Logstash 是一个功能强大的工具，可与各种部署集成。 它提供了大量插件，可帮助你解析，丰富，转换和缓冲来自各种来源的数据。 如果你的数据需要 Beats 中没有的其他处理，则需要将 Logstash 添加到部署中。

Beats 是轻量级（资源高效，无依赖性，小型）和开放源代码日志发送程序的集合，这些日志发送程序充当安装在基础结构中不同服务器上的代理，用于收集日志或指标（Metrics）。这些可以是日志文件（Filebeat），网络数据（Packetbeat），服务器指标（Metricbeat）或 Elastic 和社区开发的越来越多的 Beats 可以收集的任何其他类型的数据。 收集后，数据将直接发送到 Elasticsearch 或 Logstash 中进行其他处理。Beats 建立在名为 libbeat 的 Go 框架之上，该框架用于数据转发，这意味着社区一直在开发和贡献新的 Beats。

Kibana 是一个基于 Nodejs 构建出来的前端项目，它本身不包含数据存储功能，所以需要配合一个 Elasticsearch 节点/集群一起进行使用。本节将从系统环境的选择，必须的基础应用的安装等方面进行阐述。

本章介绍 Elasticsearch （简称 ES ）的安装和部署

当我们开始使用 Elasticsearch 时，我们必须理解其中的一些重要的概念。这些概念的理解对于以后我们使用 Elastic Stack 是非常重要的。在今天的这篇文章里，我们先来介绍一下在 Elastic Stack 中最重要的一些概念

业界对可观测性的定义由Logging（日志）,Metrics （指标）和 Tracing（跟踪）组成。其中大多数软件都仅在一个领域内发力，这导致了实施可观测性时的高昂成本。需要建设多个技术栈的软件，才能实现完整的可观测性。大多数企业基本都使用了 5个+ 的技术栈，有的甚至能达到10个技术栈。

企业搜索，顾名思义，就是企业使用的搜索服务或者说是企业提供的搜索服务。

在时序数据分析领域，你是否也遇到写入高资源消耗多、运维难、性能不足等情况。而我们又该如何更好的解决这些问题，并且降低存储成本，提升数据写入能力呢？

图作为一种现实中广泛存在的结构，与我们的生活息息相关，如社交网络、交通网络等。如何抽象的描述这些结构，并对其进行分析，获取潜在价值是一个普遍存在的问题。

汇总作业（ rollup jobs ）是周期性执行的任务，通过汇总作业，可以将某些索引中的数据进行周期性自定义化聚合，然后将聚合后的数据写入到新的索引中，整个流程叫做 Rollup 。

Kibana 的 Alert 模块主要用于 Elastic Stack 的监控告警。以一种相对较低的使用成本，将复杂的查询条件，编辑完成后监控不同的 Elastic Stack 的技术产品中产生的数据，最终把符合条件的告警信息以需要的方式反馈给用户。

Elasticsearch 集群天然支持横向水平扩展，因此当业务规模扩大、对集群产生读写压力时，增加节点总是运维人员的“懒人选择”。但随着节点数增多，集群主节点要维护的 meta 信息也随之增多，这会导致集群更新压力增大，甚至无法提供正常服务。 另外每个企业的数据中心都需要有灾备方案，在集群间同步数据，因为单点集群会存在隐患。

Painless scripting 是一种简单的、安全的针对 Elasticsearch 设计的脚本语言，Painless 可以使用在任何可以使用 scripting 的场景

本文着重介绍 Ingest Pipeline，以下比较了 Logstash 与 Ingest Pipeline的一些区别，便于在实际业务场景中选择

在查询场景中，从 Elasticsearch 中取得结果，根据不同场景，有多种不同的方式。

使用`Rollover index`的方式来限制每个索引的大小。

将文档从源索引复制到目的地索引，称之为 Reindex。

别名，是为一个或多个索引而命名的第二名称，第二名称不得与集群中任何索引同名；只要把第二名称和真实索引建立绑定关系，便可以使用别名对索引进行相关的操作。

Elasticsearch 本着让用户使用更方便快捷的原则，针对这个问题做了很多工作，使定义数据的方式更加抽象灵活，多个雷同的字段可使用 1 个配置完成。

Elasticsearch 允许使用模板语言 mustache 来预设搜索逻辑，在实际搜索时，通过参数中的键值，对来替换模板中的占位符，最终完成搜索

Elasticsearch 本着让用户方便快捷的使用搜索功能的原则，对数据定义（索引定义）做了高度抽象，尽可能得避免了重复性定义工作，使之更加灵活。

Nested 是 Object 的专用版本，允许对象数组以可以彼此独立查询的方式进行索引。

Join 类型是一种特殊的数据类型，类似父子结构，一个子文档只能有一个父文档，一个父文档可以有多个子文档。

搜索引擎中的搜索与数据库中，常规的 SELECT 查询语句，都能帮你从一大堆数据中，找到匹配某个特定关键字的数据条目，但是这两者最大的区别在于，搜索引擎能够基于查询和结果的相关性，帮你做好结果集排序，即搜索引擎会将它认为最符合你查询诉求的数据条目，放在最前面，而数据库的 SELECT 语句却做不到。

设计索引 Mapping 时，需要设计的对象中包含对象（非数组），此时就可以使用 Object 类型来存储对象。

在 TO B 行业，对商品的搜索展示，是有一定业务要求的，例如：存在合作关系的买家和供应商才能看到供应商店铺的商品，不存在合作关系的买家则不展示商品。另外，有些商品对客户甲展示一种价格，对客户乙则展示另外一种价格，从而区分不同的会员、分组对商品价格的区别。

映射（mapping）就像数据库中的 Schema ，描述了文档可能具有的字段或属性、每个字段的数据类型，比如 Text，Keyword，Integer 或 Date ，以及 Lucene 是如何索引和存储这些字段的。

Elasticsearch 使用一种称为倒排索引的结构，它适用于快速的全文搜索

群体（ population）分析检测异常：通过机器学习分析可建立 “典型” 用户，机器或其他实体在指定时间段内所做的工作的概况，然后识别与其它群体相比表现异常情况。

本书基于【Elasticsearch生态&技术峰会Online】阿里巴巴集团副总裁、Elastic创始人&CEO Shay Bannon等10位资深大咖演讲内容整理而成，对当下热门Elasticsearch技术领域与云生态下开源共生之路的探讨。

开源最大的特征就是开放性，云生态则让开源技术更具开放性与创造性，Elastic 与阿里云的合作正是开源与云生态共生共荣的典范。值此合作三周年之际，我们邀请业界资深人士相聚云端，共话云上Elasticsearch生态与技术的未来。

开源最大的特征就是开放性，云生态则让开源技术更具开放性与创造性，Elastic 与阿里云的合作正是开源与云生态共生共荣的典范。值此合作三周年之际，我们邀请业界资深人士相聚云端，共话云上Elasticsearch生态与技术的未来。

开源最大的特征就是开放性，云生态则让开源技术更具开放性与创造性，Elastic 与阿里云的合作正是开源与云生态共生共荣的典范。值此合作三周年之际，我们邀请业界资深人士相聚云端，共话云上Elasticsearch生态与技术的未来。

开源最大的特征就是开放性，云生态则让开源技术更具开放性与创造性，Elastic 与阿里云的合作正是开源与云生态共生共荣的典范。值此合作三周年之际，我们邀请业界资深人士相聚云端，共话云上Elasticsearch生态与技术的未来。

开源最大的特征就是开放性，云生态则让开源技术更具开放性与创造性，Elastic 与阿里云的合作正是开源与云生态共生共荣的典范。值此合作三周年之际，我们邀请业界资深人士相聚云端，共话云上Elasticsearch生态与技术的未来。

开源最大的特征就是开放性，云生态则让开源技术更具开放性与创造性，Elastic 与阿里云的合作正是开源与云生态共生共荣的典范。值此合作三周年之际，我们邀请业界资深人士相聚云端，共话云上Elasticsearch生态与技术的未来。

开源最大的特征就是开放性，云生态则让开源技术更具开放性与创造性，Elastic 与阿里云的合作正是开源与云生态共生共荣的典范。值此合作三周年之际，我们邀请业界资深人士相聚云端，共话云上Elasticsearch生态与技术的未来。

开源最大的特征就是开放性，云生态则让开源技术更具开放性与创造性，Elastic 与阿里云的合作正是开源与云生态共生共荣的典范。值此合作三周年之际，我们邀请业界资深人士相聚云端，共话云上Elasticsearch生态与技术的未来。

开源最大的特征就是开放性，云生态则让开源技术更具开放性与创造性，Elastic 与阿里云的合作正是开源与云生态共生共荣的典范。值此合作三周年之际，我们邀请业界资深人士相聚云端，共话云上Elasticsearch生态与技术的未来。

众所周知，阿里云与Elastic已成功合作三年，在这三年的合作过程中，双方在开源体系、云原生和数字化转型等领域中，都有各自不同的理解和洞察。本篇内容将向大家展开阿里巴巴集团副总裁贾扬清与Elastic创始人兼CEO Shay Bannon，对当下热门技术领域和云生态下开源共生之路的探讨。

2021年春季采购季如约而至，除了带来超低让利外，产品结构化调优后带来的性能优化，真正让企业在效率与成本优化之间达到一个新的高度；

我们邀请更多Elasticsearch开发者加入阿里云Elasticsearch团队

Kibana 中的 multi metric job 向导提供了一种使用多个检测器创建更复杂作业的简单方法。例如，在单个度量标准作业中，你正在跟踪总请求与时间的关系。你可能还希望跟踪其他指标，例如平均响应时间或拒绝请求的最大数量。你可以为多个指标作业合并它们，而不是为每个指标创建作业。

如何利用大数据和AI破解在线教育增长难题？数据存储成本高、业务查询分析效率低怎么解决？ 3天6大主题，深度剖析行业场景下的大数据痛点，分享最实用的业务经验。 特邀您入营，一起突破增长困境。

本书从介绍Elasticsearch、全观测技术原理、行业应用到技术实践，全面系统地解读在大数据背景下，运维人员、开发人员等应用全观测技术的价值和实践上手指南。还有借助阿里云环境进行的 ES 实战演练，详细的图文说明，手把手引导大家系统地使用 ES。

本文是借助阿里云环境进行的ES实战演练，主要演示了APM的配置和使用过程，介绍了相关界面的使用和注意事项，引入大家系统地使用ES。

本文主要解决 3 个问题：1.什么是全观测性？2.为什么是 Elastic Stack？3.全观 测性行业应用场景。介绍了全观测性的概念，Elastic Stack 技术栈的 Kibana、 Elasticsearch、Beats、Logstash 等产品，以及全观测在应用系统、中间件和操作系统 的应用。

本文梳理了全观测流程，介绍了Elastic的整套工具及其在全观测中的能力，并且用两个实例展示了如何用这些工具进行全观测。

本文从理论和技术层面介绍了全观测的技术，包括全观测与可观测的区别，如何实 现可观测，如何构建可观测，可观测每一步所存在的问题，以及全观测如何解决这些问题， 它又有哪些工具可以使用等进行了介绍。

本文对 Elasticsearch 进行了整体介绍，包括 Elasticsearch 生态矩阵的构成，它 所具备的低成本和强功能等特性，以及与搭建开源 ES 服务相比阿里云 Elasticsearch 所 具备的优势。此外，还对 Elasticsearch 全观测产品能力、架构、技术难点和实践案例进 行了分享。希望通过本文，大家能对 Elasticsearch 和全观测有更全面的认识。