ELK 企業級日誌分析系統框架流程工作圖

[日誌源]  
│  
├─ [系統日誌] → Filebeat/Fluentd → [Logstash] → [Elasticsearch] → [Kibana]  
├─ [應用日誌]  
└─ [安全日誌]

關鍵組件交互流程

  1. 數據採集層
  • Filebeat/Fluentd 輕量級採集日誌文件
  • Logstash 支持多源輸入（TCP/UDP/文件）
  1. 數據處理層
  • Logstash 使用 Grok 插件解析日誌格式
  • 通過 Mutate 插件進行字段轉換
  1. 存儲與分析層
  • Elasticsearch 建立倒排索引
  • 採用分片（Shard）機制實現分佈式存儲
  1. 可視化層
  • Kibana 通過 Lens 組件創建可視化圖表
  • 使用 Dashboard 整合多維度視圖

核心知識體系

分佈式系統原理

  • CAP 理論在 Elasticsearch 中的應用（CP 系統）
  • 一致性哈希算法用於數據分片

數據處理技術

  • 正則表達式在 Grok 中的運用
  • Pipeline 設計模式（Input → Filter → Output）

搜索與存儲

  • 倒排索引實現原理
  • 近實時搜索（NRT）機制
  • Hot-Warm 架構設計

運維監控要點

  • 集羣健康狀態 API：GET _cluster/health
  • 索引生命週期管理（ILM）策略
  • JVM 堆內存調優參數

安全機制

  • X-Pack 的 RBAC 權限控制
  • TLS 加密通信配置
  • 審計日誌功能實現

典型架構擴展方案

高可用架構

[日誌源] → [Kafka]（緩衝隊列）  
           ↓  
[Logstash Cluster] → [ES Cluster]（多節點）

雲原生方案

  • 使用 Fluent Bit 替代 Filebeat
  • Elasticsearch Operator 管理 K8s 集羣
  • 通過 Helm Chart 快速部署

性能優化技巧

  • 批量寫入（Bulk API）提升吞吐量
  • 索引模板（Index Template）預定義映射
  • 冷數據歸檔到對象存儲（如 S3）