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ELK使用技巧指南(第四期)

见解分享

ELK 入门

在开始使用这些技巧之前,您需要确保已正确设置了 ELK 堆栈。这包括安装 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana 以及将它们配置为一起工作。

调整 pipeline.batch.size

pipeline.batch.size 设置单个工作线程在执行过滤器和输出之前收集的最大事件数。较大的批量大小通常更高效,但会增加内存开销。输出插件会将每个批处理作为一个输出单元。例如,ES 输出会为收到的每个批次发出批量请求。调整 pipeline.batch.size 可以帮助您根据需要对 ELK 系统进行优化。

使用过滤器聚合数据

过滤器是一个强大的工具,可让您聚合数据并仅提取相关信息。例如,如果您想查看过去 24 小时内所有 INFO 级别日志的数量,可以使用以下过滤器:

{
  "range": {
    "@timestamp": {
      "gte": "now-24h"
    }
  },
  "term": {
    "level": "INFO"
  }
}

此过滤器将仅选择过去 24 小时内记录的 INFO 级别日志。

使用输出插件发送警报

输出插件允许您将数据发送到各种目标,包括电子邮件地址、Slack 通道和第三方 API。这对于设置警报和通知非常有用。例如,如果您想在收到严重错误日志时收到电子邮件警报,可以使用以下输出插件:

{
  "email": {
    "hosts": ["smtp.example.com"],
    "port": 587,
    "username": "user@example.com",
    "password": "password",
    "from": "user@example.com",
    "to": ["admin@example.com"],
    "subject": "ELK Alert: Severe Error",
    "body": "A severe error has been logged: ${message}"
  }
}

此输出插件将在收到严重错误日志时向 admin@example.com 发送电子邮件警报。

使用 Kibana 仪表板可视化数据

Kibana 仪表板是一种将数据可视化的强大工具。您可以使用仪表板来创建各种图表、图形和地图,以帮助您了解数据。例如,您可以创建一个仪表板来显示过去 24 小时内收到的日志数量、日志级别的分布以及最常见的错误消息。

使用机器学习检测异常

ELK 内置机器学习功能,可帮助您检测数据中的异常情况。这对于识别可疑活动和潜在安全威胁非常有用。例如,您可以使用机器学习来检测异常高的日志数量、新的错误消息或来自新 IP 地址的流量。

ELK技巧总结

上面列出的是在使用ELK 时可以派上用场的技巧。通过使用这些技巧,您可以充分利用ELK的功能来改进您的日志分析工作。