Linux でのリアルタイムのログ分析と視覚化のためのテクノロジーとツール
Linux でのリアルタイム ログ分析と視覚化のためのテクノロジーとツール
概要:
情報技術の発展に伴い、ログ分析と視覚化はシステムの監視とトラブルシューティングにおいて重要な役割を果たします。 Linux オペレーティング システムでは、ログ ファイルは、システム動作中に発生するイベントや例外を記録するための重要な基盤です。この記事では、Linux でテクノロジとツールを使用して、リアルタイムのログ分析と視覚化を実現する方法を紹介します。主にELK(Elasticsearch、Logstash、Kibana)テクノロジースタックとFluentdツールを紹介します。
- ELK テクノロジー スタック:
ELK テクノロジー スタックは、Elasticsearch、Logstash、Kibana の 3 つのオープン ソース ソフトウェアで構成されています。これらはそれぞれ、データの保存、ログの収集と処理、視覚的な表示を担当します。
1.1 Elasticsearch: Elasticsearch は、リアルタイムの分散型検索および分析エンジンです。ログ データを分散インデックスに保存し、高速な検索および集計機能を提供します。
1.2 Logstash: Logstash は、ログを収集、処理、転送するためのオープンソース ツールです。さまざまなデータ ソース (ファイル、ネットワーク、データベースなど) からログを収集し、データをクリーンアップして変換し、保存とインデックス作成のために Elasticsearch にデータを送信できます。
1.3 Kibana: Kibana は、ログ データを視覚化および分析するためのツールです。シンプルなチャート、表、マップを通じてログ データを表示でき、ユーザーがログ データの詳細な分析を容易に実行できる強力な検索機能とフィルタリング機能を提供します。
- Fluentd:
Fluentd は、別のオープン ソースのログ収集および転送ツールです。さまざまなソースからログ データを収集し、複数の宛先に送信できます。 Fluentd は Elasticsearch および Kibana との統合をサポートしており、他のストレージ システムや処理システムとシームレスに統合することもできます。 - 例:
以下では、ELK テクノロジー スタックを使用して、コード例の例としてリアルタイムのログ分析と視覚化を実装します。
3.1 ELK のインストールと構成:
まず、Elasticsearch、Logstash、Kibana をインストールする必要があります。
Ubuntu システムでは、次のコマンドを使用してインストールできます:
sudo apt-get install elasticsearch sudo apt-get install logstash sudo apt-get install kibana
インストールが完了したら、各コンポーネントを適切に構成する必要があります。具体的な設定手順については、公式ドキュメントを参照してください。
3.2 ログの収集:
Apache サーバーを実行している Linux ホストがあり、そのアクセス ログを収集するとします。
まず、Logstash 設定ファイルで入力ソースを定義し、ログ ファイルのパスと形式を指定します。
input { file { path => "/var/log/apache/access.log" start_position => "beginning" } }
次に、データを保存するために Elasticsearch に送信するように出力ソースを設定し、 Indexing:
output { elasticsearch { hosts => ["localhost:9200"] index => "apache-access-%{+YYYY.MM.dd}" } }
3.3 視覚的な表示:
Logstash と Kibana を起動した後、Kibana の Web インターフェイスを通じて収集されたログ データを視覚的に表示できます。
Kibana では、まず Elasticsearch インデックスのエイリアスを設定し、そこからログ データを取得することを選択します。
Management -> Index Patterns -> Create Index Pattern -> 输入索引别名和时间字段 -> 确定
次に、Kibana が提供するさまざまなグラフとテーブルを使用して、統計を収集します。ログデータと分析。
- 概要:
この記事では、Linux でリアルタイムのログ分析と視覚化を実装する方法を紹介します。 ELK テクノロジー スタックまたは Fluentd ツールを使用することで、ログ データを簡単に収集、処理、保存し、Kibana などのツールを通じて柔軟な視覚的表示と分析を実行できます。これらの方法は、システムの動作状態の監視とトラブルシューティングを改善し、システムの信頼性とパフォーマンスを向上させるのに役立ちます。
以上がLinux でのリアルタイムのログ分析と視覚化のためのテクノロジーとツールの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Dockerデスクトップの使用方法は? Dockerデスクトップは、ローカルマシンでDockerコンテナを実行するためのツールです。使用する手順には次のものがあります。1。Dockerデスクトップをインストールします。 2。Dockerデスクトップを開始します。 3。Docker Imageを作成します(DockerFileを使用); 4. Docker画像をビルド(Docker Buildを使用); 5。Dockerコンテナを実行します(Docker Runを使用)。

Centosとubuntuの重要な違いは次のとおりです。起源(CentosはRed Hat、for Enterprises、UbuntuはDebianに由来します。個人用のDebianに由来します)、パッケージ管理(CentosはYumを使用し、安定性に焦点を当てます。チュートリアルとドキュメント)、使用(Centosはサーバーに偏っています。Ubuntuはサーバーやデスクトップに適しています)、その他の違いにはインストールのシンプルさが含まれます(Centos is Thin)

障害のあるDocker画像ビルドのトラブルシューティング手順:DockerFileの構文と依存関係バージョンを確認します。ビルドコンテキストに必要なソースコードと依存関係が含まれているかどうかを確認します。エラーの詳細については、ビルドログを表示します。 -targetオプションを使用して、階層フェーズを構築して障害点を識別します。 Dockerエンジンの最新バージョンを使用してください。 -t [image-name]:デバッグモードで画像を作成して、問題をデバッグします。ディスクスペースを確認し、十分であることを確認してください。 Selinuxを無効にして、ビルドプロセスへの干渉を防ぎます。コミュニティプラットフォームに助けを求め、DockerFilesを提供し、より具体的な提案のためにログの説明を作成します。

Dockerプロセス表示方法:1。DockerCLIコマンド:Docker PS; 2。SystemDCLIコマンド:SystemCTL Status Docker; 3。CLIコマンドを作成するDocker:Docker-Compose PS。 4。プロセスエクスプローラー(Windows); 5。 /procディレクトリ(Linux)。

DockerはLinuxカーネル機能を使用して、効率的で孤立したアプリケーションランニング環境を提供します。その作業原則は次のとおりです。1。ミラーは、アプリケーションを実行するために必要なすべてを含む読み取り専用テンプレートとして使用されます。 2。ユニオンファイルシステム(UnionFS)は、違いを保存するだけで、スペースを節約し、高速化する複数のファイルシステムをスタックします。 3.デーモンはミラーとコンテナを管理し、クライアントはそれらをインタラクションに使用します。 4。名前空間とcgroupsは、コンテナの分離とリソースの制限を実装します。 5.複数のネットワークモードは、コンテナの相互接続をサポートします。これらのコア概念を理解することによってのみ、Dockerをよりよく利用できます。

VSコードシステムの要件:オペレーティングシステム:オペレーティングシステム:Windows 10以降、MACOS 10.12以上、Linux Distributionプロセッサ:最小1.6 GHz、推奨2.0 GHz以上のメモリ:最小512 MB、推奨4 GB以上のストレージスペース:最低250 MB以上:その他の要件を推奨:安定ネットワーク接続、XORG/WAYLAND(Linux)

VSコード拡張機能のインストールの理由は、ネットワークの不安定性、許可不足、システム互換性の問題、VSコードバージョンが古すぎる、ウイルス対策ソフトウェアまたはファイアウォール干渉です。ネットワーク接続、許可、ログファイル、およびコードの更新、セキュリティソフトウェアの無効化、およびコードまたはコンピューターの再起動を確認することにより、問題を徐々にトラブルシューティングと解決できます。

vs中国モードを切り替えるコード:設定インターフェイスを開き(Windows/Linux:Ctrl、MacOS:CMD、)[エディター:言語]設定を検索します。ドロップダウンメニューで[中国語]を選択します。
