應用系統在提供服務過程中，會產生各種各樣的日志數據。針對這些數據，可以根據業務的需求和環境，選擇對應的方案采集數據并傳輸到Elasticsearch服務中進行查詢分析。本文對日志同步分析的方案進行了匯總。
相關文檔 | 方案描述 |
典型的ELK日志采集模式。使用阿里云Filebeat采集Apache日志數據，通過阿里云Logstash過濾采集后的日志數據，傳輸到Elasticsearch中進行查詢分析。 | |
通過logstash-input-sls插件，使用Logstash從日志服務獲取日志，傳輸到阿里云Elasticsearch中進行查詢分析。 | |
通過自建Filebeat采集MySQL日志并發送到阿里云Elasticsearch中，然后在Kibana控制臺中進行可視化查詢、分析和展示。 | |
通過阿里云Filebeat將RabbitMQ的日志采集到阿里云Elasticsearch中，并對日志進行可視化分析與監控。 | |
使用Filebeat采集日志數據，將Kafka作為Filebeat的輸出端。Kafka實時接收到Filebeat采集的數據后，輸出到Logstash中進行過濾處理，最終將滿足需求的數據輸出到Elasticsearch中進行分布式檢索，并通過Kibana進行分析與展示。 | |
使用Beats、Elasticsearch、Logstash和Kibana，在分布式環境下采集、匯聚、解析阿里云RocketMQ客戶端SDK日志，幫助您在消息隊列開發場景中快速定位并解決應用開發問題。 | |
使用rsbeat將Redis slowlog采集到Elasticsearch中，然后在Kibana中進行圖形化分析。 | |
通過Elastic Agent采集服務器上的Nginx日志數據，在Kibana中進行可視化分析，提升Nginx服務器的性能和安全性。 | |
NetFlow是一種網絡流量分析技術，用于監測、分析和診斷網絡流量，通過Elastic Agent采集服務器上的NetFlow日志數據，幫助管理員實現對服務器網絡流量的實時監控和分析。 | |
通過Elastic Agent采集服務器上的自定義日志，根據業務場景監控和分析數據。 |