ELK 로그 분석 플랫폼 구축
logstash grok 디 버 깅 주소:http://grok.qiexun.net/
ELK 다운로드 주소:https://www.elastic.co/cn/downloads
filebeat 부분 설정
filebeat.inputs:
# Each - is an input. Most options can be set at the input level, so
# you can use different inputs for various configurations.
# Below are the input specific configurations.
- type: log
# Change to true to enable this input configuration.
enabled: True
# Paths that should be crawled and fetched. Glob based paths.
paths:
- /data/log/mylog.log
#- c:\programdata\elasticsearch\logs\*
# , multiline.pattern , ,
multiline.pattern: '^([0-9]?[1-9]|[0-9]{2}[1-9][0-9]{1}|[0-9]{1}[1-9][0-9]{2}|[1-9][0-9]{3})-(((0[13578]|1[02])-(0[1-9]|[12][0-9]|3[01]))|((0[469]|11)-(0[1-9]|[12][0-9]|30))|(02-(0[1-9]|[1][0-9]|2[0-8])))'
multiline.negate: true
multiline.match: after
tags: ["my_app1"]
fields:
app_id: my_app
env: prod
logstash 부분 설정
input {
beats {
port => 5000 #
type => "log"
}
}
filter {
# ,
mutate {
gsub => ["message", "\u001B\[[;\d]*m", ""]
}
#
if "my_app1" in [tags] or "my_app2" in [tags] {
grok {
# pattern
patterns_dir => ["/usr/local/logstash-6.4.3/config/pattern"]
match => {
# MYDATE,GREEDYDATAALL pattern
message => "%{MYDATE:time}\s*\[%{DATA:thread}\]\s*%{LOGLEVEL:logLevel}\s*%{JAVACLASS:classInfo}\.\s*%{DATA:method}\s*-%{GREEDYDATAALL:message}"
}
overwrite => ["message"]
}
} else if "my_app3" in [tags] {
dissect {
mapping => {
"message" => "%{time} %{logLevel} %{?useless} --- [%{thread}] %{classInfo} %{?space}: %{message}"
}
}
}
mutate {
# json _source
remove_field => ["beat", "kafka", "offset", "prospector"]
}
}
output {
elasticsearch {
hosts => [ "http://127.0.0.1:9200" ]
index => "logstash-%{[fields][env]}-%{[fields][app_id]}-%{+YYYY.MM.dd}"
document_type => "%{type}"
}
}
다음으로 전송:https://blog.51cto.com/11650412/2316768
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현재 기사가 여러분의 문제를 해결하지 못하는 경우 AI 엔진은 머신러닝 분석(스마트 모델이 방금 만들어져 부정확한 경우가 있을 수 있음)을 통해 가장 유사한 기사를 추천합니다:
다양한 언어의 JSONJSON은 Javascript 표기법을 사용하여 데이터 구조를 레이아웃하는 데이터 형식입니다. 그러나 Javascript가 코드에서 이러한 구조를 나타낼 수 있는 유일한 언어는 아닙니다. 저는 일반적으로 '객체'{}...
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