[译] 开始 Elastic (ELK) Stack 之旅

原文链接：https://blog.dbi-services.com/elastic-elk-stack-get-started/
原文作者：David Diab

ELK Stack及其他组件最近被统称为Elastic Stack，这是三个开源项目的组合:Elasticsearch、Logstash和Kibana。所有这些项目都是由Elastic 开发的，用于高效地存储、分析、发现和可视化数据！两年多以来，我有机会在Kubernetes上安装、配置和维护Elastic Stack。今天，我想和您分享Elastic Stack的快速启程之旅。

Elastic Stack 组件

Elasticsearch

事实上，一切都始于 Elasticsearch，对我来说，它是 Elastic Stack 的核心！它是一个高度可扩展的开源全文搜索和分析引擎。它允许您几乎实时地存储和分析大量数据，无论是结构化的还是非结构化的文本、数字数据还是地理空间数据，Elasticsearch 都可以有效地存储和索引这些数据。

它提供了一个基于 Lucene StandardAnalyzer 的分布式系统，并应用于索引和基于 REST API 的 JSON 工具。

Logstash

Logstash 是一个轻量级的、开源的、服务器端数据处理管道，它允许您从多种来源收集数据，动态地转换它们，并将它们发送到您的期望目的地。由于它与 Elasticsearch 紧密集成，具有强大的日志处理功能，所以 Logstash 是将数据加载到 Elasticsearch 的热门选择。

Kibana

这是您进入 Stack 的入口！Kibana 是一款数据可视化和探索工具，用于日志和时间序列分析、应用监控和运营智能化。它提供了强大且易于使用的特性，如直方图、线形图、饼图、热力图和内置的地理空间支持。此外，它还提供了与 Elasticsearch 紧密集成的工具，一个流行的分析和搜索引擎，这使得 Kibana 成为数据可视化的默认选择，来展示存储在 Elasticserch 中的数据。

Beats

Beats 在2015年被引入到 Elastic Stack。它是一个轻量级、单一用途的数据传输程序家族，被称为 Beats。
它们是客户端应用程序，将数据从数百上千台机器或容器发送到 Elasticsearch。
Beats 家族由7个 Beat 组成：Filebeat, Metricbeat, Packetbeat, winlogbeat, Auditbeat, Heartbeat, Functionbeat。

我将在之后的文章中更深入地讨论每个组件，现在让我们理解所有这些组件是如何一起工作的。

Elastic Stack 架构

下面是 ELK Stack 的架构，展示了 ELK 内部层的正确顺序。这里，从各种来源 (Logstash 或 Beats) 生成的数据将根据提供的过滤条件被收集和处理。经过 Logstash 或 Beats 然后将数据传输到 Elasticsearch，然后进行分析和搜索。最后，在最外层，离用户最近的一层，您可以发现 Kibana 允许用户根据各自的需求进行可视化和管理数据。