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了解下Apache Elasticsearch 和 Kibana

2020年07月17日  | 移动技术网IT编程  | 我要评论

Kibana 界面

Kibana 是为 Elasticsearch设计的开源分析和可视化平台。

你可以使用 Kibana 来搜索，查看存储在 Elasticsearch 索引中的数据并与之交互。你可以很容易实现高级的数据分析和可视化，以图标的形式展现出来。

 

Kibana 的使用场景，应该集中在两方面：

实时监控
通过 histogram 面板，配合不同条件的多个 queries 可以对一个事件走很多个维度组合出不同的时间序列走势。时间序列数据是最常见的监控报警了。
问题分析
关于 elk 的用途，可以参照其对应的商业产品 splunk 的场景：使用 Splunk 的意义在于使信息收集和处理智能化。

 

而其操作智能化表现在：

搜索，通过下钻数据排查问题，通过分析根本原因来解决问题；
实时可见性，可以将对系统的检测和警报结合在一起，便于跟踪 SLA 和性能问题；
历史分析，可以从中找出趋势和历史模式，行为基线和阈值，生成一致性报告。
 

Kibana详细入门教程参照：

https://www.cnblogs.com/chenqionghe/p/12503181.html?utm_source=tuicool&utm_medium=referral

 

Apache Elasticsearch 简介

ES是一个基于RESTful web接口并且构建在Apache Lucene之上的开源分布式搜索引擎。

 

Elasticsearch是一个实时分布式搜索和分析引擎。它让你以前所未有的速度处理大数据成为可能。

它用于全文搜索、结构化搜索、分析以及将这三者混合使用：

  • 维基百科使用Elasticsearch提供全文搜索并高亮关键字，以及输入实时搜索(search-as-you-type)和搜索纠错(did-you-mean)等搜索建议功能。

  • 英国卫报使用Elasticsearch结合用户日志和社交网络数据提供给他们的编辑以实时的反馈，以便及时了解公众对新发表的文章的回应。

  • StackOverflow结合全文搜索与地理位置查询，以及more-like-this功能来找到相关的问题和答案。

  • Github使用Elasticsearch检索1300亿行的代码。

但是Elasticsearch不仅用于大型企业，它还让像DataDog以及Klout这样的创业公司将最初的想法变成可扩展的解决方案。Elasticsearch可以在你的笔记本上运行，也可以在数以百计的服务器上处理PB级别的数据。

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。它对新用户的门槛很低，当然它也会跟上你技能和需求增长的步伐。

Elasticsearch鼓励你浏览并利用你的数据，查询速度快，而不是让它烂在数据库里，因为在数据库里实在太难查询了。

 

 

ES详细介绍参照

https://blog.csdn.net/zhenwei1994/article/details/94013059

本文地址：https://blog.csdn.net/zhyjtwgsnwxhn/article/details/107355665

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