# ElasticStack

juhwanheo

0. Summary > Logstash에서 Grok Pattern을 적용해서 사용중에 있다. 그러다가 같은 log에서 UUID, MongoDB의 ObjectId 등을 Grok Pattern으로 걸러내고 싶은 경우가 생겨 여러 시도를 해본결과 Grok Pattern을 여러개 적용한 방법을 기록해볼려고 한다. 1. 이전 설정 파일 Spring Logback의 Log 패턴만 적용함 I, input II, output > 기존 grok 패턴 하나일 때 output을 보면 걸러내고 싶던 objectId와 uuid가 인덱스에 적용안된 것을 확인 할 수 있다. 2. 수정한 설정 파일 Spring Logback의 Log 패턴 + UUID + MongoDB ObejctId UUID 패턴은 grok patern reference에 이미 정의되어 있어 그대로 사용함 MongoDB Object 값은 소문자+숫자가 24자리수를 가

dktlsk6

엘라스틱 서치를 처음 사용하다 보면 text, keyword의 차이에 대해 잘 모를 가능성이 높다. 가장 큰 차이점은 바로 text는 전문 검색이 필요할때 사용한다는 점이다. 즉 형태소 분석이 가능하다는점이다. 하지만 keyword는 집계나 정렬등에 사용되는 데이터로 분석에 사용되는 데이터가 아니다 라는 사실이다.

dktlsk6

ElasticSearch는 자동으로 다이나믹 매핑을 지원한다. 원래는 각 필드에 대한 값들에 대해 속성 설정 즉 매핑이 필요한데 설정 매핑을 해주지 않아도 자동으로 추론해 매핑을 하는것이다. 이런식으로 말이다. 하지만 내가 만약 필드에 대해서 매핑을 커스텀해서 지정해주면 해당 설정에맞게 인덱스를 생성한다. 인덱스를 확인해보면 다음과 같이 사용자 지정에 맞춘 매핑 결과를 볼 수 있다.

peaceminusone

Filebeat >경량 로그 수집기 Filebeat는 로그와 파일을 경량화된 방식으로 전달하고 중앙 집중화하여 작업을 보다 간편하게 만들어 주는 역할을 합니다. Filebeat 사용 예시: >- 모니터링하려는 각 시스템에 Filebeat 설치 수집할 로그 파일의 위치 명시 로그 데이터를 필드로 파싱하고 Elasticsearch로 전송 Kibana에서 로그 데이터 시각화 Filebeat 개요 >파일비트(Filebeat)는 로그 데이터를 전달하고 중앙 집중화하기 위한 경량 전달자입니다. 서버에 에이전트로 설치된 파일비트는 사용자가 지정한 로그 파일이나 위치를 모니터링하고 로그 이벤트를 수집하여 인덱싱을 위해 Elasticsearc

juhwanheo

0. Summary > 여러 서비스에 여러대의 BE 서버를 구성하여 운영중에 있다. 서비스의 로그를 확인하기 위해서 해당 서비스의 BE 서버에 접속하여 로그를 확인해야 하는 매우 큰 불편함이 있어 Kafka 강의를 들으면서 이걸 써먹어야 겠다는 생각이 들어서 Dev BE 서버에 Elastic Stack을 구축을 하면서 격은 오류? 를 정리 하려고 한다. 1, Architecture > Elastic Stack (ELK + Filebeat) elastic version 8.5 kafka 2.13-3.3.1 AWS EC2 3대 dev1 (Spring Boot) dev2 (Spring Boot) Elastic Stack + kafka 2, filebeat의 multiline 옵션 > 멀티라인 설정을 않하고 kafka 로 전송시 spring에서 Error가 발생하여 Stack으로 쌓이는 로그나 `log.in

dhnjun9

1. 설치 https://www.elastic.co/kr/downloads/elasticsearch 위 링크에서 본인 환경에 맞는 파일을 다운로드 받는다. 나는 윈도우에서 진행했고 8.3.2 버전 zip파일을 다운받은뒤 압축을 풀어줬다. 2. 설정 Elasticsearch는 세 개의 환경설정 파일을 가지고있고 config 디렉토리 안에 있다. elasticsearch.yml : Elasticsearch 환경설정 jvm.options : Elasticsearch JVM 환

dhnjun9

이번에 회사에서 엘라스틱 스택을 써 볼 일이 있었는데, filebeat와 logstash 부분만 내가 맡아서해서 공부 겸 혼자 진행해보려고 한다. ✅ Elastic Stack 기존에는 Elastic Search + Logstash + Kibana를 묶어 ELK stack이라는 서비스 명으로 제공됐으며, 현재는 Beats가 포함되어 Elastic Stack이라는 이름으로 제공되고 있다. ✔ Elastic Search 분산형 RESTful 검색 및 분석 엔진 ✔ Logstash 데이터 처리 파이프라인 ✔ Kibana 데이터 시각화 도구 ✔ Beats 경량 데이터 수집 도구

devplaypark

목표 Elasticsearch와 Kibana를 로컬에 설치한다. 테스트를 위한 데이터를 넣고 검색해본다. 가상 머신 또는 docker 등을 이용하여 여러 개의 노드를 하나의 클러스터로 구성할 수 있으나 기본적인 검색 테스트 등을 이용하기 위해 간단히 1개의 노드를 로컬에 구성한다. udemy 강의에서는 VM을 이용하여 설치하지만 docker 이용하여 하나로만 구성해봄 > #### 파일 다운로드 링크 기존에 사용 중인 버전과 맞춰서 실습하기 위해 7.17.0 버전 설치 (Windows) https://www.elastic.co/kr/downloads/past-releases/kibana-7-17-0 https://www.elastic.co/kr/downloads/past-releases/elasticsearch-7-17-0 docker 이미지를 이용하여 생성한다. > - udemy 강의 내용 복습 및 정리 용

devplaypark

Elasticsearch는 Elastic Stack의 구성 중 하나이며, Apache Lucene 기반의 검색엔진 이다. Lucene은 오픈 소스 검색 엔진으로 확장 가능하다. Elasticsearch에서 Lucene 인덱스를 수평 확장할 수 있다. >Elasticsearch -> ES로 줄임 ES안의 각 샤드는 문서의 단일 Lucene 역색인이다. 따라서 모든 샤드가 Lucene 인스턴스이다. but, ES는 클러스터로 각 샤드들을 묶어서 운영하며 이로 인해 빠른 검색과 저장이 가능하다. (장점) ES는 Lucene 오픈 소스 검색 구조의 확장 가능한 버전으로 시작됐고, Lucene 인덱스를 수평 확장할 수 있는 기능이 추가되었음 Elasticsearch 안의 각 샤드는 문서의 단일 Lucene 역색인이며, 따라서 모든 샤드가 Lucene 인스턴스인 것입니다 하지만 elasticsearch는 클러스터에 흩어져 있는 Lucene 그 이상의 장점을 가짐.

hyoju2259

엘라스틱 스택의 구성요소 Elastic Search 방대한 양의 데이터를 신속하고 거의 실시간으로 저장, 검색, 분석할 수 있는 빅데이터 플랫폼이다. 분산 검색 엔진으로 검색어에 대한 유사도 스코어를 기반으로 한 정렬을 제공한다. 모든 통신을 REST API를 이용하도록 만들어 프로그래밍 언어와 무관하게 사용자가 쉽게 접근할 수 있도록 활용성을 높였다. 최적화된 자료구조들을 바탕으로 병렬 처리나 분산 처리를 할 수 있다. 충분한 크기의 엘라스틱서치 클러스터가 구성되어 있다면 데이터의 양과 무관하게 1초 이내의 응답 속도를 기대할 수 있다. Kibana 엘라스틱 스택의 UI 키바나의 커스텀 대시보드 Logstash 이벤트 수집과 정제 도구로써 데이터 수집과 가공 기능을 제공한다. 로그, 메트릭, 웹 애플리케이션 등 다양한 소스로부터 로그를 수집할 수 있다. Beats 엘라스틱 스택에는 파일비트, 메트릭비트 등 비츠라

jjongbumeee

ES 구조(아키텍처) Node : ES 프로세스 1개를 의미. 단일 머신에서 여러 개의 노드도 실행이 가능하지만, HA 확보를 위해 운영환경에서는 추천하지 않음 Shard : 하나의 인덱스를 조각으로 나눴을 때의 각 인덱스 조각 하나. 위 그림의 경우 1개의 인덱스가 5개의 샤드로 분리되어 저장. Index : 그림 속 0~4번의 샤드를 하나로 합칠 경우, 한개의 인덱스가 됨 Document : 인덱스에 삽입할 수 있는 데이터의 최소 단위. N개의 필드로 구성된 JSON 객체 형식이다. Primary shard : 샤드 데이터 중 원본 데이터 Replica shard : 만일 node에 문제가 생겨 데이터가 유실될 경우를 대비하여, 각 샤드는 한 개 이상의 복제본인 레플리카 샤드를

sonofhuman20

죽음의 공포 백신을 맞고서 되게 거창하게 제목을 달았지만 개인적으로는 사실이다. 모더나 백신을 접종받고 거의 죽을 고비를 넘겼다. 백신을 맞고 난 뒤 3일가량은 약한 감기기운이 있었고, 그 이후부터는 심장이 의식적으로 콩닥대는 게 느껴져서 병원에 방문했으나 심근염/심낭염 은 아니라는 판정을 받았다. 그렇게 지나갈 줄 알았다. 백신을 맞고 난 뒤 5일차. 출근을 하기 위해 몸을 일으켰는데, 열이 엄청 나고 머리가 쪼개질 듯 아팠다. 열을 재보니 38도였고, 바로 업무 메신저로 상황을 보고하고 겨우 나가 타이레놀을 먹은 뒤에 누웠다. 그 이후로 약 일주일간은 약을 먹고 누워서 끙끙대는 거 말고는 정말 아무것도 할 수가 없었고, 이온음료 말고는 아무것도 먹을 수가 없었다. 설사가 계속 나와서 물을 계속 마셔주지 않으면 탈수가 올 정도였고, 머리가 아프고 오한이 오는데 땀은 비오듯이 쏟아졌다. 그나마 다행이었던 건 그 앓아누운 기간이 추석연휴여서 회복을 할 수 있었다는

eunoia

1. ELK란? 오픈소스 프로젝트 세개의 머리글자 Elasticsearch* Logstatsh* Kibnan Logstash → 데이터를 수집하여 변환한 후, Elasticsearch 같은 stash로 전송하는 데이터 처리 파이프 라인. Elasticsearch →검색 및 분석 엔진. JSON 기반의 분산형 RESTful 검색 엔진. Kibana → Elasticsearch에서 차트와 그래프를 이용해 데이터 시각화 가능하게 해주는 도구. 2. Elastic Stack란? 기존 ELK 스택 +