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第一章 ELK Stack基础概念与架构

news 2025/9/12 7:20:10

ELK Stack简介

ELK Stack是由Elastic公司开发的一套完整的日志分析解决方案，由三个开源项目组成：

Elasticsearch (E): 分布式搜索和分析引擎
Logstash (L): 数据收集、处理和传输管道
Kibana (K): 数据可视化和管理界面

后来加入了Beats，形成了Elastic Stack，但仍然常被称为ELK Stack。

发展历程

timelinetitle ELK Stack发展历程2010 : Elasticsearch诞生: 基于Lucene的分布式搜索引擎2011 : Logstash发布: 数据收集和处理工具2013 : Kibana发布: 数据可视化平台2015 : Beats系列发布: 轻量级数据采集器2016 : X-Pack商业插件: 安全、监控、报告功能2018 : Elastic License: 开源许可证变更

核心组件

1. Elasticsearch

核心特性：

分布式架构，支持水平扩展
基于Lucene的全文搜索引擎
RESTful API接口
实时搜索和分析
自动分片和副本管理

主要功能：

{"搜索功能": {"全文搜索": "支持复杂查询语法","结构化搜索": "精确匹配和范围查询","地理位置搜索": "基于地理坐标的搜索","模糊搜索": "容错和近似匹配"},"分析功能": {"聚合分析": "统计、分组、计算","实时分析": "流式数据处理","机器学习": "异常检测和预测","图分析": "关系网络分析"}
}

2. Logstash

数据处理管道：

Input → Filter → Output

输入插件 (Input)：

File: 文件监控
Beats: 接收Beats数据
TCP/UDP: 网络数据接收
HTTP: HTTP请求接收
Database: 数据库查询
Kafka: 消息队列

过滤器插件 (Filter)：

Grok: 文本解析和结构化
Mutate: 字段操作和转换
Date: 时间戳解析
GeoIP: IP地理位置解析
Ruby: 自定义Ruby代码

输出插件 (Output)：

Elasticsearch: 发送到ES
File: 写入文件
Email: 邮件通知
HTTP: HTTP请求发送
Kafka: 消息队列发送

3. Kibana

可视化组件：

Discover: 数据探索和搜索
Visualize: 图表和可视化创建
Dashboard: 仪表板管理
Canvas: 自定义报告设计
Maps: 地理数据可视化

管理功能：

Index Management: 索引管理
Index Patterns: 索引模式配置
Saved Objects: 保存的对象管理
Spaces: 工作空间管理

4. Beats

轻量级数据采集器：

Beat类型	用途	数据源
Filebeat	日志文件收集	应用日志、系统日志
Metricbeat	系统指标收集	CPU、内存、网络、磁盘
Packetbeat	网络数据包分析	HTTP、DNS、MySQL等协议
Winlogbeat	Windows事件日志	Windows Event Log
Heartbeat	服务可用性监控	HTTP、TCP、ICMP检查
Auditbeat	安全审计数据	文件完整性、用户活动

架构模式

1. 基础架构

2. Beats架构

3. 高可用架构

数据流程

1. 数据收集流程

2. 数据处理管道

# Logstash配置示例
input {beats {port => 5044}
}filter {if [fields][log_type] == "apache" {grok {match => { "message" => "%{COMBINEDAPACHELOG}" }}date {match => [ "timestamp", "dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z" ]}geoip {source => "clientip"}}
}output {elasticsearch {hosts => ["localhost:9200"]index => "apache-logs-%{+YYYY.MM.dd}"}
}

应用场景

1. 日志分析

应用日志分析：

Web服务器访问日志
应用程序错误日志
数据库查询日志
API调用日志

系统日志分析：

操作系统日志
安全审计日志
网络设备日志
容器和微服务日志

2. 性能监控

{"系统监控": {"CPU使用率": "实时监控CPU负载","内存使用": "内存消耗趋势分析","磁盘IO": "磁盘读写性能监控","网络流量": "网络带宽使用情况"},"应用监控": {"响应时间": "API响应时间分析","错误率": "应用错误统计","吞吐量": "请求处理能力","用户行为": "用户访问模式分析"}
}