ELK

사이트 내에서 전문 검색 기능을 제공하는 강력한 소프트웨어의 필요성이 필요 엘라스틱은 단순 검색 엔진에 머무르는 대신 플랫폼으로 발전하는 길을 택했다.문제점 : 데이터가 점점 늘어나는 상황에서 전문 검색은 대량의 데이터를 저장해서 처리하는 한 가지 방법에 불과했고, 다

E : Elastic Search L : Logstash K : Kibana참고 레퍼런스 : https://velog.io/@gnlenfn/Docker%EB%A5%BC-%EC%82%AC%EC%9A%A9%ED%95%B4-ELK-%EC%84%A4%EC%B9%98우

알아야하는점 : 저장과 인출 방식을 확실히 이해해야 한다.인출을 위해서는 가장 먼저 저장이 필요하며, 저장을 위해서는 스키마를 구성하고 데이터를 집어넣어야 한다.이 과정에서 데이터 타입을 배우고 전문 검색 내부 동작 방식을 이해해야 한다.이렇게 기본적인 지식을 습득하고

엘라스틱 스택에서 핵심을 차지하는 엘라스틱서치는 전문 검색 기능이며, 텍스트, 숫자, 정형, 비정형 데이터를 저장 → 인덱싱 → 쿼리실행 → 결과 쿼리 종류전문쿼리매치쿼리용어쿼리멀티 매치 쿼리범위쿼리논리쿼리패턴검색엘라스틱의 검색은 2가지로 분류된다.쿼리 컨텍스트필터 컨

엘라스틱서치에서 집계는 데이터를 그룹핑 하고 통계값을 얻는 기능으로 SQL의 GROUP BY와 통계 함수를 포함하는 개념이다.이를테면 데이터를 날짜별로 묶거나 특정 카테고리별로 묶어 그룹별로 통계를 내는 식이다.이런 집계 기능은 강력한 검색 성능과 맞물려 엘라스틱 서치

로그스태쉬 : 로그를 저장한다. 로그 : 시스템에서 일련의 동작 과정을 기록하는 것으로 로그는 성능, 오류, 동작 과정 등의 중요한 정보를 담고 있다.운영과정에서 문제 해결을 위해 반드시 필요하며 개발 과정에서도 테스트나 디버깅을 위해 필요한 정보다.

cent os 에서의ipconfig 아이피 알아보기우분트에서의 ssh 아이피

5장에서는 엘라스틱서치를 사용해 데이터를 분석하고 다양한 유스케이스를 해결하는 방법을 살펴봤습니다.데이터는 서비스가 구동되는 모든 곳에서 생성되고 보통 하나의 소스가 아닌 다양한 시스템으로부터 수집되므로 이 데이터를 수집해 데이터 플랫폼으로 전달하는 것이 중요합니다.이

echo -e 'hello world!' | /usr/share/logstash/bin/logstash -f /etc/logstash/conf.d/hoegon.conf/usr/share/logstash/bin/logstash -f /etc/logstash/conf.d/

빅데이터 아키텍처에서 시각화는 상당히 중요한 위치를 차지하고있다. 비즈니스 인텔리전스 도구가 등장한다. 이 도구는 많은 양의 비정형적인 데이터를 수집하고 처리해서 보고서나 대시보드 형태로 데이터 시각화를 지원하므로 의사결정 과정에서 통찰을 얻을 수 있게 만든다키바나를