elk stack 예제

넷플릭스는 ELK 스택에 크게 의존한다. ELK 스택을 사용하여 고객 서비스 작업의 보안 로그를 모니터링하고 분석하는 회사입니다. 이를 통해 거의 800개의 노드로 구성된 15개 이상의 클러스터에서 문서를 인덱싱, 저장 및 검색할 수 있습니다. 이 예제에서는 Elasticsearch의 로컬로 설치된 인스턴스를 정의합니다. 이 ELK 스택 자습서에서는 ELK 스택을 마이크로 서비스 에코시스템에 통합하는 방법을 배웁니다. 앞에서 언급했듯이 ELK 설치의 한 가지 환경 예일 뿐입니다. 블로그의 다른 기사에서 다루는 다른 시스템과 플랫폼이 있습니다: Elasticsearch는 오늘날 세계에서 가장 인기 있는 로그 분석 플랫폼인 ELK 스택(Elasticsearch, Logstash 및 Kibana)의 살아있는 핵심입니다. Elasticsearch가 하는 역할은 매우 중심적이어서 스택 자체의 이름과 동의어가 되었습니다. 주로 검색 및 로그 분석에 사용되는 Elasticsearch는 오늘날 가장 인기 있는 데이터베이스 시스템 중 하나입니다. 예를 들어 핫 스레드 API를 사용하여 CPU가 높고 실행 시간이 길어지는 Java 스레드를 볼 수 있습니다: 유명한 소셜 미디어 마케팅 사이트 LinkedIn은 ELK 스택을 사용하여 성능과 보안을 모니터링합니다. IT 팀은 ELK를 카프카와 통합하여 실시간으로 부하를 지원했습니다. ELK 운영에는 6개의 서로 다른 데이터 센터에 걸쳐 100개 이상의 클러스터가 포함됩니다.

오픈 소스 운동 덕분에. 우리는 이미 함께 제대로 사용하면 마법을 할 수있는 도구 의 번들이 있습니다. 이러한 인기있는 도구 세트 중 하나는 탄성 검색, Logstash 및 Kibana입니다 – 함께 ELK 스택이라고합니다. 실시간으로 로그 데이터를 검색, 분석 및 시각화하는 데 사용됩니다. 또한 Filebeat 및/또는 Elasticsearch 인제스트 노드는 스택의 다른 구성 요소에 처리 무거운 중 일부를 아웃소싱하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 모니터링 API를 사용하여 병목 현상및 문제가 있는 처리를 식별할 수 있습니다. 로그 파일을 듣고 탄력적 검색으로 로그 메시지를 푸시할 수 있도록 logstash 구성 파일을 만들어야 합니다. 다음은 예제에서 사용된 logstash 구성이며 설정에 따라 로그 경로를 변경하십시오. 그러나 이러한 결함에도 불구 하 고, Logstash 여전히 스택의 중요 한 구성 요소 남아. 버전 7.0에서 사용할 수 있는 새로운 실행 엔진과 같이 Logstash 자체에 개선 사항을 도입하여 이러한 고통을 완화하기 위한 큰 단계가 이루어졌으며, 궁극적으로 ELK로 로깅을 이전보다 훨씬 더 안정적으로 만들 수 있도록 했습니다.

여기서 우리는 경로를 제공합니다 => “F:/Study/eclipse_workspace_mars/elk-example-spring-boot/elk-example.log” 로그스테시 구성. ELK 스택의 다양한 구성 요소는 너무 많은 추가 구성없이 서로 상호 작용하고 잘 재생하도록 설계되었습니다. 그러나 스택을 디자인하는 방법은 환경 및 사용 사례에 따라 크게 다릅니다. 예를 들어, 1~2년 전까지 ELK 스택은 Elasticsearch, Logstash 및 Kibana와 같은 세 가지 오픈 소스 제품의 컬렉션으로, Elastic에서 개발, 관리 및 유지 관리하는 세 가지 문서를 인덱싱합니다. Beats의 소개와 후속 추가는 스택을 네 개의 다리가 있는 프로젝트로 바꾸고 스택의 이름을 Elastic Stack으로 바꾸게 했습니다. ELK 스택(Elasticsearch, Logstash 및 Kibana)에서 데이터를 구문 분석하는 중요한 작업은 스택의 “L”인 Logstash에 부여됩니다. 스택을 설정하기 전에 먼저 특정 사용 사례를 이해하십시오.

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