Kibana-介绍

Kibana4简单使用

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# ELK日志系统使用说明 #

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k3与k4的对比

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流量回溯系统捕获和分析数据流程，一般由以下几个步骤组成：

1数据包捕获 -记录网络上的数据包流量。

2协议解析 -解析不同的网络协议和字段。

3搜索和可视化 -详细或汇总浏览数据。

从 Wireshark 300rc1 开始，TShark可以使用 -G elastic-mapping 选项，生成Elasticsearch映射文件，存储在Elasticsearch中并进行浏览，使得TShark解析结果可以在在Kibana中进行搜索和可视化。

下面，我将展示如何使用Wireshark和Elastic Stack来建立流量回溯系统：

Packetbeat 可以配置为捕获实时网络数据包，并使用 -I 选项从捕获文件中读取数据包。它可以识别和解析许多应用程序级协议，例如>

Elasticsearch支持两种类型的地理数据：支持经纬度对的geo_point字段和支持点、线、圆、多边形等的geo_shape字段。接下来介绍Elasticsearch提供的地理相关的查询，包括：

geo_bounding_box查询查找地理点位于指定矩形中的文档。

首先，创建一个地理索引文档。

使用geo_bounding_box查询示例如下：

top_left：矩形的左上角位置，值为geo_point类型。

bottom_right：矩形的右下角位置，值为geo_point类型。

geo_point类型可以接受不同输入格式的地理点。

查找地理点位于一个中心点到指定距离范围内的文档。

使用geo_distance查询，中心地理坐标为{"lat" : 40, "lon" : -70}，查询半径distance为200km，示例如下：

以下是过滤器上的查询参数:

查找地理点位于指定多边形的文档。

使用geo_polygon查询，设置三个坐标地理点，形成一个三角形，示例如下：

以下是过滤器上的查询参数:

查找与指定的地理形状相交、包含或不相交的地理形状的文档。使用geo_shape类型来过滤索引文档。

geo_shape查询支持两种定义查询形状的方法，一种是提供完整的形状定义，另一种是引用另一个索引中预先索引形状的名称。

与geo_shape类型类似，geo_shape查询使用GeoJSON表示形状。

首先给定以下索引：

使用Elasticsearch的envelope模式，GeoJSON形式来查询地理点，示例如下：

可以使用Kibana中的Maps功能查看查询结果如下所示：

首先有一个预定义的形状列表，并且指定一个逻辑名称来引用它，这样避免了每次都必须提供它们的坐标。在预先索引形状的情况下，只需要提供:

首先预先定义索引形状，示例如下：

根据预先索引形状来查询，示例如下：

geo_shape查询通过设置relation参数来决定在搜索时可以使用哪些空间关系（relation） *** 作符，空间关系（relation）的完整列表如下:

INTERSECTS - (默认值)返回geo_shape字段与查询几何图形相交的所有文档。

DISJOINT - 返回geo_shape字段与查询几何形状没有任何共同之处的所有文档。

WITHIN - 返回geo_shape字段在查询几何图形内的所有文档。

CONTAINS - 返回geo_shape字段包含查询几何图形的所有文档。

ELK日志系统大家不会陌生(zipkin + jaeger , prometheus + grafana)解决了大家对于链路对于统计采集的需求,但是真正的对于日志进行存储还是得专业的上,在Istio中官方提供的方案是EFK(Fluentd + Elasticsearch + Kibana)Fluentd 是一个开源的日志收集器，支持多种数据输出并且有一个可插拔架构。 Elasticsearch是一个流行的后端日志记录程序， Kibana 用于查看。

附上:

喵了个咪的博客: w-blogcn

Istio官方地址: >

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