# ELK

bsj1209

토이 프로젝트를 진행하며 로깅 파이프 라인을 짜는 파트를 맞게 되었습니다. 이번 프로젝트는 MSA로 개발하기로 하였고 분산화된 시스템에서 로그 분석 및 시각화를 위해선 중앙화된 로깅 시스템이 필요했다.logstash 서버에서 많은 트래픽이 있을 떄 유실 없이 로그를 잘

ganadara

참고자료 [elasticsearch] 로그스태시로 엘라스틱서치 MySQL 동기화하기 Elasticsearch 02 | Synchronize Logstash & Mysql ElasticSearch 검색 엔진 & MariaDB 데이터 동기화 (2) Elasticsearch

moonoop3038

Elastic server192.168.0.712v cpu6gb ram100gb hddLogstash server192.168.0.702v cpu6gb ram100gb hddFilebeat server192.168.0.2002v cpu4gb ram50gb hddELK란

bzeromo

Docker 기반 모니터링 구축 (ELK)

kkamikoon

docker-elk를 이용한 drf, django 셋업

_zero_

AWS에 ELK 7.x 스택 구축

dasd412

비용 절감을 위해 Lightsail에 MSA 프로젝트를 배포하려 했다. (AWS 프리티어가 다 끝나가기 때문이다.)Lightsail은 5달러 짜리, 메모리는 1GB인 것을 사용했었다. 그리고 해당 인스턴스에 MySQL, Jenkins, docker, maven, jav

duo22088

Elasticsearch 이커머스 상품 카테고리와 상품 정보 검색해보기

bluedot09

역할 / 동작 과정 / 사용 이유 / Filebeat와 Logstash 차이 / ElasticSearch와 RDB

dasd412

스프링 마이크로 서비스 코딩 공작소 개정 2판 챕터 11 실습 중, docker-compose up을 했다. 그런데 kibana 포트로 접속했더니 kibana server is not ready yet 발생한다.일단 docker-compose up으로 띄워봤다.dock

dongdorrong

쉽지 않다

dongdorrong

ELK를 사용해 보기만 했지 실제로 플랫폼 구축을 해보지는 못했다. 그래서 직접 설치하면서 과정 중에 특이사항은 없었을지 궁금해서 진행해보려고 했다. 그런데 Elastic에서 자세한 가이드를 제공하고 있다 보니, 그대로 따라하니까 무난하게 설치가 잘 됐다. ELK는 운

yono

우선 앞서서 작성했던 글은 맥북프로를 이용해서 Docker를 사용하였다. 지금의 환경은 윈도우 환경이니 다소 다를수? 있다.먼저 앞서서 docker-compose.yml 를 왜 사용하게 되었는지 부터 알아보자 앞서서 나는 elasticsearch와 kibaba 둘다 각

91savage

공식문서 : https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/deb.htmlsudo apt-get update && sudo apt-get install elasticsearch기본 힙 크기는

91savage

// 169 linesetup.dashboards.enabled: true//metricbeat이랑 같이 설정..

91savage

metricbeat 설치 metricbeat setup --dashboardsmetricbeat setup -e

91savage

apt-get updatesudo apt-get install openjdk-8-jdkvim /etc/profile 추가java -version (버전 확인)git clone https://github.com/deviantony/docker-elk.gitcd

yoon-bomi

검색엔진 공부 가보자구

sosimina

정보를 제공하는 일련의 기록인 로그(log)를 생성하도록 시스템을 작성하는 활동.프린트 줄 넣기(printlning)는 간단한, 보통은 일시적인, 로그를 생성하기만 한다. 시스템 설계자들은 시스템의 복잡성 때문에 로그를 이해하고 사용해야 한다.로그가 제공하는 정보의 양

wwlee94

Spring 프로젝트로 Kafka와 ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana) 를 설치 & 실행해보고 다양한 서비스의 운영 데이터 로그를 수집하여 Kibana 로그 데이터를 조회해보고 시각화해보자.