第一次听到ELK,是新浪的@ARGV 介绍内部使用ELK的情况和场景,当时触动很大,原来有那么方便的方式来收集日志和展现,有了这样的工具,你干完坏事,删除日志,就已经没啥作用了. 很多企业都表示出他们很关心安全,不过他们压根就没看过和关注过自己服务器的日志,这是有点讽刺的.先把日志管理好,然后我们再去深入讨论安全. Mirantis的Fuel,已经引入ELK作为OpenStack的监控工具,所以我们也需要重点去学习一下ELK. 刚好看到一个老外的视频,介绍CentOS 7安装ELK,讲的很实在,…

前期博客 基于CentOS6.5下Suricata(一款高性能的网络IDS.IPS和网络安全监控引擎)的搭建(图文详解)(博主推荐) 基于Ubuntu14.04下Suricata(一款高性能的网络IDS.IPS和网络安全监控引擎)的搭建(图文详解)(博主推荐) 参考官网 https://redmine.openinfosecfoundation.org/projects/suricata/wiki/_Logstash_Kibana_and_Suricata_JSON_output 注意,这官网,…

CentOS 6.x ELK(Elasticsearch+Logstash+Kibana) 前言 Elasticsearch + Logstash + Kibana(ELK)是一套开源的日志管理方案,分析网站的访问情况时我们一般会借助Google/百度/CNZZ等方式嵌入JS做数据统计,但是当网站访问异常或者被攻击时我们需要在后台分析如Nginx的具体日志,而Nginx日志分割/GoAccess/Awstats都是相对简单的单节点解决方案,针对分布式集群或者数据量级较大时会显得心有余而力不足,而…

原文地址:https://wsgzao.github.io/post/elk/ 另外可以参考:https://www.digitalocean.com/community/tutorials/how-to-install-elasticsearch-logstash-and-kibana-elk-stack-on-ubuntu-14-04 前言 Elasticsearch + Logstash + Kibana(ELK)是一套开源的日志管理方案,分析网站的访问情况时我们一般会借助Google/百…

目录 ELk(Elasticsearch, Logstash, Kibana)的安装配置 1. Elasticsearch的安装-官网 2. Kibana的安装配置-官网 3. Logstash的安装配置-官网 4. 使用ELK收集nginx的访问日志 5. Kibana展示nginx访问日志 1. Elasticsearch的安装-官网 2. Kibana的安装配置-官网 3. Logstash的安装配置-官网 4. 使用ELK收集nginx的访问日志 5. Kibana展示nginx访问日志…

前言 Elasticsearch + Logstash + Kibana(ELK)是一套开源的日志管理方案,分析网站的访问情况时我们一般会借助 Google / 百度 / CNZZ 等方式嵌入 JS 做数据统计,但是当网站访问异常或者被攻击时我们需要在后台分析如 Nginx 的具体日志,而 Nginx 日志分割 / GoAccess/Awstats 都是相对简单的单节点解决方案,针对分布式集群或者数据量级较大时会显得心有余而力不足,而 ELK 的出现可以使我们从容面对新的挑战. Logstash…

[转自]https://my.oschina.net/itblog/blog/547250 摘要: 前段时间研究的Log4j+Kafka中,有人建议把Kafka收集到的日志存放于ES(ElasticSearch,一款基于Apache Lucene的开源分布式搜索引擎)中便于查找和分析,在研究此方案可行性的时候,我发现ELK(ElasticSearch, Logstash, Kibana)平台恰好可以同时实现日志收集.日志搜索和日志分析的功能,于是又去学习了一番.之后发现如果使用这三者,收集日志也…

一.简介 ELK 由三部分组成elasticsearch.logstash.kibana,elasticsearch是一个近似实时的搜索平台,它让你以前所未有的速度处理大数据成为可能. Elasticsearch所涉及到的每一项技术都不是创新或者革命性的,全文搜索,分析系统以及分布式数据库这些早就已经存在了.它的革命性在于将这些独立且有用的技术整合成一个一体化的.实时的应用.Elasticsearch是面向文档(document oriented)的,这意味着它可以存储整个对象或文档(docum…

摘要: 前段时间研究的Log4j+Kafka中,有人建议把Kafka收集到的日志存放于ES(ElasticSearch,一款基于Apache Lucene的开源分布式搜索引擎)中便于查找和分析,在研究此方案可行性的时候,我发现ELK(ElasticSearch, Logstash, Kibana)平台恰好可以同时实现日志收集.日志搜索和日志分析的功能,于是又去学习了一番.之后发现如果使用这三者,收集日志也可以不再使用Kafka了,Logstash就可以帮我们完成.当然,虽然Logstash也支持…

#此文篇幅较长,涵盖了elk从搭建到运行的知识,看此文档,你需要会点linux,还要看得懂点正则表达式,还有一个聪明的大脑,如果你没有漏掉步骤的话,还搭建不起来elk,你来打我. ELK使用elasticsearch+logstash+kibana三个开源插件实现,logstash负责收取日志信息,并将收取到的日志信息进行过滤,格式化,后存储到elasticserch中,kibana负责从elasticsearch中读取数据,并将数据以图形化的方式展现出来解决了在机器众多,日志数据难以统计的问题…