当前位置: 首页 > news >正文

Elastic(ELK) Stack 架构师成长路径

Elastic Stack(ELK Stack)是一个开源的日志分析平台,由 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana 三个组件组成,主要用于数据搜索、分析和可视化。要成为一名 ELK Stack 架构师,需要遵循一定的成长路径,以便逐步掌握相关知识和技能。

Elastic Stack架构师的成长路径可以分为以下阶段:

  1. 基本了解:在这个阶段,您需要学习基本的ELK Stack概念和组件。了解Elasticsearch、Logstash、Kibana和Beats的基本功能和用途。
  2. 学习实践:在这个阶段,您将通过实际操作学习ELK Stack。尝试安装和配置Elasticsearch、Logstash、Kibana和Beats。练习使用Elasticsearch进行数据索引、搜索和分析,以及使用Kibana进行数据可视化。
  3. 深入理解:深入学习Elasticsearch的数据模型、分片、副本和集群管理。了解更高级的Logstash过滤器、插件和管道。熟悉Kibana的高级可视化功能和插件。
  4. 高级技能:学习Elastic Stack的高级功能,如安全性、监控、预警和机器学习。掌握X-Pack和其他扩展功能。了解如何优化Elasticsearch性能和调优。
  5. 架构设计和部署:在这个阶段,您将学习如何设计和部署Elastic Stack解决方案。了解不同的部署选项,包括自托管、云托管和混合部署。了解如何为不同的用例设计可扩展和高可用的Elastic Stack架构。
  6. 持续学习和社区参与:保持对Elastic Stack技术和生态系统的关注。阅读官方文档,关注博客和社区论坛。参加会议和研讨会,与其他专业人士互动和交流。

以下是一个建议的成长路径:

  1. 基础技能和知识储备:
    1. 学习基本的计算机科学和软件工程原理
    2. 学习 Linux/Unix 操作系统基本知识和命令。
    3. 掌握网络基础知识,如TCP/IP、HTTP、DNS等。
    4. 学习基本的编程和脚本语言,如Java、Python、Shell 脚本或 JavaScript等。
    5. 学习基本的数据库概念,如SQL和NoSQL。
  2. 学习 Elastic Stack(ELK Stack)各组件:
    1. Elasticsearch:学习数据存储、检索和分析的基本概念,了解分布式系统原理、倒排索引、数据分片等。学习基本的索引、搜索和聚合操作
    2. Logstash:熟悉日志采集、处理和传输的方法,学习如何使用 Logstash 插件和掌握配置文件的编写。
    3. Kibana:掌握 Kibana 的基本概念,学习如何创建可视化仪表板、地图和其他可视化组件。
  3. 深入理解 Elastic Stack 高级特性:
    1. Elasticsearch 高级查询和数据聚合。
    2. Elasticsearch 集群管理、性能调优和故障排除。
    3. Logstash 高级数据处理技巧,如自定义插件开发。
    4. Kibana 高级可视化技巧,如 Canvas、Timelion 等。
  4. 集成与拓展:
    1. 学习如何在不同的环境(如云、容器等)中部署和扩展 ELK Stack
    2. 熟悉主流系统和应用的日志格式,学习如何解析和处理这些日志
    3. 学习如何将 Elastic Stack 与其他数据源集成,例如 Kafka、Fluentd、Beats 等。
    4. 掌握 Elastic Stack 的安全性、监控和报警功能。
    5. 学习如何为 Elastic Stack 开发自定义插件。
    6. 掌握 Beats 工具集,如 Filebeat、Metricbeat 等,用于数据收集和发送
  5. 实战经验:
    1. 参与实际项目,运用 Elastic Stack 解决日志分析、监控和告警等问题。
    2. 优化现有 Elastic Stack 架构,提高性能和稳定性。
    3. 分析和解决实际生产环境中遇到的问题。
  6. 监控和优化:
    1. 学习 ELK Stack 组件的性能调优和集群管理
    2. 熟悉 ELK Stack 监控工具,如 Elasticsearch Monitoring、Kibana Monitoring 等
    3. 学习如何诊断和解决 ELK Stack 的常见问题
  7. 安全与合规:
    1. 学习如何为 ELK Stack 添加安全功能,如认证、授权、审计等
    2. 熟悉与 ELK Stack 相关的法规和标准,如 GDPR、HIPAA 等
  8. 社区参与和持续学习:
    1. 关注 Elastic Stack 官方文档和博客,跟进最新版本和功能。
    2. 参加 Elastic Stack 社区活动,与其他开发者交流经验和技巧。
    3. 通过实际项目或个人实践积累 ELK Stack 的使用经验。
    4. 学习相关书籍、课程和培训,不断提高自己的专业能力。
    5. 考虑获得 Elastic 认证,如 Elasticsearch Engineer 或 Kibana Data Analyst 等
    6. 学习相关领域的知识,如大数据、数据分析、机器学习等。
    7. 了解其他日志分析和搜索技术,如Apache Solr、Splunk等。
    8. 保持对新技术和趋势的敏感度,不断提升自己的技能水平。

通过遵循这个成长路径,你可以逐步成为一名出色的 Elastic Stack 架构师。

相关文章:

Elastic(ELK) Stack 架构师成长路径

Elastic Stack(ELK Stack)是一个开源的日志分析平台,由 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana 三个组件组成,主要用于数据搜索、分析和可视化。要成为一名 ELK Stack 架构师,需要遵循一定的成长路径,以便逐步…...

Netty的高性能体现在哪些方面

文章目录Netty的高性能体现在哪些方面1. 非阻塞I/O2. 零拷贝3. 内存池4. 线程模型Netty的高性能体现在哪些方面 Netty是一个高性能、异步事件驱动的网络应用程序框架,它具有出色的稳定性和灵活性。在现代的分布式系统和互联网应用中,Netty已经成为构建高…...

CompletableFuture详解

1、概述 咱们都知道可以通过继承Thread类或者实现Runnable接口两种方式实现多线程。但是有时候我们希望得到多线程异步任务执行后的结果,也就是异步任务执行后有返回值,Thread和Runnable是不能实现的。当我们需要返回值的时候怎么办呢? Java…...

(学习日记)2023.3.10

写在前面: 由于时间的不足与学习的碎片化,写博客变得有些奢侈。 但是对于记录学习(忘了以后能快速复习)的渴望一天天变得强烈。 既然如此 不如以天为单位,以时间为顺序,仅仅将博客当做一个知识学习的目录&a…...

【图像分割】Meta分割一切(SAM)模型环境配置和使用教程

注意:python>3.8, pytorch>1.7,torchvision>0.8 Feel free to ask any question. 遇到问题欢迎评论区讨论. 官方教程: https://github.com/facebookresearch/segment-anything 1 环境配置 1.1 安装主要库: (1&…...

AJ入门路线

一.AspectJ 入门 概述安装示例代码切入点表达式thisJoinPointStaticPart 和 thisJoinPoint与Spring 切面写法的对比总结 初步了解了aspectJ的使用,我们可以了解以下几点: 1)aspectJ的使用是在编译期,通过特殊的编译器可以在不改变…...

多商户商城小程序源码开发需具备哪些功能?

随着电商的进一步发展,传统企业为了更好的占领市场也纷纷向电商市场迈进,着手打造属于自己的商城系统。多商户商城系统是一种多商户、多商品、多支付的电子商务平台,功能丰富,涵盖多个行业,能够满足多种商家和用户的需…...

【动态规划模板】最长公共|上升子序列问题

最长公共子序列🍉 给定两个长度分别为N和M的字符串A和B,求既是A的子序列又是B的子序列的字符串长度最长是多少。 输入格式 第一行包含两个整数 N 和 M。 第二行包含一个长度为N的字符串,表示字符串A。 第三行包含一个长度为M的字符串&am…...

Android系统启动流程--zygote进程的启动流程

在上一篇init进程启动流程中已经提到,在init中会解析一个init.rc文件,解析后会执行其中的命令来启动zygote进程、serviceManager进程等,下面我们来看一下: //文件路径:system/core/init/init.cppstatic void LoadBoot…...

C++程序设计——异常

一、C异常概念 异常处理是一种处理错误的方式,当一个函数发现自己无法处理的错误时,就可以抛出异常,让函数的直接或间接的调用者处理这个错误。 (1)throw:当问题出现时,程序会通过throw关键字抛…...

2022年第十三届蓝桥杯web开发—东奥大抽奖【题目、附官方解答】

冬奥大抽奖 介绍 蓝桥云课庆冬奥需要举行一次抽奖活动,我们一起做一个页面提供给云课冬奥抽奖活动使用。 准备 开始答题前,需要先打开本题的项目代码文件夹,目录结构如下: ├── css │ └── style.css ├── effect.g…...

一份两年前一个月的工作经历没写在简历上,背调前主动坦白,却被背调公司亮了红灯,到手的offer没了!...

只因为简历上漏写了一份一个月的工作,就被亮了背调红灯,这公平吗?一位网友就被狠狠坑了一把,来看下他的遭遇:他有一份两年前、时长一个月的工作经历没写在简历上,背调前主动和背调公司还有招聘方hr都说了这…...

C++游戏分析与破解方法介绍

1、C游戏简介 目前手机游戏直接用C开发的已经不多,使用C开发的多是早期的基于cocos2dx的游戏,因此我们这里就以cocos2d-x为例讲解C游戏的分析与破解方法。 Cocos2d-x是一个移动端游戏开发框架,可以使用C或者lua进行开发,也可以混…...

食堂总是拥挤不堪?解决用餐拥挤,教你一招

随着近几年科技的快速发展,行业里出现了很多新的名词,比如智慧社区、智慧旅游、智慧建筑,那么智慧食堂是什么呢?它又是如何实现全自助、全智能消费? 在先进的智能技术以及市场需求带动下,智慧食堂经历了由传…...

ubuntu系统安装时 MBR和GPT的区别

主引导记录(Master Boot Record , MBR)是指一个存储设备的开头 512 字节。它包含操作系统的引导器和存储设备的分区表。   全局唯一标识分区表(GUID Partition Table,缩写:GPT)是一个实体硬盘…...

我在windows10下,使用msys64 mingw64终端

系列文章目录 文章目录系列文章目录前言一、MSYS2是什么?前言 msys2官网 MSYS2 (Minimal SYStem 2) 是一个MSYS的独立改写版本,主要用于 shell 命令行开发环境。 同时它也是一个在Cygwin (POSIX 兼容性层&#xff09…...

个人2023FALL CS申请总结(PhD/MPhil/保研夏令营)

个人2023FALL CS申请总结(PhD/MPhil/保研夏令营)写在最前个人BG及申请情况个人BG申请情况MPhilPhD收获一句话总结:心态爆炸没用,脸皮够厚够勇就行 写在最前 真是一场恶战。有几天,我每天早上都海投几封套瓷邮件&…...

【优化算法】使用遗传算法优化MLP神经网络参数(TensorFlow2)

文章目录任务查看当前的准确率情况使用遗传算法进行优化完整代码任务 使用启发式优化算法遗传算法对多层感知机中中间层神经个数进行优化,以提高模型的准确率。 待优化的模型: 基于TensorFlow2实现的Mnist手写数字识别多层感知机MLP # MLP手写数字识别…...

CAM类激活映射 |神经网络可视化 | 热力图

文章目录前言:安装库:分类案例--ResNet50分割案例AttributeError: ‘tuple‘ object has no attribute ‘cpu‘RuntimeError: grad can be implicitly created only for scalar outputsTypeError: cant convert cuda:0 device type tensor to numpy. Use…...

RecyclerView+BaseRecyclerViewAdapterHelper显示不全只显示第一行item的解决问题

RecyclerViewBaseRecyclerViewAdapterHelper显示不全只显示第一行item,我懵了…,我不说多,直接说吧 先看一下适配器代码中的convert()方法: class MineRadioAdapter(layoutResId: Int R.layout.item_my_live) :BaseQuickAdapte…...

【大模型RAG】拍照搜题技术架构速览:三层管道、两级检索、兜底大模型

摘要 拍照搜题系统采用“三层管道(多模态 OCR → 语义检索 → 答案渲染)、两级检索(倒排 BM25 向量 HNSW)并以大语言模型兜底”的整体框架: 多模态 OCR 层 将题目图片经过超分、去噪、倾斜校正后,分别用…...

简易版抽奖活动的设计技术方案

1.前言 本技术方案旨在设计一套完整且可靠的抽奖活动逻辑,确保抽奖活动能够公平、公正、公开地进行,同时满足高并发访问、数据安全存储与高效处理等需求,为用户提供流畅的抽奖体验,助力业务顺利开展。本方案将涵盖抽奖活动的整体架构设计、核心流程逻辑、关键功能实现以及…...

DockerHub与私有镜像仓库在容器化中的应用与管理

哈喽,大家好,我是左手python! Docker Hub的应用与管理 Docker Hub的基本概念与使用方法 Docker Hub是Docker官方提供的一个公共镜像仓库,用户可以在其中找到各种操作系统、软件和应用的镜像。开发者可以通过Docker Hub轻松获取所…...

2.Vue编写一个app

1.src中重要的组成 1.1main.ts // 引入createApp用于创建应用 import { createApp } from "vue"; // 引用App根组件 import App from ./App.vue;createApp(App).mount(#app)1.2 App.vue 其中要写三种标签 <template> <!--html--> </template>…...

【项目实战】通过多模态+LangGraph实现PPT生成助手

PPT自动生成系统 基于LangGraph的PPT自动生成系统&#xff0c;可以将Markdown文档自动转换为PPT演示文稿。 功能特点 Markdown解析&#xff1a;自动解析Markdown文档结构PPT模板分析&#xff1a;分析PPT模板的布局和风格智能布局决策&#xff1a;匹配内容与合适的PPT布局自动…...

AI编程--插件对比分析:CodeRider、GitHub Copilot及其他

AI编程插件对比分析&#xff1a;CodeRider、GitHub Copilot及其他 随着人工智能技术的快速发展&#xff0c;AI编程插件已成为提升开发者生产力的重要工具。CodeRider和GitHub Copilot作为市场上的领先者&#xff0c;分别以其独特的特性和生态系统吸引了大量开发者。本文将从功…...

OpenPrompt 和直接对提示词的嵌入向量进行训练有什么区别

OpenPrompt 和直接对提示词的嵌入向量进行训练有什么区别 直接训练提示词嵌入向量的核心区别 您提到的代码: prompt_embedding = initial_embedding.clone().requires_grad_(True) optimizer = torch.optim.Adam([prompt_embedding...

算法岗面试经验分享-大模型篇

文章目录 A 基础语言模型A.1 TransformerA.2 Bert B 大语言模型结构B.1 GPTB.2 LLamaB.3 ChatGLMB.4 Qwen C 大语言模型微调C.1 Fine-tuningC.2 Adapter-tuningC.3 Prefix-tuningC.4 P-tuningC.5 LoRA A 基础语言模型 A.1 Transformer &#xff08;1&#xff09;资源 论文&a…...

NPOI Excel用OLE对象的形式插入文件附件以及插入图片

static void Main(string[] args) {XlsWithObjData();Console.WriteLine("输出完成"); }static void XlsWithObjData() {// 创建工作簿和单元格,只有HSSFWorkbook,XSSFWorkbook不可以HSSFWorkbook workbook new HSSFWorkbook();HSSFSheet sheet (HSSFSheet)workboo…...

MySQL 部分重点知识篇

一、数据库对象 1. 主键 定义 &#xff1a;主键是用于唯一标识表中每一行记录的字段或字段组合。它具有唯一性和非空性特点。 作用 &#xff1a;确保数据的完整性&#xff0c;便于数据的查询和管理。 示例 &#xff1a;在学生信息表中&#xff0c;学号可以作为主键&#xff…...