为什么要建立日志分析系统：

当我们需要进行日志分析场景：直接在日志文件中 grep、awk 就可以获得自己想要的信息。但在规模较大的场景中，此方法效率低下，面临问题包括日志量太大如何归档、文本搜索太慢怎么办、如何多维度查询。需要集中化的日志管理，所有服务器上的日志收集汇总。

解决办法是建立集中式日志收集系统，将所有节点上的日志统一收集，管理，访问。

一般大型系统是一个分布式部署的架构，不同的服务模块部署在不同的服务器上，问题出现时，大部分情况需要根据问题暴露的关键信息，定位到具体的服务器和服务模块，构建一套集中式日志系统，可以提高定位问题的效率。

一个完整的集中式日志系统，需要包含以下几个主要特点：

收集－能够采集多种来源的日志数据

传输－能够稳定的把日志数据传输到中央系统

存储－如何存储日志数据

分析－可以支持 UI 分析

警告－能够提供错误报告，监控机制

ELK提供了一整套解决方案，并且都是开源软件，之间互相配合使用，完美衔接，高效的满足了很多场合的应用。目前主流的一种日志系统。

ELK简介：

ELK是三个开源软件的缩写，分别表示：Elasticsearch , Logstash, Kibana , 它们都是开源软件。新增了一个FileBeat，它是一个轻量级的日志收集处理工具(Agent)，Filebeat占用资源少，适合于在各个服务器上搜集日志后传输给Logstash，官方也推荐此工具。

Elasticsearch是个开源分布式搜索引擎，提供搜集、分析、存储数据三大功能。它的特点有：分布式，零配置，自动发现，索引自动分片，索引副本机制，restful风格接口，多数据源，自动搜索负载等。

Logstash 主要是用来日志的搜集、分析、过滤日志的工具，支持大量的数据获取方式。一般工作方式为c/s架构，client端安装在需要收集日志的主机上，server端负责将收到的各节点日志进行过滤、修改等操作在一并发往elasticsearch上去。

Kibana 也是一个开源和免费的工具，Kibana可以为 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日志分析友好的 Web 界面，可以帮助汇总、分析和搜索重要数据日志。

ELK用途：

传统意义上，ELK是作为替代Splunk的一个开源解决方案。Splunk 是日志分析领域的领导者。日志分析并不仅仅包括系统产生的错误日志，异常，也包括业务逻辑，或者任何文本类的分析。而基于日志的分析，能够在其上产生非常多的解决方案，譬如：

1.问题排查。我们常说，运维和开发这一辈子无非就是和问题在战斗，所以这个说起来很朴实的四个字，其实是沉甸甸的。很多公司其实不缺钱，就要稳定，而要稳定，就要运维和开发能够快速的定位问题，甚至防微杜渐，把问题杀死在摇篮里。日志分析技术显然问题排查的基石。基于日志做问题排查，还有一个很帅的技术，叫全链路追踪，比如阿里的eagleeye 或者Google的dapper，也算是日志分析技术里的一种。

2.监控和预警。 日志，监控，预警是相辅相成的。基于日志的监控，预警使得运维有自己的机械战队，大大节省人力以及延长运维的寿命。

3.关联事件。多个数据源产生的日志进行联动分析，通过某种分析算法，就能够解决生活中各个问题。比如金融里的风险欺诈等。这个可以可以应用到无数领域了，取决于你的想象力。

4.数据分析。 这个对于数据分析师，还有算法工程师都是有所裨益的。