eplan中的elk包含不完整的数据

21 日志的采集

灵活性是我们选择日志采集方案更看重的因素，所以logstash属于首先方案， 它可以兼顾多种不同系统和应用类型等因素的差异，从源头上进行一些初步的日志预处理。

logstash唯一的小缺憾是它的不轻便， 因为它是使用jruby开发并跑在java虚拟机上的agent， 当然啦，同时也是优点，即各种平台上都可以用。

22 日志的汇总与过滤

kafka在我们挖财已经属于核心的中间件服务， 所以， 日志的汇总自然而然会倾向于使用kafka。

日志的过滤和处理因为需求的多样性，可以直接对接订阅kafka， 然后根据各自的需求进行日志的定制处理， 比如过滤和监控应用日志的异常，即使通过zabbix进行预警； 或者数据仓库方面在原始日志的基础上进行清洗和转换，然后加载到新的数据源中；

23 日志的存储

原始的日志存储我们采用ElasticSearch， 即ELK技术栈中E的原本用途，遵循ELK技术栈中各个方案之间的通用规范， 比如日志如索引采用logstash与kibana之间约定的index pattern。

日志的衍生数据则日志使用各方根据需求自行选择。

24 日志的分析与查询

ELK技术栈中的Kibana已经可以很好的满足这一需求，这里我们不折腾。

3 需要解决哪些技术问题？

因为我们在ELK技术栈的处理链路上插入了一些扩展点，所以，有些问题需要解决和澄清

31 logstash与kafka的对接

ELK技术栈中， Logstash和Elastic Search是通过logstash的elasticsearch或者elasticsearch_>

云硬盘是更适合于企业使用的强稳定性，高性价比的云储存方式，是更适合于企业的存储选择。

云硬盘的三种分类

普通云硬盘，SSD云硬盘，增强型SSD云硬盘。

不同的云计算厂家对不同的云硬盘类型也有不同的命名，腾讯云的CBS主要有高性能云硬盘、SSD云硬盘和增强型SSD云硬盘三种。

本次就一起来通过腾讯云CBS的三种云硬盘来看一下不同类型的云硬盘之间都有什么区别，哪种才是更适合企业业务的。

读写能力对比

三种硬盘的数据持久性、磁盘大小配置基本相同，也即是三种硬盘可选的配置均为10GB到16TB，区间较大，用户可以灵活配置。

单个盘最大IOPS代表了磁盘一秒内的I/O读写次数，也可以反映出一个磁盘的处理速度。高性能云硬盘的单盘最大IOPS为6000，SSD盘有较大的提升，在26000，增强型的SSD云硬盘达到了50000。可以看出随着硬盘种类的提升，性能也有较大的跨越。

云硬盘的优势

单盘IOPS对比

高性能云硬盘为每分钟1800+容量（GB）x8，SSD云硬盘为每分钟1800+容量(GB)×30，增强型SSD云硬盘提升至每分钟1800+容量(GB)×50。

三种硬盘性能上均能满足企业的正常需求，企业的选择就可以更加结合自身业务，避免过度投入。

磁盘吞吐量

磁盘的吞吐量也是一个磁盘能力的重要表达指标。吞吐量代表的是每秒磁盘I/O的流量，磁盘写入加上读出的数据的大小。

单盘最大吞吐方面，高性能云硬盘可以达到150MB/s，SSD云硬盘提升较明显，提升到260MB/s，增强型SSD云硬盘是三者吞吐量最大，达到350MB/s，这也是一个较大的吞吐量了。

云

云硬盘因其特殊性，多多少少都会出现访问延时，越小的访问延时越能带来更好的用户体验。三种硬盘随着性能的提升，访问延时越小。

高性能云硬盘的访问延时在5ms以下，已经可以做到无感知的程度，在高并发，大流量的访问情况下会表现出来一些小量的延迟。

SSD硬盘又缩短了2ms，访问时延小于3ms。增强型SSD云硬盘的访问时延最小，做到了小于1ms，基本上已经做到了大并发下的无卡顿访问。

不同磁盘的适用场景

高性能云硬盘适合业务逻辑处理、低延迟应用程序，SSD云硬盘适合搭建关系型数据库和 NoSQL 数据库。

最高等级的增强型SSD云硬盘适合搭建大型关系型数据库，密集型NoSQL，ElasticSearch等日志检索业务，视频处理、直播等实时高带宽型业务。

希望本篇回答可以帮助到你

望采纳~

大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。

1、数据采集与预处理：FlumeNG实时日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；Zookeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，提供数据同步服务。

2、数据存储：Hadoop作为一个开源的框架，专为离线和大规模数据分析而设计，HDFS作为其核心的存储引擎，已被广泛用于数据存储。HBase，是一个分布式的、面向列的开源数据库，可以认为是hdfs的封装，本质是数据存储、NoSQL数据库。

3、数据清洗：MapReduce作为Hadoop的查询引擎，用于大规模数据集的并行计算。

4、数据查询分析：Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序，可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供HQL(HiveSQL)查询功能。Spark启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。

5、数据可视化：对接一些BI平台，将分析得到的数据进行可视化，用于指导决策服务。

运维人员的工作每天基本上都是在检查问题，枯燥但又重要， 要是你的某一个环节出现问题并没有及时发现问题，对于企业来说损失可能非常大，基本上运维人每天的工作我罗列了下，有这几种：

1、负责服务器的硬件配置、软件安装、机房上下架等技术维护工作

2、负责虚拟化技术产品物理机配置、管理和日常运行监控和维护

3、负责独立主机或虚拟应用产品的开通使用、日常维护、故障诊断和排除

4、提供独立主机或虚拟应用客户产品 *** 作和应用方面的技术支持

5、监视分管的服务器，及时发现问题，并积极解决问题

现在信息化数字时代，单靠人工去检查出现错误几率会很大，而且有的运维人还不只管理两台服务器，像我们公司的运维每人至少要管理30台服务器，这样子单靠人工运维耗费的人工成本和时间是非常大的，所以还是推荐你用运维工具吧，比如云帮手（）

1支持跨云商批量管理服务器

2兼容性强大，兼容市面基本所有的云商云主机，兼容 *** 作系统；

3 *** 作简单，可视化界面预览资源、一键修复、一键部署；

4 可以远程登录云主机FTP桌面，处理云主机上的文件；

5监控和资源还有告警功能，这个是挺好的，不用盯着看；

6系统修复功能，这个是挺实用也比较必须的；

7免费使用。总得来说功能还是挺全的，不存在需要又要另外找软件的尴尬。

你好，很高兴回答你这个问题。从运维的角度来讲，服务器的数量少并不意味着我们的运维工作就非常轻松，相反我们更应该重视此阶段的工作。

我们可以从以下几方面来开展我们的运维工作：

1应用服务器

我们可以从当前服务器中找出 至少2个节点装Vsphere虚拟化，建立一个数据中心、集群 ；如果你的服务器有多网卡和SCSI，还可以做一些更高级的应用，如vmotion、负载均衡、高可用等。当虚拟机或服务器故障，可以 实现故障自动转移，有效的避免了单节点的故障，提供服务器的容错率 。

我们可以在新建的虚拟机部署Web、API等各种应用，而且 虚拟机可以在vCenter图形化界面下统一管理 。这一般是中小公司的在服务器方面的解决方案。

当然，我们对docker比较熟悉，可以使用一套docker解决方案，这比Vsphere更能节省一部分资源。当然这个需要的技能要求也比较高，需要我们不断积累。

2数据库服务器

数据库服务器在此我们单独拿出来，是因为数据库对服务器性能、磁盘IO要求比较高，不太建议使用虚拟机，当然这需要根据业务的实际情况来做选择。 数据库我们需要通过一主一从、一主二从的方式实现高可用，来避免数据库单点问 题，我们还可以选择合适的proxy来进行读写分离、读负载均衡等。另外还要考虑数据的本地备份、异地备份，来确保数据可恢复。

3系统监控

当我们在应用服务器和数据库服务器上线一套系统后， 我们需要通过监控掌握从服务器硬件、基础状态、应用、数据库等从下到上的运行状态 ，以便我们能够对告警及时做出响应。考虑到报警的及时性，我们需要监控接入多种报警渠道，如微信、钉钉、邮件、短信等。监控的目的是发现问题、解决访问，因此我们需要踏实的做好这一步，才能为我们的业务保驾护航。

好了，其实不管服务器多少，我们都需要扎实的把基础打好，这样才能以不变应万变面对各种情形。希望我的回答能够帮到你。

题主没有详细说明具体应用系统的功能，比如是否单一的Web服务？有没有微服务、分布式、集群化扩展的潜在需求？

通常来说，建议使用云服务自动化运维。云服务已经成为IT技术的核心基础设施，充分利用云服务带来的d性和分布式优势，赋能自动化运维。

一，自动构建系统

如果需要构建应用，那么就建议配置使用CI/CD持续化集成和自动化部署，比如常用的Jenkins，配置Git代码提交时触发构建，然后自动部署。

二，日志收集处理系统

1，ELK是常见的日志收集管理系统，包括ElasticSearch, LogStash, Kibana三个服务，架构示意图如下：

2，在ELK系统中，Kibana是一个图形化展示工具，配置查询条件，运维人员随时可以搜索指定日志信息，分析处理故障。

三，服务监控

1，云监控CloudMonitor

主流云服务商都将监控功能集成到了基础架构中，以阿里云为例，云监控提供了多种配置，多维度全方位监控。

比如配置CPU使用率到达80%时，自动触发动作，增加服务器实例，同时邮件通知运维人员。

2，应用监控

以监控宝为例，配置服务地址，选择分布在不同地区和运营商的监测点。当监测点不能正常调用配置的服务地址时，将收到警告信息，可以选择邮件、短信、电话等通知方式。

四，潜在的系统扩展需求

1，是否集群化部署？需要AutoScaling自动伸缩吗？

小型化和集群化并不冲突。如果采用集群化部署，可以配置触发条件，满足时自动增加或者释放服务器资源。比如当CPU使用率达到75%或者内存占用率达到75%时，根据配置好的服务器和数量，自动触发。

2，是否使用Docker容器技术？

Docker将应用以及依赖打包到一个可移植的镜像中，可以实现虚拟化，有助于快捷高效的交付应用，结合Docker-compose资源编排，快速实现自动部署更新，不再需要常用的Jenkins构建服务器。

机器数比较小的话，你可以用云的服务器，这样可以节省好多钱。找一个专门的运维，还不如让开发自己来搞，因为机器少运维他也应付得过来。现在都在搞云计算了，把你的机器放上阿里云或者腾讯云，你自己维护好很多，包括网络贷款都很容易扩容。上面这个我说到的只是说建议你如果你已经是自己的机器了。我建议你从我下面所说的来搞。

认为的整个过程的话一般分为三个阶段，第一的话是手工阶段，什么东西都是手工搞。

第2个阶段就是脚本阶段了，本来手工搞的东西全部脚本化。

第3个阶段就是平台化了，平台化了之后，所有东西都在页面上完成系统完成，不需要人工来干预，甚至不用运维来搞。

有一些人说既然认为就是最后的一个阶段，但是这个很不成熟。所以我就不说了。

针对你这个机器数少的，你可以手工认为，或者说用脚本认为都没问题。

在合适的阶段做合适的事情就是最好的。所以我建议你手工运维或者脚本运维。

我们项目用的 wgcloud运维监控系统 ，它前身是开源项目，后来推出的商业版，也有免费版

wgcloud运行很稳定，性能很好，部署和上手容易

wgcloud支持主机各种指标监控(cpu状态/温度，内存状态，磁盘容量/IO，硬盘smart监控，系统负载，网卡流量，硬件系统信息等)，数据可视化，进程应用监控，大屏可视化，服务接口检测，DOCKER监控，自动生成网络拓扑图，端口监控，日志文件监控，web SSH（堡垒机），指令下发执行，告警信息推送（邮件钉钉微信短信等）

可以装虚拟机代替，在同一个局域网情况下

找服务商外包服务，或者网上托管也不贵收费

服务器数量比较少，比如10台服务器，基本可以不设置运维岗位了，后端开发人员 或者架构师就能搞定。

我就是那种曾经在创业的小公司待过的开发人员，开发，运维我都干了。

但是想想如何更科学更高效的运维还是很有必要的。

运维的目的

软件系统的运行时环境：即公司的业务产线，靠它创造业务价值，这个是最核心的功能诉求。

实时监控系统: 任何时候都要对当前公司的产线的压力一清二楚，有问题功能随时解决，有性能问题及时扩容或者回收资源

降低服务器成本：在业务萎缩的情况下，准确评估哪些资源可以回收，降低服务器的支出

这个是当时我认为的运维的三个主要目的。

运维方案

开发半路出家，当时采用的是shell+python+ansible+jekins+elk的方式

首先，我会及时的更新业务产线的物理架构图，根据架构图来规划服务器的资源使用。

比如多少个web服务，数据库多少，zk,kafka,redis集群怎么分布。

集群部署一般是放在多个服务器上的，这个时候ansible就派上用场了。

jekins主要用来自动发布更新程序已经做定时回收磁盘的任务。

elk主要用来做应用的日志系统和监控告警； 可以通过看板随时知道产线的请求数量和并发数量；

以上的运维方案适用于小公司。运维工程师看到了可以补充

搞个zabbix刷

数量少。如果配置好可以虚拟化。然后跑容器

MongoDB 是一个典型的NoSQL（not only sql）数据库是开源的面向文档的数据库管理系统，主要实现NoSQL数据库管理系统，用于存储海量数据（humongous，Mongo名称的由来）。。

ElasticSearch是基于Apache Lucene 的RESTful 实时搜索和分析引擎。ES基于数据抽取一些值，提供实时存储、索引、搜索和分析数据功能，这些数据收集自其他数据源(包括MongoDB)，可以直接存储在Elasticsearch集群中。

一、共同点：

面向文档存储，无Schema，分布式数据存储，高可用性，分片和复制等。虽然使用ElasticSearch作为主数据存储是可行的，但一般做为主数据库的辅助数据库。

二、不同点：

1、Elasticsearch是java编写，通过RESTFul接口 *** 作数据。MongoDB是C++编写，通过driver *** 作数据。

2、MongoDB的分片有hash和range两种方式，Elasticsearch只有hash一种。

3、Elasticsearch是天生分布式，主副分片自动分配和复制，开箱即用。MongoDB的分布式是由“前置查询路由+配置服务+shard集合”，需要手动配置集群服务。

4、内部存储ES是倒排索引+docvalues+fielddata。

5、Elasticsearch全文检索有强大的分析器且可以灵活组合，查询时智能匹配。MongoDB的全文检索字段个数有限制。

6、Elasticsearch所有字段自动索引，MongoDB的字段需要手动索引。Elasticsearch 使用 Apache Lucene 实现索引，而 MongoDB 索引是基于传统的B+ 树结构。Elasticsearch利用Lucene实现实时索引和搜索功能，默认支持在文档的每个字段上创建索引。而 MongoDB,我们必须定义索引用于提升查询性能，但会影响写 *** 作。

7、Elasticsearch非实时有数据丢失窗口。mongodb实时理论上无数据丢失风险。

8、文档 - Elasticsearch 存储 JSON 文档, MongoDB 采用BSON格式存储 (Binary JSON)。

9、REST 接口 - Elasticsearch 提供 RESTful接口，MongoDB 不提供 RESTful接口。

10、MapReduce - MongoDB 支持 MapReduce 数据 *** 作。 Elasticsearch 不支持 MapReduce。

三、使用场景：

MongoDB是通用功能的非RESTful风格的 NoSQL 数据库 文档以 BSON 格式存储，主要用于存储数据。

Elasticsearch 是分布式全文检索引擎，可以提供实时Restful风格API处理海量面向文档的数据。文档使用JSON格式，主要用于基于文本的数据搜索。

在实际应用中两者通常同时使用，Elasticsearch一般不作为主存储数据库，而是和SQL & NoSQL数据库一起使用，作为辅助数据库。

与MongoDb不同, Elasticsearch 默认没有提供安全特性，如认证和授权。Elasticsearch和 Logstash & Kibana 一起称为ELK stack，用于快速查询数据并可视化展现分析数据。

Elasticsearch 非常适合需要基于文本进行快速索引然后进行检索，其查询速度非常快，大多数情况速度最多几十毫秒。

因此，Elasticsearch 通常作为主数据库存储的辅助存储库。一般数据库系统更聚焦于约束、准确性和健壮性。当主记录在事务中更新时，其会同时被推送至Elasticsearch中。

一般典型使用PostgreSQL 和 ZooKeeper 负责数据的存储, 同时提供给Elasticsearch实现实时检索。

没有万能的产品，没有一个数据库可以满足所有需求。所以我们需要了解不同数据库的优势和劣势，并选择合适的产品用于特定的需求。

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