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Elastic Logs

开源日志监测

Elastic Stack(旧称 ELK Stack))是十分受欢迎的开源日志平台。这里将介绍它受欢迎的原因。

在日志和可观察性用例中使用 Elasticsearch 部署热温架构。

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简要了解如何使用 Elastic Stack 处理日志和指标数据。包括演示。

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探索模块式培训课程,涵盖内容包括日志基础、传送和可视化日志,等等。

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新增功能

借助 7.8 中的粒度控制和基于 Machine Learning 的模式分类,您可以通过针对日志的自定义告警功能在发生潜在问题时收到通知。

开始利用您需要的日志

Elastic Stack 针对各种常见数据源提供开箱即用的支持,并有各种默认仪表板可供启用,就是这么好用。从 Kubernetes 和 MySQL 等发送日志。将您的数据索引到 Elasticsearch 中并在 Kibana 中进行可视化,分分钟搞定。直接跳转并开始使用 Elastic Logs。(如果没看到所需模块,既可自行构建,也可借助社区的力量。开源以制胜!)

直接在 UI 中对文件进行 tail 操作

借助专门为基础架构操作而构建的集中式视图,随时了解从您的服务器、虚拟机以及容器流入的全部日志。固定诸如 IP 和事件类型等结构化字段,然后无需离开当前屏幕便可探索相关日志。立即使用 Kibana 中的 Logs 应用,便可针对您的全部日志获享类似控制台的体验,而且为实时流式传输。

利用已分类日志进行趋势分析

正在您的事件数据中查找规律?无需滚动并手动找出相似的日志,使用 UI 中的日志分类视图便可立即查看趋势。对已基于事件的消息和格式分组到一起的事件进行分析,以便更快地采取行动。

灵活的数据流处理

借助 Elastic,您可以轻松地对日志进行准备以实现快速的集中式搜索,无需担心数据源的类型的数量。Beats 可将日志直接从您的系统发送到 Elasticsearch,然后您便能立即对其进行集中分析。Filebeat 模块带有适用于常见日志类型的采集节点管道,可用来在索引之前对文档进行预处理。

此外,如果您希望实现更加强大的处理性能,Logstash 可以作为专用数据流处理层,对您最为复杂的数据进行采集、解析和转换。

可扩展的强大搜索体验

无论您有一台电脑,还是有几百个拥有 PB 量级数据的节点,体验都一样。您可以省去重新架构的麻烦。而且,您无需费心确定数据类型和来源的优先级(因为这会迫使您弃用宝贵的数据)。 采集和索引所有重要内容。

借助 Elastic Common Schema (ECS) 可以实现统一的数据建模,这意味着您可以定义一个常见的文档字段集合,并集中分析各种来源的数据。

实时查看一切信息

Elastic Stack 以 Elasticsearch 作为核心,响应速度快,大规模也不例外。提出问题,快速获知解答。提问、回答、重复这一流程。无需苦苦等待……仪表板……缓慢加载……。

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将 Machine Learning 添加到自动异常检测

您不应该对每条日志消息或每项事务都面面俱到,只需要关注那些重要的或值得注意的内容。

Elastic 的 Machine Learning 功能会扩展 Elastic Stack 的功能,自动对您 Elasticsearch 数据的行为进行建模,并实时提醒您出现的问题。

定价

越简单越好,不按采集节点数量定价

无论希望如何启用或扩展 Elastic,您都应该能够自由选择,从而通过我们的产品获得价值。仅为您需要的资源付费,按照您喜欢的方式进行部署,使用 Elastic 您还可以出色地完成更多事务。

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亲自试用

全新安装,快速传输日志并实现可视化,分分钟即可完成。

What just happened?

Filebeat created an index pattern in Kibana with defined fields, searches, visualizations, and dashboards. In a matter of minutes you can start viewing audit event types, accounts, and commands.

Didn't work for you?

Filebeat module assumes default log locations, unmodified file formats, and supported versions of the products generating the logs. See the documentation for more details.

不要盲目听从我们

电信巨头 Sprint 公司的系统管理员过去需要梳理日志,运行 shell 脚本,并查找他们已知的数据。现在,他们使用 Elastic 快速解决性能问题,提高客户满意度,简化 B2B 关系,并精简零售系统。

他们只是使用 Elastic 处理日志的众多公司之一。探索更多客户案例

下列用户已在使用,并深受他们的信任和喜爱

将您的日志和指标与痕迹整合到一起

拥有运行状态指标吗?APM 痕迹呢?将所有这些集中进 Elastic Stack 并使用免费且开放的 Elastic 可观测性,以充实您的分析内容,降低运营成本,并简化架构。

指标

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处理数字:CPU、内存,等等。

APM

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获得有关自己应用程序性能的洞见。

Uptime

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监测您的应用和服务遇到的可用性问题并相应采取对策。