本文主要是介绍Elastic Stack--ELFK实例与Dashboard界面，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
前言：本博客仅作记录学习使用，部分图片出自网络，如有侵犯您的权益，请联系删除
学习B站博主教程笔记：
最新版适合自学的ElasticStack全套视频（Elk零基础入门到精通教程）Linux运维必备—ElasticSearch+Logstash+Kibana精讲_哔哩哔哩_bilibili
https://www.bilibili.com/video/BV1VMW3e6Ezk/?spm_id_from=333.1007.tianma.1-1-1.click&vd_source=e539f90574cdb0bc2bc30a8b5cb3fc00
一、ELFK实例
实例架构图如下：
完成以下内容:(1)收集nginx日志,写入ES集群,分片数量为3,副本数量为0,索引名称为"cluster-linux-nginx";(2)收集tomcat日志,写入ES集群,分片数量为5,副本数量为0,索引名称为"cluster-linux-tomcat";(3)收集app日志,写入ES集群,分片数量为10,副本数量为0,索引名称为"cluster-linux-app";(4)分析出nginx,tomcat的客户端IP所属城市,访问时使用的设备类型等
（1）创建好索引模板：
cluster-linux-nginx模板：
cluster-linux-tomcat模板：
cluster-linux-app模板：
（2）收集nginx日志
many-to-logstash.yml
filebeat.inputs:- type: logpaths: - /var/log/nginx/access.log*json.keys_under_root: trueoutput.logstash:hosts: ["192.168.1.10:8888"]（3）收集tomcat日志
filebeat.inputs:- type: logpaths: - /root/software/apache-tomcat-10.1.28/logs/*.txtjson.keys_under_root: trueoutput.logstash:hosts: ["192.168.1.10:7777"]（4）收集app日志
（5）logstash收集日志
beats-to-es.conf：
input {beats {type => "nginx"port => 8888}beats {type => "tomcat"port => 7777}}filter {mutate {remove_field => ["tags","log","agent","@version","input","ecs"]}if ["type"] == ["nginx"] {geoip {source => "clientip"target => "cluster-linux-geoip"}useragent {source => "http_user_agent"target => "cluster-linux-useragent"}}if ["type"] == ["tomcat"] {geoip {source => "clientip"target => "cluster-linux-geoip"}useragent {source => "AgentVersion"target => "cluster-linux-useragent"}}}output {stdout{}if ["type"] == ["nginx"] {elasticsearch {hosts => ["192.168.1.10:9200","192.168.1.11:9200","192.168.1.12:9200"]index => "cluster-linux-nginx"}}if ["type"] == ["nginx"] {elasticsearch {hosts => ["192.168.1.10:9200","192.168.1.11:9200","192.168.1.12:9200"]index => "cluster-linux-tomcat"}}}二、kibana自定义dashboard实战案例
1.统计PV(指标)
Page View(简称:"PV")页面访问或点击量。kibana界面鼠标依次点击如下:(1)菜单栏;(2)Visualize Library(可视化库);(3)新建可视化(4)基于聚合(5)指标(6)选择索引模式(例如"oldboyedu-linux80-nginx*")(7)指标栏中选择:聚合: 计数定制标签: PV2.统计客户端IP(指标)
客户端IP:通常指的是访问Web服务器的客户端IP地址，但要注意，客户端IP数量并不难代表UV。kibana界面鼠标依次点击如下:(1)菜单栏;(2)Visualize Library(可视化库);(3)创建可视化(4)基于聚合(5)指标(6)选择索引模式(例如"oldboyedu-linux80-nginx*")(7)指标栏中选择:聚合: 唯一计数字段: clientip.keyword定制标签: IP3.统计web下载带宽(指标)
带宽:统计nginx返回给客户端文件大小的字段进行累计求和。kibana界面鼠标依次点击如下:(1)菜单栏;(2)Visualize Library(可视化库);(3)创建可视化(4)基于聚合(5)指标(6)选择索引模式(例如"oldboyedu-linux80-nginx*")(7)指标栏中选择:聚合: 求和字段: SendBytes定制标签: 带宽4.访问页面统计(水平条形图)
访问资源统计:对URI的访问次数统计。kibana界面鼠标依次点击如下:(1)菜单栏;(2)Visualize Library(可视化库);(3)创建可视化(4)基于聚合(5)水平条形图(6)选择索引模式(例如"oldboyedu-linux80-nginx*")(7)指标栏中设置(即Y轴)聚合: 计数定制标签: 访问量(8)添加"存储痛"，选择"X"轴聚合: 词字段: uri.keyword...定制标签: URI5.分析客户端的城市分布(垂直条形图)
分析客户端的城市分布:需要借助logstash的filter插件的geoip实现对客户端的IP地址进行地域解析。kibana界面鼠标依次点击如下:(1)菜单栏;(2)Visualize Library(可视化库);(3)创建可视化(4)基于聚合(5)垂直条形图(6)选择索引模式(例如"oldboyedu-linux80-nginx*")(7)指标栏中设置(即Y轴)聚合: 计数定制标签: 城市分布(8)添加"存储痛"，选择"X"轴聚合: 词字段: oldboyedu-linux80-nginx.city_name.keyword...定制标签: 城市名称6.城市分布百分比(饼图)
分析客户端的城市分布:需要借助logstash的filter插件的geoip实现对客户端的IP地址进行地域解析。kibana界面鼠标依次点击如下:(1)菜单栏;(2)Visualize Library(可视化库);(3)创建可视化(4)基于聚合(5)饼图(6)选择索引模式(例如"oldboyedu-linux80-nginx*")(7)指标栏中设置(即Y轴)聚合: 计数定制标签: 城市分布(8)添加"存储痛"，选择"X"轴聚合: 词字段: oldboyedu-linux80-nginx.city_name.keyword...定制标签: 城市名称7.IP的TopN统计(仪表盘)
IP的TopN统计:统计访问量的客户端IP最大的是谁。kibana界面鼠标依次点击如下:(1)菜单栏;(2)Visualize Library(可视化库);(3)创建可视化(4)基于聚合(5)仪表盘(6)选择索引模式(例如"oldboyedu-linux80-nginx*")(7)指标栏中设置(即Y轴)聚合: 计数(8)添加"存储痛"，选择"X"轴聚合: 词字段: client.keyword顺序: 降序大小: 3...8.自定义dashboard
kibana界面鼠标依次点击如下:(1)菜单栏;(2)Dashboard(3)创建仪表盘(4)从可视化库中添加即可。这篇关于Elastic Stack--ELFK实例与Dashboard界面的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
