作为运维工程师，我们每天需要对服务器进行故障排除，那么最先能帮助我们定位问题的就是查看服务器日志，通过日志可以快速的定位问题。目前我们说的日志主要包括系统日志、应用程序日志和安全日志。系统运维和开发人员可以通过日志了解服务器软硬件信息、检查配置过程中的错误及错误发生的原因。经常需要分析日志可以了解服务器的负荷，性能，安全性，从而及时采取措施纠正错误。而且日志被分散的储存不同的设备上。
如果你管理数上百台服务器，我们登录到每台机器的传统方法查阅日志。这样是不是感觉很繁琐和效率低下。当务之急我们使用集中化的日志管理，例如：开源的syslog，将所有服务器上的日志收集汇总。
集中化管理日志后，日志的统计和检索又成为一件比较麻烦的事情，一般我们使用find、grep、awk和wc等Linux命令能实现检索和统计，但是对于要求更高的查询、排序和统计等要求和庞大的机器数量依然使用这样的方法难免有点力不从心。今天给大家分享的开源实时日志分析ELK平台能够完美的解决我们上述的问题，ELK由ElasticSearch、Logstash和Kiabana三个开源工具组成。
1) Elasticsearch是个开源分布式搜索引擎，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，ELK官网：https://www.elastic.co/
2) Logstash是一个完全开源的工具，他可以对你的日志进行收集、过滤，并将其存储供以后使用（如，搜索）。
3) Kibana 也是一个开源和免费的工具，它Kibana可以为 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日志分析友好的 Web 界面，可以帮助您汇总、分析和搜索重要数据日志。
4) Logstash和Elasticsearch是用Java语言编写，而Kibana使用node.js框架，在配置ELK环境要保证系统有JAVA JDK开发库。
ELK原理拓扑图
1) ELK工作流程
通过logstash收集客户端APP的日志数据，将所有的日志过滤出来，存入Elasticsearch 搜索引擎里，然后通过Kibana GUI在WEB前端展示给用户，用户需要可以进行查看指定的日志内容。
同时也可以加入redis通信队列：
图一；
图二；
2） 加入Redis队列后工作流程
Logstash包含Index和Agent（shipper） ，Agent负责客户端监控和过滤日志，而Index负责收集日志并将日志交给ElasticSearch，ElasticSearch将日志存储本地，建立索引、提供搜索，kibana可以从ES集群中获取想要的日志信息。