转载请注明原文地址:https://www.cnblogs.com/ygj0930/p/10826324.html 一:仪表盘与看板的区别 kanban:kanban是一种视图类型,卡片式视图.可以为某模型定义kanban视图,以卡片式进行展示.操作. 也可以自定义一个模型专门用来作为一个模块的看板视图,称之为“工作台”.如果模块中有多个模型,需要不同卡片来展示.操作,可以在自定义的kanban模型中定义一个类型字段,通过不同类型,来展示不同的卡片内容. 仪表盘:仪表盘是odoo内置的一个模型,

看了这张图,或许你对odoo有了一些兴趣. 这次就是和大家一起交流开源ERP/CRM系统:odoo 对以下读者有帮助:研发.产品.项目.市场.服务.运营.管理等. 一.背景趋势 社交网络.电商O2O: 每家企业都将是电子商务企业.精益企业: 每家企业都需要有套软件管理人.财.物,管理信息量,物流和资金流. 二.odoo是什么 odoo不仅仅是开源ERP/CRM: 还是一套伴随企业成长可扩展的商业运营支撑系统: 个Apps可供选用. 三.为什么是odoo 相比商业和其它开源ERP/CRM系统odo

odoo:开源 ERP/CRM 入门与实践 看了这张图,或许你对odoo有了一些兴趣. 这次Chat就是和大家一起交流开源ERP/CRM系统:odoo 对以下读者有帮助:研发.产品.项目.市场.服务.运营.管理等. 一.背景趋势 社交网络.电商O2O: 每家企业都将是电子商务企业.精益企业: 每家企业都需要有套软件管理人.财.物,管理信息量,物流和资金流. 二.odoo是什么 odoo不仅仅是开源ERP/CRM: 还是一套伴随企业成长可扩展的商业运营支撑系统: 一个巨大的应用生态系统,有近125

转载请注明原文地址:https://www.cnblogs.com/ygj0930/p/11189353.html 仪表盘可以通过外部ID引用其他视图文件的内容,整合到一个界面进行显示. 一:建立仪表盘视图文件 views/session_board.xml: 通过外部id引入要展示的视图文件——定义仪表板form表单,把引入的视图文件进行布局显示——定义action,指定打开仪表板视图的动作——定义子菜单绑带到odoo顶级仪表板菜单下,绑定action <?xml version="1.

转自:http://blog.csdn.net/lively1982/article/details/50678657 ELK是Elasticsearch.Logstash.Kibana的简称,这三者是核心套件,但并非全部.后文的四种基本架构中将逐一介绍应用到的其它套件. Elasticsearch是实时全文搜索和分析引擎,提供搜集.分析.存储数据三大功能:是一套开放REST和JAVA API等结构提供高效搜索功能,可扩展的分布式系统.它构建于Apache Lucene搜索引擎库之上. Logs

Elastic Stack 开发人员不能登陆线上服务器查看详细日志 各个系统都有日志,日志数据分散难以查找 日志数据量大,查询速度慢,或者数据不够实时 官网地址:https://www.elastic.co/cn/ 官网权威指南:https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/index.html 安装指南:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.x

漫谈ELK在大数据运维中的应用 圈子里关于大数据.云计算相关文章和讨论是越来越多,愈演愈烈.行业内企业也争前恐后,群雄逐鹿.而在大数据时代的运维挑站问题也就日渐突出,任重而道远了.众所周知,大数据平台组件是很复杂的.而这庞大的系统整合问题,对于运维来说是很头疼的.所以,在大数据时代下的运维问题是日渐尖锐. 有人把运维比作医生给病人看病,那么日志则是病人对自己的陈述.所以只有在海量分布式日志系统中有效的提取关键信息,才能对症下药.如果能把这些日志集中管理,并提供全文检索功能,不仅可以提高诊断的效率

ELK多种架构及优劣 既然要谈ELK在大数据运维系统中的应用,那么ELK架构就不得不谈.本章节引出四种笔者曾经用过的ELK架构,并讨论各种架构所适合的场景和优劣供大家参考. 先大致介绍ELK组件.ELK是Elasticsearch.Logstash.Kibana的简称,这三者是核心套件,但并非全部.后文的四种基本架构中将逐一介绍应用到的其它套件. Elasticsearch是实时全文搜索和分析引擎,提供搜集.分析.存储数据三大功能:是一套开放REST和JAVA API等结构提供高效搜索功能,可扩

Elastic Stack 开发人员不能登陆线上服务器查看详细日志 各个系统都有日志,日志数据分散难以查找 日志数据量大,查询速度慢,或者数据不够实时 官网地址:https://www.elastic.co/cn/ 官网权威指南:https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/index.html 安装指南:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.x

1.首先说下EKL到底是什么吧? ELK是Elasticsearch(相当于仓库).Logstash(相当于旷工,挖矿即采集数据).Kibana(将采集的数据展示出来)的简称,这三者是核心套件,但并非全部. Elasticsearch是实时全文搜索和分析引擎,提供搜集.分析.存储数据三大功能:是一套开放REST和JAVA API等结构提供高效搜索功能,可扩展的分布式系统.它构建于Apache Lucene搜索引擎库之上. Logstash是一个用来搜集.分析.过滤日志的工具.它支持几乎任何类型的

一.ELK搭建篇 官网地址:https://www.elastic.co/cn/ 官网权威指南:https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/index.html 安装指南:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.x/rpm.html ELK是Elasticsearch.Logstash.Kibana的简称,这三者是核心套件,但并非全部. Elas

https://www.cnblogs.com/yuhuLin/p/7018858.html 快速搭建ELK日志分析系统 一.ELK搭建篇 官网地址:https://www.elastic.co/cn/ 官网权威指南:https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/index.html 安装指南:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.x/rpm.h

一.ELK简介 ELK是Elasticsearch.Logstash.Kibana的简称,这三者是核心套件,但并非全部.Elasticsearch是实时全文搜索和分析引擎,提供搜集.分析.存储数据三大功能:是一套开放REST和JAVA API等结构提供高效搜索功能,可扩展的分布式系统.它构建于Apache Lucene搜索引擎库之上.Logstash是一个用来搜集.分析.过滤日志的工具.它支持几乎任何类型的日志,包括系统日志.错误日志和自定义应用程序日志.它可以从许多来源接收日志,这些来源包括

一.集中式日志 日志可分为系统日志.应用日志以及业务日志,系统日志给运维人员使用,应用日志给研发人员使用,业务日志给业务操作人员使用.我们这里主要讲解应用日志,通过应用日志来了解应用的信息和状态,以及分析应用错误发生的原因等. 随着系统的日益复杂,大数据时代的来临,需要几十甚至上百台的服务器是常有的事,因此迫切需要有一套针对日志.且能够集中式管理的产品.ELK 就实现了集中式日志管理平台,该平台统一涵盖了分布式日志收集.检索.统计.分析以及对日志信息的 Web 管理等集中化管控. 1.1.ELK

一.简介 官网地址:https://www.elastic.co/cn/ 官网权威指南:https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/index.html 安装指南:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.x/rpm.html ELK是Elasticsearch.Logstash.Kibana的简称,这三者是核心套件,但并非全部. Elastics

沉淀再出发:ELK使用初探 一.前言 ELK是Elasticsearch.Logstash.Kibana的简称,这三者是核心套件,但并非全部. 最近ElasticSearch可以说是非常火的一款开源软件了,自从上市之后,有了更大更远的场景,它最本质的作用就是为公司内部或者一个小的范围之内的系统提供搜索引擎的检索技术,使得检索可以更加的精细化和自动化,相比于其他的软件,es有着更加强大和简易的平台和使用方式,可以快速搭建出我们想要的搜索平台,因此受到了大家广泛的欢迎.Elasticsearch是实

转自 离线部署ELK+kafka日志管理系统 - xiaoxiaozhou - 51CTO技术博客http://xiaoxiaozhou.blog.51cto.com/4681537/1854684 1.简介 对于日志来说,最常见的需求就是收集.查询.显示,正对应logstash.elasticsearch.kibana的功能. ELK日志系统在系统中,主要可解决的问题: 基于日志的数据挖掘 问题排查,上线检查 根据关键字查询日志详情 异常数据自动触发消息通知 服务器监控,应用监控,Bug管理

圈子里关于大数据.云计算相关文章和讨论是越来越多,愈演愈烈.行业内企业也争前恐后,群雄逐鹿.而在大数据时代的运维挑站问题也就日渐突出,任重而道远了.本文旨在针对复杂的大数据运维系统推荐一把利器,达到抛砖引玉的效果,如果文中出现任何纰漏和错误的地方,恳请指正,欢迎讨论,希望大家不吝赐教. 众所周知,大数据平台组件是很复杂的.笔者之前接触的一个大数据平台解决方案,仅平台组件就达20多个,这还没有加上物联网系统各组件.而这庞大的系统整合问题,对于运维来说是很头疼的.所以,在大数据时代下的运维问题是日渐

一.ELK 背景 通常,日志被分散的储存不同的设备上.如果你管理数十上百台服务器,你还在使用依次登录每台机器的传统方法查阅日志.这样是不是感觉很繁琐和效率低下.当务之急我们使用集中化的日志管理,例如:ELK中的logstash,将所有服务器上的日志收集汇总. 集中化管理日志后,日志的统计和检索又成为一件比较麻烦的事情,一般我们使用grep.awk和wc等Linux命令能实现检索和统计,但是对于要求更高的查询.排序和统计等要求和庞大的机器数量依然使用这样的方法难免有点力不从心,这里我们使用ELK中

前言 ELK是Elasticsearch.Logstash.Kibana的简称,这三者是核心套件,但并非全部. Elasticsearch是实时全文搜索和分析引擎,提供搜集.分析.存储数据三大功能:是一套开放REST和JAVA API等结构提供高效搜索功能,可扩展的分布式系统.它构建于Apache Lucene搜索引擎库之上. Logstash是一个用来搜集.分析.过滤日志的工具.它支持几乎任何类型的日志,包括系统日志.错误日志和自定义应用程序日志.它可以从许多来源接收日志,这些来源包括 sys

1. 概述 ELK = Elasticsearch + Logstash + Kibana Elasticsearch是实时全文搜索和分析引擎,提供搜集.分析.存储数据三大功能:是一套开放REST和JAVA API等结构提供高效搜索功能,可扩展的分布式系统.它构建于Apache Lucene搜索引擎库之上. Logstash是一个用来搜集.分析.过滤日志的工具.它支持几乎任何类型的日志,包括系统日志.错误日志和自定义应用程序日志.它可以从许多来源接收日志,这些来源包括 syslog.消息传递(例