ELK日志分析系统简介

ELK平台是一套完整的日志集中处理解决方案，将 ElasticSearch、Logstash 和 Kiabana 三个开源工具配合使用，完成更强大的用户对日志的查询、排序、统计需求。

ElasticSearch

是基于Lucene（一个全文检索引擎的架构）开发的分布式存储检索引擎，用来存储各类日志。 Elasticsearch 是用 Java 开发的，可通过 RESTful Web 接口，让用户可以通过浏览器与 Elasticsearch 通信。 Elasticsearch是一个实时的、分布式的可扩展的搜索引擎，允许进行全文、结构化搜索，它通常用于索引和搜索大容量的日志数据，也可用于搜索许多不同类型的文档。

Kiabana

Kibana 通常与 Elasticsearch 一起部署，Kibana 是 Elasticsearch 的一个功能强大的数据可视化 Dashboard，Kibana 提供图形化的 web 界面来浏览 Elasticsearch 日志数据，可以用来汇总、分析和搜索重要数据。

Logstash

作为数据收集引擎。它支持动态的从各种数据源搜集数据，并对数据进行过滤、分析、丰富、统一格式等操作，然后存储到用户指定的位置,一般会发送给 Elasticsearch。 Logstash 由 Ruby 语言编写，运行在 Java 虚拟机（JVM）上，是一款强大的数据处理工具，可以实现数据传输、格式处理、格式化输出。Logstash 具有强大的插件功能，常用于日志处理。

可以添加的其它组件

Filebeat

轻量级的开源日志文件数据搜集器。通常在需要采集数据的客户端安装 Filebeat，并指定目录与日志格式，Filebeat 就能快速收集数据，并发送给 logstash 或是直接发给 Elasticsearch 存储，性能上相比运行于 JVM 上的 logstash 优势明显，是对它的替代。常应用于 EFLK 架构当中。

filebeat 结合 logstash 带来好处

- 通过 Logstash 具有基于磁盘的自适应缓冲系统，该系统将吸收传入的吞吐量，从而减轻 Elasticsearch 持续写入数据的压力 
- 从其他数据源（例如数据库，S3对象存储或消息传递队列）中提取 
- 将数据发送到多个目的地，例如S3，HDFS（Hadoop分布式文件系统）或写入文件 
- 使用条件数据流逻辑组成更复杂的处理管道

缓存/消息队列（redis、kafka、RabbitMQ等）

可以对高并发日志数据进行流量削峰和缓冲，这样的缓冲可以一定程度的保护数据不丢失，还可以对整个架构进行应用解耦。

Fluentd

是一个流行的开源数据收集器。由于 logstash 太重量级的缺点，Logstash 性能低、资源消耗比较多等问题，随后就有 Fluentd 的出现。相比较 logstash，Fluentd 更易用、资源消耗更少、性能更高，在数据处理上更高效可靠，受到企业欢迎，成为 logstash 的一种替代方案，常应用于 EFK 架构当中。在 Kubernetes 集群中也常使用 EFK 作为日志数据收集的方案。在 Kubernetes 集群中一般是通过 DaemonSet 来运行 Fluentd，以便它在每个 Kubernetes 工作节点上都可以运行一个 Pod。它通过获取容器日志文件、过滤和转换日志数据，然后将数据传递到 Elasticsearch 集群，在该集群中对其进行索引和存储。

为什么要使用 ELK

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。

往往单台机器的日志我们使用grep、awk等工具就能基本实现简单分析，但是当日志被分散的储存不同的设备上。如果你管理数十上百台服务器，你还在使用依次登录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 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。

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。

完整日志系统基本特征

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解析过滤并传输到存储系统
存储：存储日志数据
分析：支持 UI 分析
警告：能够提供错误报告，监控机制

ELK 的工作原理

在所有需要收集日志的服务器上部署Logstash；或者先将日志进行集中化管理在日志服务器上，在日志服务器上部署 Logstash。
Logstash 收集日志，将日志格式化并输出到 Elasticsearch 群集中。
Elasticsearch 对格式化后的数据进行索引和存储。
Kibana 从 ES 群集中查询数据生成图表，并进行前端数据的展示。

总结：logstash作为日志搜集器，从数据源采集数据，并对数据进行过滤，格式化处理，然后交由Elasticsearch存储，kibana对日志进行可视化处理。

Elasticsearch的介绍

Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是第二流行的企业搜索引擎。设计用于云计算中能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。

lasticsearch的核心概念

1、接近实时（NRT）

Elasticsearch是一个接近实时的搜索平台，这意味着，从索引一个文档直到这个文档能够被搜索到有一个轻微的延迟（通常是1秒)

2、集群（cluster）

一个集群就是由一个或多个节点组织在一起，它们共同持有你整个的数据，并一起提供索引和搜索功能。其中一个节点为主节点，这个主节点是可以通过选举产生的，并提供跨节点的联合索引和搜索的功能。集群有一个唯一性标示的名字，默认是elasticsearch，集群名字很重要，每个节点是基于集群名字加入到其集群中的。因此，确保在不同环境中使用不同的集群名字。

一个集群可以只有一个节点。强烈建议在配置elasticsearch时，配置成集群模式。

3、节点（node）

节点就是一台单一的服务器，是集群的一部分，存储数据并参与集群的索引和搜索功能。像集群一样，节点也是通过名字来标识的，默认是在节点启动时随机分配的字符名。当然，也可以自定义。该名字也是很重要，在集群中用于识别服务器对应的节点。

节点可以通过指定集群名字来加入到集群中。默认情况，每个节点被设置成加入到elasticsearch集群。如果启动了多个节点，假设能自动发现对方，他们将会自动组建一个名为elasticsearch的集群。

4、索引（index）

一个索引就是一个拥有几分相似特征的文档的集合，一个索引由一个名字来标识(必须全部是小写字母的)，并且当我们要对对应于这个索引中的文档进行索引、搜索、更新和删除的时候，都要使用到这个名字。

5、类型（type）

在一个索引中，你可以定义一种或多种类型。一个类型是你的索引的一个逻辑上的分类/分区；通常，会为具有一组共同字段的文档定义一个类型。

6、文档（document）

文档以JSON ( Javascript object Notation)格式来表示，而JSON是一个到处存在的互联网数据交互格式。虽然一个文档在物理上位于一个索引中，实际上一个文档必须在一个索引内被索引和分配一个类型。

7、分片和副本（shards&replicas）

即es作为搜索引擎快的原因：在实际情况下，索引存储的数据可能超过单个节点的硬件限制。如一个10亿文档需1TB空间可能不适合存储在单个节点的磁盘上，或者从单个节点搜索请求太慢了。为了解决这个问题，elasticsearch提供将索引分成多个分片的功能。当在创建索引时，可以定义想要分片的数量。每一个分片就是一个全功能的独立的索引，可以位于集群中任何节点上。

- 分片的好处：
-  ①水平分割扩展，增大存储量
-  ②分布式并行跨分片操作，提高性能和吞吐量

为了防止网络问题等其它问题造成数据丢失，需要有一个故障切换机制，为此，elasticsearch让我们将索引分片复制一份或多份，称之为分片副本或副本。

- 副本也有两个最主要原因:
- ①高可用性，以应对分片或者节点故障，需要在不同的节点上
- ②提高性能， 增大吞吐量，搜索可以并行在所有副本上执行

总之，每个索引可以被分成多个分片。一个索引也可以被复制0次( 意思是没有复制)或多次。一旦复制了，每个索引就有了主分片(作为复制源的原来的分片)和复制分片(主分片的拷贝)之别。分片和副本的数量可以在索引创建的时候指定。在索引创建之后，你可以在任何时候动态地改变副本的数量，但是你事后不能改变分片的数量。

Logstash介绍

Logstash由JRuby语言编写，基于消息(message-based) 的简单架构，并运行在Java虚拟机(JVM)上。LogStash可配置单一的代理端(agent) 与其它开源软件结合，以实现不同的功能。

Logstash的理念很简单，它只做3件事情:

input 数据采集
filter 数据过滤
output 数据输出

logStash的主要组件

Shipper(日志收集者)：负责监控本地日志文件的变化，及时把日志文件的最新内容收集起来。通常，远程代理端(agent)只需要运行这个组件即可。
Indexer(日志存储者)：负责接收日志并写入到本地文件。
Broker(日志Hub)：负责连接多个Shipper和多个Indexer。
Search and Storage(搜索和存储器)：允许对事件进行搜索和存储。
Web Interface(web界面端)：基于Web的展示界面。

LogStash主机分类

代理主机(agent host) ：作为事件的传递者(shipper)，将各种日志数据发送至中心主机，只需运行Logstash代理( agent)。
程序中心主机(central host) ：可运行包括中间转发器(Broker) 、索引器(Indexer) 、搜索和存储器( Search and Storage )、web界面端(web Interface)在内的各个组件，以实现对日志数据的接收、处理和存储。

Kibana介绍

Kibana是一个针对Elasticsearch的开源分析及可视化平台，用来搜索、查看交互存储在Elasticsearch索引中的数据。使用Kibana，可以通过各种图表进行高级数据分析及展示。

它操作简单，基于浏览器的用户界面可以快速创建仪表板( dashboard)实时显示Elasticsearch查询动态。设置Kibana非常简单,无需编写代码，几分钟内就可以完成Kibana安装并启动Elasticsearch索引监测。

kibana的主要功能

Elasticsearch无缝之集成。Kibana架构为Elasticsearch定制，可以将任何结构化和非结构化数据加入Elasticsearch索引，Kibana还充分利用了Elasticsearch强大的搜索和分析功能。
整合你的数据。Kibana能够更好地处理海量数据，并据此创建柱形图、折线图、散点图、直方图、饼图和地图。
复杂数据分析。Kibana提升了Elasticsearch分析能力，能够更加智能地分析数据，执行数学转换并且根据要求对数据切割分块。
让更多团队成员受益。强大的数据库可视化接口让各业务岗位都能够从数据集合受益。
接口灵活，分享更容易。使用Kibana可以更加方便地创建、保存、分享数据，并将可视化数据快速交流。
配置简单。Kibana的配置和启用非常简单，用户体验非常友好。Kibana自带Web服务器，可以快速启动运行。
可视化多数据源。Kibana可以非常方便地把来自Logstash、 ES-Hadoop、 Beats或第三方技术的数据整合到Elasticsearch，支持的第三方技术包括Apache Flume、 Fluentd等。
简单数据导出。Kibana可以方便地导出感兴趣的数据，与其它数据集合并融合后快速建模分析，发现新结果。

ELK集群部署

实验环境：

Node1节点：node1/192.168.1.11 Elasticsearch Kibana

Node2节点：node2/192.168.1.12 Elasticsearch

apache节点：apache/192.168.1.15 Logstash Apache

Node1、Node2节点的部署

#关闭防火墙
systemctl stop firewalld 
setenforce 0


#更改主机名
Node1节点：hostnamectl set-hostname node1 
Node2节点：hostnamectl set-hostname node2

#配置域名解析
vim /etc/hosts 
192.168.1.11 node1 
192.168.1.12 node2

#查看Java环境
java -version 

openjdk version "1.8.0_131" 
OpenJDK Runtime Environment (build 1.8.0_131-b12) 
OpenJDK 64-Bit Server VM (build 25.131-b12, mixed mode)
#如果没有安装，yum -y install java 
#生产环境中建议使用jdk

#两台node节点部署 Elasticsearch 软件
#安装elasticsearch—rpm包 
#上传elasticsearch-5.5.0.rpm到/opt目录下 
cd /opt 
rpm -ivh elasticsearch-5.5.0.rpm

#加载系统服务 
systemctl daemon-reload 
systemctl enable elasticsearch.service

 #先备份elasticsearch主配置文件
cp /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml.bak 

#修改elasticsearch主配置文件
vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml 
--17--取消注释，指定集群名字 
cluster.name: my-elk-cluster 
--23--取消注释，指定节点名字：Node1节点为node1，Node2节点为node2
node.name: node1 
--33--取消注释，指定数据存放路径 
path.data: /data/elk_data 
--37--取消注释，指定日志存放路径 
path.logs: /var/log/elasticsearch/ 
--43--取消注释，改为在启动的时候不锁定内存 
bootstrap.memory_lock: false 
--55--取消注释，设置监听地址，0.0.0.0代表所有地址 
network.host: 0.0.0.0 
--59--取消注释，ES 服务的默认监听端口为9200 
http.port: 9200 
--68--取消注释，集群发现通过单播实现，指定要发现的节点
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["node1", "node2"]

grep -v "^#" /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
#过滤配置文件中以#号开头的行

#使用scp发送elastisearch.yml配置文件到node2服务器上，这里只是为了偷懒
  scp /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml 192.168.1.12:`pwd`
  
#修改node2主机elastisearch.yml配置文件
--23--取消注释，指定节点名字：
node.name: node2

grep -v "^#" /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
#过滤配置文件中以#号开头的行

#创建数据存放路径并授权 
mkdir -p /data/elk_data 
chown elasticsearch:elasticsearch /data/elk_data/

#启动elasticsearch是否成功开启 
systemctl start elasticsearch.service
systemctl enable --now elasticsearch.service
netstat -antp | grep 9200

查看节点 Node1的信息
浏览器查看：http://192.168.1.11:9200

http://192.168.1.11:9200/_cluster/health?pretty
#查看群集的健康情况，可以看到 status 值为 green（绿色）， 表示节点健康运行

查看节点Node2的信息
浏览器查看：http://192.168.1.12：9200和http://192.168.1.12:9200/_cluster/health?pretty

使用以上方式查看状态并不友好，可以通过 elasticsearch-head插件来直接管理

安装 Elasticsearch-head 插件

由于es服务启动之后，访问界面比较丑陋，为了更好的查看索引库当中的信息，我们可以通过安装elasticsearch-head这个插件来实现，这个插件可以更方便快捷的看到es的管理界面。

Elasticsearch 在 5.0 版本后，Elasticsearch-head 插件需要作为独立服务进行安装，需要使用npm工具（NodeJS的包管理工具）安装。

安装 Elasticsearch-head 需要提前安装好依赖软件 node 和 phantomjs。 node：是一个基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行环境。 phantomjs：是一个基于 webkit 的JavaScriptAPI，可以理解为一个隐形的浏览器，任何基于 webkit 浏览器做的事情，它都可以做到。

#编译安装 node（在node1节点）
#上传软件包 node-v8.2.1.tar.gz 到/opt 

yum install gcc gcc-c++ make -y
#安装工具包
cd /opt 
tar xf node-v8.2.1.tar.gz
#解压

cd node-v8.2.1/ 
./configure 
make && make install
#编译安装，时间有点久，耐心等待

#安装 phantomjs（node1）
#上传软件包 phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2 到
 
cd /opt
 
tar jxvf phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2 -C /usr/local/src/
 
cd /usr/local/src/phantomjs-2.1.1-linux-x86_64/bin
 
cp phantomjs /usr/local/bin

#安装 Elasticsearch-head 数据可视化工具 
#上传软件包 elasticsearch-head.tar.gz 到/opt 
cd /opt 
tar xf elasticsearch-head.tar.gz -C /usr/local/src/ 
cd /usr/local/src/elasticsearch-head/ 
npm install

#修改 Elasticsearch 主配置文件 
vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml 
...... 
--末尾添加以下内容-- 
http.cors.enabled: true             #开启跨域访问支持，默认为 false 
http.cors.allow-origin: "*"         #指定跨域访问允许的域名地址为所有

systemctl restart elasticsearch

#修改Gruntfile.js配置文件和app.js配置文件
vim /usr/local/src/elasticsearch-head/Gruntfile.js
#93行修改
hostname:'192.168.1.11'；

vim /usr/local/src/elasticsearch-head/_site/app.js
#4354行修改
this.base_uri = this.config.base_uri || this.prefs.get("app-base_uri") || "http://192.168.1.11:9200";

#启动 elasticsearch-head 服务 
#必须在解压后的 elasticsearch-head 目录下启动服务，进程会读取该目录下的 gruntfile.js 文件，否则可能启动失败。 

cd /usr/local/src/elasticsearch-head/ 
#####以下是显示的内容#####
npm run start &
elasticsearch-head@0.0.0 start /usr/local/src/elasticsearch-head 
grunt server

Running "connect:server" (connect) task 
Waiting forever... 
Started connect web server on <http://localhost:9100>
##########

#elasticsearch-head 监听的端口是 9100 
netstat -natp |grep 9100

通过 Elasticsearch-head 查看 Elasticsearch 信息 通过浏览器访问 http://192.168.1.11:9100/ 地址并连接群集。如果看到群集健康值为 green 绿色，代表群集很健康。

#插入索引（node1）
#通过命令插入一个测试索引，索引为 index-demo，类型为 test。 
curl -X PUT 'localhost:9200/index-demo/test/1?pretty&pretty' -H 'content-Type: application/json' -d '{"user":"wangyining","mesg":"Good Morning"}'

浏览器访问 http://192.168.1.11:9100/ 查看索引信息，可以看见索引默认被分片5个，并且有一个副本。 点击“数据浏览”，会发现在node1上创建的索引为 index-demo，类型为 test 的相关信息。

ELK Logstash 部署（在 Apache 节点上操作）

Logstash 一般部署在需要监控其日志的服务器。在本案例中，Logstash 部署在 Apache 服务器上，用于收集 Apache 服务器的日志信息并发送到 Elasticsearch。

#更改主机名，关闭防火墙
hostnamectl set-hostname apache
systemctl stop firewalled
setenforce 0

#安装Apahce服务（httpd） 
yum -y install httpd 
systemctl start httpd

#安装Java环境 
yum -y install java 
java -version

#安装logstash 
#上传软件包 logstash-5.5.1.rpm 到/opt目录下 
cd /opt 
rpm -ivh logstash-5.5.1.rpm 
systemctl start logstash.service 
systemctl enable logstash.service
ln -s /usr/share/logstash/bin/logstash /usr/local/bin/

Logstash 命令常用选项

-f：通过这个选项可以指定 Logstash 的配置文件，根据配置文件配置 Logstash 的输入和输出流。
-e：从命令行中获取，输入、输出后面跟着字符串，
该字符串可以被当作 Logstash 的配置（如果是空，则默认使用 stdin 作为输入，stdout 作为输出）。
-t：测试配置文件是否正确，然后退出。

**定义输入输出流 **

输入采用标准输入，输出采用标准输出（类似管道）
指定数据输入端口，默认为9600~9700

    #测试 Logstash
    #输入采用标准输入 输出采用标准输出
    logstash -e 'input { stdin{} } output { stdout{} }'

www.baidu.com   #手动输入
2022-12-13T14:14:06.171Z apache www.baidu.com
www.sina.com    #收到输出
2022-12-13T14:14:15.993Z apache www.sina.com

#使用 rubydebug 输出详细格式显示，codec 为一种编解码器
logstash -e 'input { stdin{} } output { stdout{ codec=>rubydebug } }'

使用 Logstash 将信息写入 Elasticsearch 中
logstash -e 'input { stdin{} } output { elasticsearch { hosts=>["192.168.1.11:9200"] } }'

结果不在标准输出显示，而是发送至 Elasticsearch 中，可浏览器访问http://192.168.1.11:9100/ 查看索引信息和数据浏览。

**定义 logstash配置文件 **

Logstash 配置文件基本由三部分组成：input、output 以及 filter（可选，根据需要选择使用）。

input：表示从数据源采集数据，常见的数据源如Kafka、日志文件等
filter：表示数据处理层，包括对数据进行格式化处理、数据类型转换、数据过滤等，支持正则表达式
output：表示将Logstash收集的数据经由过滤器处理之后输出到Elasticsearch。

#格式如下： 
input {...} 
filter {...} 
output {...}

#在每个部分中，也可以指定多个访问方式，例如，若要指定两个日志来源文件

格式如下： 
input { 
   file { path =>"/var/log/messages" type =>"syslog"} 
   file { path =>"/var/log/httpd/access.log" type =>"apache"}
   }

修改 Logstash 配置文件，让其收集系统日志/var/log/messages，并将其输出到 elasticsearch 中,文件必须以.conf格式结尾

chmod +r /var/log/messages 
#让 Logstash 可以读取日志

vim /etc/logstash/conf.d/system.conf 
input { file{ path =>"/var/log/messages"    #指定要收集的日志的位置 
    type =>"system"                         #自定义日志类型标识 
    start_position =>"beginning"            #表示从开始处收集 
    } 
} 
output { 
    elasticsearch {                         #输出到 elasticsearch 
    hosts => ["192.168.1.11:9200"]          #指定 elasticsearch 服务器的地址和端口 
    index =>"system-%{+YYYY.MM.dd}"         #指定输出到 elasticsearch 的索引格式
    } 
}
    
 #重启服务
 systemctl restart logstash

浏览器访问 http://192.168.1.11:9100/ 查看索引信息

ELK Kiabana 部署（在 Node1 节点上操作）

#安装 Kiabana 
#上传软件包 kibana-5.5.1-x86_64.rpm 到/opt目录 
cd /opt 
rpm -ivh kibana-5.5.1-x86_64.rpm

#设置 Kibana 的主配置文件 
vim /etc/kibana/kibana.yml 
--2--取消注释，Kiabana 服务的默认监听端口为5601 
server.port: 5601 
--7--取消注释，设置 Kiabana 的监听地址，0.0.0.0代表所有地址 
server.host: "0.0.0.0" -
-21--取消注释，设置和 Elasticsearch 建立连接的地址和端口
elasticsearch.url: "<http://192.168.1.11:9200>" 
--30--取消注释，设置在 elasticsearch 中添加.kibana索引 
kibana.index: ".kibana"

#启动 Kibana 服务 
systemctl start kibana.service 
systemctl enable kibana.service

netstat -natp | grep 5601

#验证Kibana
浏览器访问http://192.168.1.11:5601
#将网页翻译成中文

第一次登录需要添加一个 Elasticsearch 索引：
Index name or pattern
//输入：system-*            #在索引名中输入之前配置的 Output 前缀“system”
单击 “create（创建）” 按钮创建，单击 “Discover（发现）” 按钮可查看图表信息及日志信息。
数据展示可以分类显示，在“Available Fields”中的“host”，
然后单击 “add”按钮，可以看到按照“host”筛选后的结果

#将 Apache 服务器的日志（访问的、错误的）添加到 Elasticsearch 并通过 Kibana 显示
vim /etc/logstash/conf.d/apache_log.conf 
input { 
    file{ 
      path => "/etc/httpd/logs/access_log" 
      type => "access" start_position => "beginning" 
      } 
    file{ 
      path => "/etc/httpd/logs/error_log"
      type => "error" start_position => "beginning" 
      } 
    } 
output {
    if [type] == "access" { 
       elasticsearch { 
         hosts => ["192.168.1.11:9200"] 
         index => "apache_access-%{+YYYY.MM.dd}" 
         } 
    } 
    if [type] == "error" { elasticsearch { 
         hosts => ["192.168.1.11:9200"] 
         index => "apache_error-%{+YYYY.MM.dd}" 
         } 
        } 
    }

cd /etc/logstash/conf.d/ 
/usr/share/logstash/bin/logstash -f apache_log.conf
#加载配置文件

#浏览器访问http://192.168.1.15/测试刷新日志文件，否则可能没有日志同步到ES
#浏览器访问http://192.168.1.11:9100可以看到同步的日志
#浏览器访问http://192.168.1.11:5601 登录 Kibana，
点击左下角有个management（管理）选项
单击“Create Index Pattern（创建索引模式）”按钮添加索引， 
在索引名中输入之前配置的 Output 前缀 apache_access- *，
并单击“Create（创建）”按钮。
再用相同的方法添加 apache_error-*索引。 
选择“Discover（发现）”选项卡，
在中间下拉列表中选择刚添加的 apache_access-* 、apache_error-* 索引， 可以查看相应的图表及日志信息。

ELK企业级日志分析