SpringCloud微服务实战教程中，如何实现企业级ELK日志采集与分布式架构配置？

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一套优秀的日志分析系统可以详细记录系统运行情况，便于我们定位分析系统性能瓶颈、查找定位系统问题。上一篇文章说明了日志的多种业务场景及日志记录的实现方式，那么接下来谈谈日志。

  一套好的日志分析系统可以详细记录系统的运行情况，方便我们定位分析系统性能瓶颈、查找定位系统问题。上一篇说明了日志的多种业务场景以及日志记录的实现方式，那么日志记录下来，相关人员就需要对日志数据进行处理与分析，基于E(ElasticSearch)L(Logstash)K(Kibana)组合的日志分析系统可以说是目前各家公司普遍的首选方案。

• Elasticsearch: 分布式、RESTful 风格的搜索和数据分析引擎，可快速存储、搜索、分析海量的数据。在ELK中用于存储所有日志数据。

• Logstash： 开源的数据采集引擎，具有实时管道传输功能。Logstash 能够将来自单独数据源的数据动态集中到一起，对这些数据加以标准化并传输到您所选的地方。在ELK中用于将采集到的日志数据进行处理、转换然后存储到Elasticsearch。

• Kibana： 免费且开放的用户界面，能够让您对 Elasticsearch 数据进行可视化，并让您在 Elastic Stack 中进行导航。您可以进行各种操作，从跟踪查询负载，到理解请求如何流经您的整个应用，都能轻松完成。在ELK中用于通过界面展示存储在Elasticsearch中的日志数据。