？>>> 前言 刚开始接触Elasticsearch的时候被Elasticsearch的搜索功能搞得晕头转向，每次想在Kibana里面查询某个字段的时候，查出来的结果经常不是自己想要的，然而又不知道问题出在了哪里。出现这个问题归根结底是因为对于Elasticsearch的底层索引原理以及各个查询搜索方式的不了解，在Elasticsearch中仅仅字符串相关的查询就有19个之多，如果不弄清楚查询语句的工作方式，应用可能就不会按照我们预想的方式运作。这篇文章就详细介绍了Elasticsearch的19种搜索方式及其原理，老板再也不用担心我用错搜索语句啦！ 简介 Elasticsearch为所有类型的数据提供实时搜索和分析，不管数据是结构化文本还是非结构化文本、数字数据或地理空间数据，都能保证在支持快速搜索的前提下对数据进行高效的存储和索引。用户不仅可以进行简单的数据检索，还可以聚合信息来发现数据中的趋势和模式。 搜索是Elasticsearch系统中最重要的一个功能，它支持结构化查询、全文查询以及结合二者的复杂查询。结构化查询有点像SQL查询，可以对特定的字段进行筛选，然后按照特定的字段进行排序得到结果。全文查询会根据查询字符串寻找相关的文档，并且按照相关性排序。 Elasticsearch内包含很多种查询类型，下面介绍是其中最重要的19种

【推荐阅读】微服务还能火多久？>>> 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，FileBeat，Kibana。其中 ELasticsearch 负责日志分析和存储，FileBeat 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。 EFK 和 ELK 只有一个区别， 收集日志的组件由 Logstash 替换成了 FileBeat，因为 Filebeat 相对于 Logstash 来说有2个好处： 1、侵入低，无需修改 elasticsearch 和 kibana 的配置； 2、性能高，IO 占用率比 logstash 小太多； ELK可参考： https://blog.51cto.com/14227204/2442249 当然 Logstash 相比于 FileBeat 也有一定的优势，比如 Logstash 对于日志的格式化处理能力，FileBeat 只是将日志从日志文件中读取出来，当然如果收集的日志本身是有一定格式的，FileBeat 也可以格式化，但是相对于Logstash 来说，效果差很多。 Filebeat 隶属于 Beats。目前 Beats 包含六种工具： * Packetbeat（搜集网络流量数据） *

【推荐阅读】微服务还能火多久？>>> 转载自： https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUyNzk0NTI4MQ==&mid=2247483826&idx=1&sn=583e9a526050682ae060f601eced917b&chksm=fa769a9ccd01138a8740171769d1149a5df706ab3523eb0cbb5697293bda6e46954641d49f99&mpshare=1&scene=1&srcid=01245nkmqHupjQF7csKql1i5&sharer_sharetime=1579865464558&sharer_shareid=6ec87ec9a11a0c18d61cde7663a9ef87#rd 基于ES内置及自定义用户实现kibana和filebeat的认证 关闭服务 先关闭所有ElasticSearch、kibana、filebeat进程 elasticsearch-修改elasticsearch.yml配置 按以上表格对应的实例新增conf目录下elasticsearch.yml配置参数 # 在所有实例上加上以下配置 # 开启本地用户 xpack.security.enabled: true # xpack的版本 xpack.license.self_generated.type:

【推荐阅读】微服务还能火多久？>>> 转载自： https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUyNzk0NTI4MQ==&mid=2247483822&idx=1&sn=6813b22eb5bd3a727a56e0fb5ba3f7fb&chksm=fa769a80cd011396cb6717124ebb9fb17bbff2f9d1fbcae50578cb2959225055cce0268d3633&mpshare=1&scene=1&srcid=1205igKg8cJK4Owayo9UNt4Q&sharer_sharetime=1575553256278&sharer_shareid=6ec87ec9a11a0c18d61cde7663a9ef87#rd 基于TLS实现ElasticSearch集群加密通讯，为ES集群创建CA、CERT证书，实现ElasticSearch集群之间数据通过TLS进行双向加密交互。 Step1. 关闭服务 首先，需要停止所有ElasticSearch、kibana、filebeat服务，待证书配置完成后再启动 Step2. 创建CA证书 找任一一台ElasticSearch节点服务器操作即可 cd /opt/elasticsearch/ # --days: 表示有效期多久 sudo -u elasticsearch ./bin

当SD-WAN出现问题或者您怀疑它导致应用程序出现问题时，您会怎么做?当然是，排除故障。 但SD-WAN故障排除要求IT团队非常了解他们正在处理的网络设备、连接和拓扑，以及许多其他因素。以下是IT团队在处理SD-WAN问题时可以遵循的一些有用的监控和实际故障排除的步骤。 SD-WAN故障排除的第一步是了解网络是什么时候开始无法正常运行的。在大多数情况下，监控SD-WAN与监控常规网络并没有太大区别。物理组件通常最容易监控的：他们要么工作，要么不工作。由于抽象会使得多个网络链路看起来好像是一个，因此逻辑函数可能会更具挑战性。 监控SD-WAN 1. 事件处理。 一个好的网络管理架构中最有用的元素是检查来自网络设备(包括SD-WAN设备)的事件。把事件想象成是网络让你知道值得注意的事情发生了。该过程不需要轮询，并且它可以随着网络的增长而扩展。 与简单网络管理协议(SNMP)陷阱相比，我更喜欢使用syslog事件，因为它们不需要将特定的管理信息库加载到管理系统中来查看详细信息。IT团队应该配置SD-WAN设备，以便将事件发送到公共事件处理系统，在那里可以存储、关联和操作事件。 预算受限的组织可以使用开源收集器(如syslog-ng)以及各种分析工具来总结网络可以生成的大量事件。有预算的组织可以研究ELK堆栈 - Elasticsearch，Logstash和Kibana