❶ kibana 多个metric怎么过滤
当我们用 logstash 处理抄 WEB 服务器袭访问日志的时候，肯定就涉及到一个后期查询的问题。 可能一般我们在 Kibana 上更多的是针对响应时间做数值统计，针对来源IP、域名或者客户端情况做分组统计。但是如果碰到这么个问题的时候呢——过滤所有动态请
❷ elk如何做到端到端100%完全传输日志在kibana看到的日志数量和后台看的少了几十万，是什么原因啊
2.1 日志的采集灵活性是我们选择日志采集方案更看重的因素，所以logstash属于首先方案， 它可以兼顾多种不同系统和应用类型等因素的差异，从源头上进行一些初步的日志预处理。 logstash唯一的小缺憾是它的不轻便， 因为它是使用jruby开发并跑在java虚拟机上的agent， 当然啦，同时也是优点，即各种平台上都可以用。 2.2 日志的汇总与过滤 kafka在我们挖财已经属于核心的中间件服务， 所以， 日志的汇总自然而然会倾向于使用kafka。日志的过滤和处理因为需求的多样性，可以直接对接订阅kafka， 然后根据各自的需求进行日志的定制处理， 比如过滤和监控应用日志的异常，即使通过zabbix进行预警； 或者数据仓库方面在原始日志的基础上进行清洗和转换，然后加载到新的数据源中； 2.3 日志的存储原始的日志存储我们采用ElasticSearch， 即ELK技术栈中E的原本用途，遵循ELK技术栈中各个方案之间的通用规范， 比如日志如索引采用logstash与kibana之间约定的index pattern。日志的衍生数据则日志使用各方根据需求自行选择。 2.4 日志的分析与查询 ELK技术栈中的Kibana已经可以很好的满足这一需求，这里我们不折腾。 3 需要解决哪些技术问题？因为我们在ELK技术栈的处理链路上插入了一些扩展点，所以，有些问题需要解决和澄清... 3.1 logstash与kafka的对接 ELK技术栈中， Logstash和Elastic Search是通过logstash的elasticsearch或者elasticsearch_http这几个output直接对接的， 为了让logstash转而对接kafka，我们有几种选择： logstash-kafka logstash-output-kafka logstash的httpoutput 第一种和第二种方案都需要编译打包相应的依赖到logstash，然后随同logstash一起部署到服务结点， 虽然可以work， 但依赖重， 资源消耗多， 通用性不强；个人更倾向于第三种方案，即使用logstash默认提供的http这个output， 因为http比较通用， 而且本身我们的kafka前面就有为了多系统对接而提供的http proxy方案部署。另外，依赖的管理和升级都在服务端维护，对每个服务结点是透明的。 当然， 唯一的弱点是效率可能不如基于长连接的消息传递高，只是暂时不是问题，即使将来成为瓶颈，也可以通过sharding的形式进行扩展。 3.2 kafka到elastic search的数据链路对接 kafka和es之间我们要加入一套日志过滤与处理系统， 这套系统是我们发挥整个体系最大威力的地方。 在整个系统的处理pipeline中，我们可以根据需求添加任意需要的Filter/Processor, 比如服务于应用报警的Filter/Processor，服务于数据仓库ETL的Filter/Processor等等。 但不管前面做了多少事情， 日志最终是要接入到ES进行存储的。因为ELK技术栈中三者的对接遵循一些规范或者说规则， 而我们又需要继续复用这个技术栈中的服务提供的特定功能， 所以，即使是我们在整个处理链路中插入了扩展点，但数据的存储依然需要遵循ELK原来的规范和规则， 以便Kibana可以从ES中捞日志出来分析和展示的时候不需要任何改动。 logstash存入ES的日志，一般遵循如下的index pattern： logstash-%{+YYYY.MM.dd} 使用日期进行索引（index）界定的好处是， 可以按照日期范围定期进行清理。 NOTE 进一步深入说明一下， 针对不同的日志类别， index pattern也最好分类对应。更多信息: Each log line from the input file is associated with a logstash event. Each logstash event has fields associated with it. By default, "message", "@timestamp", "@version", "host", "path" are created. The "message" field, referenced in the conditional statement, contains all the original text of the log line. 日志处理系统可以使用ES的java客户端或者直接通过ES的HTTP服务进行采集到的日志索引操作。
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❸ 如何在CentOS 7上安装Elastic Stack
步骤 1 - 操作系统初始化
禁用 CentOS 7 服务器上的 SELinux
我们将禁用 CentOS 7 服务器上的 SELinux。 编辑 SELinux 配置文件。
vim /etc/sysconfig/selinux
将 SELINUX 的值从 enforcing改成disabled
SELINUX=disabled
然后重启服务器：
reboot
再次登录服务器并检查 SELinux 状态。
getenforce
disabled
步骤 2 - 安装 Java环境
部署 Elastic stack 依赖于Java，Elasticsearch 需要 Java 8 版本，推荐使用 Oracle JDK 1.8 。从官方的 Oracle rpm 包安装 Java 8。
wget http://download.oracle.com/otn-pub/java/jdk/8u77-b02/jdk-8u77-linux-x64.rpm
\\下载java8的版本
rpm -ivh jdk-8u77-linux-x64.rpm \\rpm安装jdk环境
java -version \\查看java的版本 检查能否工作
步骤 3 - 安装和配置 Elasticsearch
在此步骤中，我们将安装和配置 Elasticsearch。 从 elastic.co 网站提供的 rpm 包安装 Elasticsearch，并将其配置运行在 localhost 上（以确保该程序安全，而且不能从外部访问）。
将 elastic.co 的密钥添加到服务器
elastic.co网站是一个https的网站（私有证书），我们需要添加证书秘钥才能安全的顺利下载。
rpm --import https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch
步骤 3 - 安装和配置 Elasticsearch
在此步骤中，我们将安装和配置 Elasticsearch。 从 elastic.co 网站提供的 rpm 包安装 Elasticsearch，并将其配置运行在 localhost 上（以确保该程序安全，而且不能从外部访问）。
将 elastic.co 的密钥添加到服务器
elastic.co网站是一个https的网站（私有证书），我们需要添加证书秘钥才能安全的顺利下载。
rpm --import https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch
下载安装 Elasticsearch 5.1
wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-5.1.1.rpm
rpm -ivh elasticsearch-5.1.1.rpm
安装完成后我们编辑配置文件
配置文件名称：elasticsaerch.yml
cd /etc/elasticsearch/
vim elasticsearch.yml
bootstrap.memory_lock: true
\\去掉第 40 行的注释，启用 Elasticsearch 的内存锁。这将禁用 Elasticsearch 的内存交换。
network.host: localhost
http.port: 9200
\\在 Network 块中，取消注释 network.host 和 http.port 行。
编辑 elasticsearch.service 文件的内存锁配置。
vim /usr/lib/systemd/system/elasticsearch.service
MAX_LOCKED_MEMORY=unlimited
\\去掉第 60 行的注释，确保该值为 unlimited。
设置服务启动
Elasticsearch监听端口号9200，启用 CentOS 服务器上启用mlockall 来禁用内存交换，设置Elasticsearch开机自启动，然后启动服务。
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable elasticsearch
sudo systemctl start elasticsearch
检查对外监听端口：
netstat -plntu
内存锁启用 mlockall，检查 Elasticsearch 是否正在运行。
curl -XGET 'localhost:9200/_nodes?filter_path=**.mlockall&pretty'
curl -XGET 'localhost:9200/?pretty'
步骤 4 - 安装和配置 Kibana 和 Nginx
先安装Kibana，然后安装nginx，最后设置nginx反向代理kibana
安装并配置Kibana
wget https://artifacts.elastic.co/downloads/kibana/kibana-5.1.1-x86_64.rpm
rpm -ivh kibana-5.1.1-x86_64.rpm
编辑 Kibana 配置文件。
vim /etc/kibana/kibana.yml
在配置文件中找的一下三行，修改配置
server.port: 5601
server.host: "localhost"
elasticsearch.url: "http://localhost:9200"
将 Kibana 设为开机启动
sudo systemctl enable kibana
sudo systemctl start kibana
检查Kibana 对外监听端口 5601 确保其正常启动。
netstat -plntu
安装并配置nginx服务器
yum -y install epel-release
nginx 服务的yum包在epel包中可以找的 直接yum安装
yum -y install nginx httpd-tools
httpd-tools 软件包包含 Web 服务器的工具，可以为 Kibana 添加 htpasswd 基础认证。
编辑 Nginx 配置文件并删除 server {}模块，这样我们添加新的虚拟主机配置。
cd /etc/nginx/
vim nginx.conf
\\删除 server { } 块。
创建kibana.conf的虚拟主机：
vim /etc/nginx/conf.d/kibana.conf
server {
listen 80;
server_name elk-stack.co;
auth_basic "Restricted Access";
auth_basic_user_file /etc/nginx/.kibana-user;
location / {
proxy_pass http://localhost:5601;
proxy_http_version 1.1;
proxy_set_header Upgrade $http_upgrade;
proxy_set_header Connection 'upgrade';
proxy_set_header Host $host;
proxy_cache_bypass $http_upgrade;
}
}
使用 htpasswd 命令创建一个新的基本认证文件。
sudo htpasswd -c /etc/nginx/.kibana-user admin
“输入你的密码”
启动 Nginx。
nginx -t
systemctl enable nginx
systemctl start nginx
步骤 5 - 安装和配置 Logstash
在此步骤中，我们将安装 Logstash，并将其配置为：从配置了 filebeat 的 logstash 客户端里集中化服务器的日志，然后过滤和转换 Syslog 数据，并将其移动到存储中心（Elasticsearch）中。
下载 Logstash 并使用 rpm 进行安装。
wget https://artifacts.elastic.co/downloads/logstash/logstash-5.1.1.rpm
rpm -ivh logstash-5.1.1.rpm
生成新的 SSL 证书文件，以便客户端可以识别 elastic 服务端。
cd /etc/pki/tls
\\ 进入 tls 目录并编辑 openssl.cnf 文件。
vim openssl.cnf
在 [v3_ca] 部分添加服务器标识。
[ v3_ca ]
# Server IP Address
subjectAltName = IP: 10.0.15.10
使用 openssl 命令生成证书文件。
openssl
req -config /etc/pki/tls/openssl.cnf -x509 -days 3650 -batch -nodes
-newkey rsa:2048 -keyout /etc/pki/tls/private/logstash-forwarder.key
-out /etc/pki/tls/certs/logstash-forwarder.crt
证书文件可以在 /etc/pki/tls/certs/ 和 /etc/pki/tls/private/ 目录中找到。
接下来，我们会为
Logstash 创建新的配置文件。创建一个新的 filebeat-input.conf 文件来为 filebeat 配置日志源，然后创建一个
syslog-filter.conf 配置文件来处理 syslog，再创建一个 output-elasticsearch.conf
文件来定义输出日志数据到 Elasticsearch。
转到 logstash 配置目录，并在 conf.d 子目录中创建新的配置文件。
cd /etc/logstash/
vim conf.d/filebeat-input.conf
输入配置，粘贴以下配置：
input {
beats {
port => 5443
ssl => true
ssl_certificate => "/etc/pki/tls/certs/logstash-forwarder.crt"
ssl_key => "/etc/pki/tls/private/logstash-forwarder.key"
}
}
创建 syslog-filter.conf 文件
vim conf.d/syslog-filter.conf
粘贴以下配置：
filter {
if [type] == "syslog" {
grok {
match => { "message" => "%{SYSLOGTIMESTAMP:syslog_timestamp}
%{SYSLOGHOST:syslog_hostname}
%{DATA:syslog_program}(?:\[%{POSINT:syslog_pid}\])?:
%{GREEDYDATA:syslog_message}" }
add_field => [ "received_at", "%{@timestamp}" ]
add_field => [ "received_from", "%{host}" ]
}
date {
match => [ "syslog_timestamp", "MMM d HH:mm:ss", "MMM dd HH:mm:ss" ]
}
}
}
我们使用名为 grok 的过滤器插件来解析 syslog 文件。
创建输出配置文件 output-elasticsearch.conf。
vim conf.d/output-elasticsearch.conf
output {
elasticsearch { hosts => ["localhost:9200"]
hosts => "localhost:9200"
manage_template => false
index => "%{[@metadata][beat]}-%{+YYYY.MM.dd}"
document_type => "%{[@metadata][type]}"
}
}
启动logstash服务
sudo systemctl enable logstash
sudo systemctl start logstash
步骤 6 - 在 CentOS 客户端上安装并配置 Filebeat
Beat
作为数据发送人的角色，是一种可以安装在客户端节点上的轻量级代理，将大量数据从客户机发送到 Logstash 或 Elasticsearch
服务器。有 4 种 beat，Filebeat 用于发送“日志文件”，Metricbeat 用于发送“指标”，Packetbeat
用于发送“网络数据”，Winlogbeat 用于发送 Windows 客户端的“事件日志”。
在本教程中，我将向您展示如何安装和配置 Filebeat，通过 SSL 连接将数据日志文件传输到 Logstash 服务器。
登录到客户端1的服务器上。 然后将证书文件从 elastic 服务器复制到客户端1的服务器上。
ssh root@client1IP
scp root@elk-serverIP:~/logstash-forwarder.crt .
.....
sudo mkdir -p /etc/pki/tls/certs/
mv ~/logstash-forwarder.crt /etc/pki/tls/certs/
接下来，在客户端 1 服务器上导入 elastic 密钥。
rpm --import https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch
下载 Filebeat 并且用 rpm 命令安装。
wget https://artifacts.elastic.co/downloads/beats/filebeat/filebeat-5.1.1-x86_64.rpm
rpm -ivh filebeat-5.1.1-x86_64.rpm
Filebeat 已经安装好了，请转到配置目录并编辑 filebeat.yml 文件。
cd /etc/filebeat/
vim filebeat.yml
\\ 在第 21 行的路径部分，添加新的日志文件。 我们将创建两个文件，记录 ssh 活动的 /var/log/secure 文件 ，以及服务器日志 /var/log/messages :
paths:
- /var/log/secure
- /var/log/messages
\\在第 26 行添加一个新配置来定义 syslog 类型的文件:
document-type: syslog
\\在 83 行和 85 行添加注释来禁用 Elasticsearch 输出,更改为 Logshtash:
-------------------------------------------------------------------------------------
#-------------------------- Elasticsearch output ------------------------------
#output.elasticsearch:
# Array of hosts to connect to.
# hosts: ["localhost:9200"]
--------------------------------------------------------------------------------------
------------------现在添加新的 logstash 输出配置--------------------------------------
output.logstash:
# The Logstash hosts
hosts: ["10.0.15.10:5443"]
bulk_max_size: 1024
ssl.certificate_authorities: ["/etc/pki/tls/certs/logstash-forwarder.crt"]
template.name: "filebeat"
template.path: "filebeat.template.json"
template.overwrite: false
--------------------------------------------------------------------------------------
PS:Filebeat 默认使用 Elasticsearch 作为输出目标。 在本教程中，我们将其更改为 Logshtash。
将 Filebeat 设定为开机启动并启动。
sudo systemctl enable filebeat
sudo systemctl start filebeat
步骤 7 - 在 Ubuntu 客户端上安装并配置 Filebeat
从服务端拷贝证书文件
ssh root@ubuntu-clientIP
scp root@elk-serverIP:~/logstash-forwarder.crt .
.......
sudo mkdir -p /etc/pki/tls/certs/
mv ~/logstash-forwarder.crt /etc/pki/tls/certs/
在服务器上导入 elastic 密钥。
wget -qO - https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch | sudo apt-key add -
下载 Filebeat .deb 包并且使用 dpkg 命令进行安装。
wget https://artifacts.elastic.co/downloads/beats/filebeat/filebeat-5.1.1-amd64.deb
dpkg -i filebeat-5.1.1-amd64.deb
转到配置目录并编辑 filebeat.yml 文件。
cd /etc/filebeat/
vim filebeat.yml
\\ 在第 21 行的路径部分，添加新的日志文件。 我们将创建两个文件，记录 ssh 活动的 /var/log/secure 文件 ，以及服务器日志 /var/log/messages :
paths:
- /var/log/secure
- /var/log/messages
\\在第 26 行添加一个新配置来定义 syslog 类型的文件:
document-type: syslog
\\在 83 行和 85 行添加注释来禁用 Elasticsearch 输出,更改为 Logshtash:
-------------------------------------------------------------------------------------
#-------------------------- Elasticsearch output ------------------------------
#output.elasticsearch:
# Array of hosts to connect to.
# hosts: ["localhost:9200"]
--------------------------------------------------------------------------------------
------------------现在添加新的 logstash 输出配置--------------------------------------
output.logstash:
# The Logstash hosts
hosts: ["10.0.15.10:5443"]
bulk_max_size: 1024
ssl.certificate_authorities: ["/etc/pki/tls/certs/logstash-forwarder.crt"]
template.name: "filebeat"
template.path: "filebeat.template.json"
template.overwrite: false
--------------------------------------------------------------------------------------
PS:Filebeat 默认使用 Elasticsearch 作为输出目标。 在本教程中，我们将其更改为 Logshtash。
将 Filebeat 设定为开机启动并启动。
sudo systemctl enable filebeat
sudo systemctl start filebeat
检查服务状态：
systemctl status filebeat
打开您的网络浏览器，并访问您在 Nginx 中配置的 elastic stack 域名，我的是“elk-stack.co”。 使用管理员密码登录，然后按 Enter 键登录 Kibana 仪表盘。
创建一个新的默认索引 filebeat-*，然后点击“创建”按钮。
默认索引已创建。 如果 elastic stack 上有多个 beat，您可以在“星形”按钮上点击一下即可配置默认 beat。
转到 “发现” 菜单，您就可以看到 elk-client1 和 elk-client2 服务器上的所有日志文件。
来自 elk-client1 服务器日志中的无效 ssh 登录的 JSON 输出示例。
使用其他的选项，你可以使用 Kibana 仪表盘做更多的事情。
Elastic Stack 已安装在 CentOS 7 服务器上。 Filebeat 已安装在 CentOS 7 和 Ubuntu 客户端上。
❹ 如何使用 kibana 分析 mysql 数据
Kibana4简单使用
<center>
# ELK日志系统使用说明 #
</center>
**k3与k4的对比**
1.界面美观：Kibana4 至今未提供类似 Kibana3 中的 Query 设置功能，包括 Query 别名和颜色选择器这两个常用功能2.日志显示：kibana4有高亮显示
3.页面设计：Kibana3 就是一个围绕着 dashboard 构建的单页应用。在页面逻辑上，Kibana3比较简洁，Kibana4稍复杂。
<center>
##一、 系统介绍
</center>
ELK（logstash+elasticsearch+kibana）是一套开源的实时日志分析系统。目前这套系统已经在小范围内使用了。针对各位开发人员，无需关心系统底层的实现，只需关注kibana的使用即可。kibana4中，将功能拆分成了搜索（Discover），可视化（Visualize）和仪表盘(Dashboard)三个标签，我们使用最多的地方即是搜索，目前就给大家主要介绍搜索页面的使用。
<center>
##二、 kibana4的使用
</center>
登录入口：运维平台-->应用中心：ELK
地址：https//op.zhubajie.la/
<center>
## 快速查询项目日志
</center>
**选择面板-->选择项目**
首先选择面板，搜索框输入：tags:"项目名" 或host:"项目名" 即可查看对应项目的日志<center>
## discover 功能 ##
</center>
Discover 标签页用于交互式探索你的数据。你可以访问到匹配得上你选择的索引模式的每个索引的每条记录。你可以提交搜索请求，过滤搜索结果，然后查看文档数据。你还可以看到匹配搜索请求的文档总数，获取字段值的统计情况。如果索引模式配置了时间字段，文档的时序分布情况会在页面顶部以柱状图的形式展示出来。
**查看日志数据**
点击日志内容中的小三角，查看日志详细内容。
要在单独的页面上查看文档内容，点击链接。你可以添加书签或者分享这个链接，以直接访问这条特定文档。
**1) 搜索数据**
在 Discover 页提交一个搜索，你就可以搜索匹配当前索引模式的索引数据了。
当你提交搜索的时候，直方图，文档表格，字段列表，都会自动反映成搜索的结果。hits(匹配的文档)总数会在直方图的右上角显示。
*在搜索框内输入请求字符串*：
- **通配符**：用 ? 表示单字母，* 表示任意个字母。比如 fir?t mess*。
- **简单的文本搜索**：直接输入文本字符串。比如，如果你在搜索网站服务器日志，你可以输入error 来搜索各字段中的 error单词。
- **搜索特定字段的值**：则在值前加上字段名。比如 status:200- **范围搜索**：对数值和时间，[START_VALUE TO END_VALUE]。比如，要查找 4xx 的状态码，status:[400 TO 499]。
- **多个检索条件的组合**：可以使用 NOT, AND 和 OR 来组合检索，**注意必须是大写**。比如，要查找 4xx 的状态码，还是 php 或 html 结尾的数据， status:[400 TO 499] AND (extension:php OR extension:html)。其中，[] 表示端点数值包含在范围内，{} 表示端点数值不包含在范围内。
- 近似搜索：用 ~ 表示搜索单词可能有一两个字母写的不对。比如 frist~；**2) 设置时间过滤器**
默认的时间过滤器设置为最近 15 分钟。你可以用页面顶部的时间选择器(Time Picker)来修改时间过滤器。
**3) 日志索引设置**
- Nginx日志索引：[logstash-nginx-*]
- 服务化Nginx日志索引：[api-nginx-]YYYY.MM.DD- Java日志索引：[logstash-jetty-]YYYY.MM.DD- php日志索引：[logstash-php-*]
- mysql日志索引：[logstash-]YYYY.MM.DD
- 其他日志:[logstash-]YYYY.MM.DD （注：该索引为系统默认索引，需搜索其他日志，请按步骤改变索引即可)**4) 保存搜索**
你可以在 Discover 页加载已保存的搜索面板，也可以用作 visualizations 的基础。保存一个搜索，意味着同时保存下了搜索请求字符串和当前选择的索引模式。
<table>
<td>
保存当前搜索：
1.点击 Discover 工具栏的 Save Search 按钮2.输入一个名称，点击 Save。
加载一个已存搜索：
1.点击 Discover 工具栏的 Load Search 按钮 。
2.选择你要加载的搜索。
如果已保存的搜索关联到跟你当前选择的索引模式不一样的其他索引上，加载这个搜索也会切换当前的已选索引模式。
</td>
</table>
**5) 改变你搜索的索引**
当你提交一个搜索请求，匹配当前的已选索引模式的索引都会被搜索。当前模式模式会显示在搜索栏下方。要改变搜索的索引，需要选择另外的模式模式。
要选择另外的索引模式：
(1).点击 Discover 工具栏的 Settings 按钮 。
(2).从索引模式列表中选取你打算采用的模式。
**6) 自动刷新页面**
亦可以配置一个刷新间隔来自动刷新 Discover 页面的最新索引数据。这回定期重新提交一次搜索请求。
设置刷新间隔后，会显示在菜单栏时间过滤器的左边。
要设置刷新间隔：
1.点击菜单栏右上角的 Time Filter 。
2.点击 Refresh Interval 标签。
3.从列表中选择一个刷新间隔。
要想自动刷新数据，点击 Auto-refresh 按钮然后选择一个自动刷新间隔：
❺ es/logstash/kibana框架是用于什么
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(document)。然而它不仅仅是存储，还会索引(index)每个文档的内容使之可以被搜索。在Elasticsearch中，你可以对文档（而非成行成列的数据）进行索引、搜索、排序、过滤。这种理解数据的方式与以往完全不同，这也是Elasticsearch能够执行复杂的全文搜索的原因之一。
应用程序的日志大部分都是输出在服务器的日志文件中，这些日志大多数都是开发人员来看，然后开发却没有登陆服务器的权限，如果开发人员需要查看日志就需要到服务器来拿日志，然后交给开发；试想下，一个公司有10个开发，一个开发每天找运维拿一次日志，对运维人员来说就是一个不小的工作量，这样大大影响了运维的工作效率，部署ELKstack之后，开发任意就可以直接登陆到Kibana中进行日志的查看，就不需要通过运维查看日志，这样就减轻了运维的工作。
日志种类多，且分散在不同的位置难以查找：如LAMP/LNMP网站出现访问故障，这个时候可能就需要通过查询日志来进行分析故障原因，如果需要查看apache的错误日志，就需要登陆到Apache服务器查看，如果查看数据库错误日志就需要登陆到数据库查询，试想一下，如果是一个集群环境几十台主机呢？这时如果部署了ELKstack就可以登陆到Kibana页面进行查看日志，查看不同类型的日志只需要电动鼠标切换一下索引即可。
Logstash：日志收集工具，可以从本地磁盘，网络服务（自己监听端口，接受用户日志），消息队列中收集各种各样的日志，然后进行过滤分析，并将日志输出到Elasticsearch中。
Elasticsearch：日志分布式存储/搜索工具，原生支持集群功能，可以将指定时间的日志生成一个索引，加快日志查询和访问。
Kibana：可视化日志Web展示工具，对Elasticsearch中存储的日志进行展示，还可以生成炫丽的仪表盘。
❻ 在Kibana的Discover面板中Time字段有多个值
①将Time对应字段的store设置为false，即不存储（同时可视情况将include_in_all也设置为false）。
②在Kibana的Management/Index Patterns/Source Filters中，将对回应的字段过滤掉答。
以上方案根据自己的情况任选其一，问题定位分析过程就不分享了，祝好！
❼ kibana 查询 怎么用 java
当我们用 logstash 处理 WEB 服务器访问日志的时候，肯定就涉及到一个后期查询的问题。 可能一般我们回在 Kibana 上更多的是针答对响应时间做数值统计，针对来源IP、域名或者客户端情况做分组统计。但是如果碰到这么个问题的时候呢——过滤所有动态请
❽ 如何使用kibana仪表板与可视化工具
ELK 由三部分组成elasticsearch、logstash、kibana，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(document)。然而它不仅仅是存储，还会索引(index)每个文档的内容使之可以被搜索。在Elasticsearch中，你可以对文档（而非成行成列的数据）进行索引、搜索、排序、过滤。这种理解数据的方式与以往完全不同，这也是Elasticsearch能够执行复杂的全文搜索的原因之一。应用程序的日志大部分都是输出在服务器的日志文件中，这些日志大多数都是开发人员来看，然后开发却没有登陆服务器的权限，如果开发人员需要查看日志就需要到服务器来拿日志，然后交给开发；试想下，一个公司有10个开发，一个开发每天找运维拿一次日志，对运维人员来说就是一个不小的工作量，这样大大影响了运维的工作效率，部署ELKstack之后，开发任意就可以直接登陆到Kibana中进行日志的查看，...
❾ kibana上面的日志新手怎么看
当我们用 logstash 处理来 WEB 服务器访问日自志的时候，肯定就涉及到一个后期查询的问题。 可能一般我们在 Kibana 上更多的是针对响应时间做数值统计，针对来源IP、域名或者客户端情况做分组统计。但是如果碰到这么个问题的时候呢——过滤所有动态请
❿ 如何使用Kibana的仪表板与可视化功能
Kibana是一个为ElasticSearch提供的数据分析的Web接口。
可使用它对日志进行高效的搜索、可视化、分析等回各种操作。
Kibana目前最新的版本答5.0.2，回顾一下Kibana3和Kibana4的界面。