冬季实战营第五期学习报告2:使用阿里云Elasticsearch快速搭建智能运维系统

本文涉及的产品
检索分析服务 Elasticsearch 版,2核4GB开发者规格 1个月
简介: 通过创建登录阿里云Elasticsearch集群,使用Beats采集器收集ECS上的系统数据和Nginx服务数据,配置基础的指标分析看板,简单展示数据采集、分析的过程和操作方式。

体验简介
在现今大数据场景下,信息过载和复杂的业务环境,以及故障的定位、检测等工作给运维工程师和技术体系提出了更高的要求,同时,IT架构复杂,运维工具繁多,工具之间的衔接困难,上手成本高的问题,也给运维工作带来了挑战。基于此,Elastic Stack为全链路智能运维系统提供了场景化解决方案。

体验目标

本场景通过创建登录阿里云Elasticsearch集群,使用Beats采集器收集ECS上的系统数据和Nginx服务数据,配置基础的指标分析看板,简单展示数据采集、分析的过程和操作方式。

背景介绍

阿里云Elasticsearch兼容开源ELK功能,提供免运维全托管服务的弹性云搜索与分析引擎,致力于数据库加速、数据分析、信息检索、智能运维监控等场景服务;独有的云原生高性能内核、达摩院NLP分词、向量检索、智能运维、免费X-Pack高级商业特性等能力,全面提升企业应用效率,降低成本。

产品优势

  • 快速数据接入:可通过Beats、Logstash等组件,快速从成千上万台机器/系统中对接丰富的数据源
  • 弹性低成本:云端写入Serverless形态实现50%成本降低,按实际写入流量计费提供极致弹性能力
  • 海量数据存储:冷热数据分离架构及自研存储引擎,支持低成本按需存储并检索几乎无限量数据
  • 自研高性能内核:支持计算存储分离架构,在监控指标多样化、熔断策略优化、读写性能提升等方面深度优化ES内核引擎
  • 集群智能运维:提供集群、节点、索引等二十余个诊断项的健康检测功能,探测集群潜在风险,寻找最佳解决方案
  • 开源生态兼容:支持完整的Elastic Stack 产品体系,兼容开源 RESTful API 及生态组件,支持用户自定义插件等原生功能

体验过程

  1. 创建资源
  2. 登录集群
  3. 登录Kibana,开启自动创建索引功能
  4. 使用Metricbeat采集ECS上的系统数据
  5. 使用Filebeat采集ECS上的Nginx服务数据

体验收获
体验该场景后,可以了解阿里云Elasticsearch集群创建登录的基础操作,学会采集系统数据和Nginx服务数据,并且学会配置指标分析看板,体验数据分析和运维的过程。

相关实践学习
使用阿里云Elasticsearch体验信息检索加速
通过创建登录阿里云Elasticsearch集群,使用DataWorks将MySQL数据同步至Elasticsearch,体验多条件检索效果,简单展示数据同步和信息检索加速的过程和操作。
ElasticSearch 入门精讲
ElasticSearch是一个开源的、基于Lucene的、分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。根据DB-Engines的排名显示,Elasticsearch是最受欢迎的企业搜索引擎,其次是Apache Solr(也是基于Lucene)。 ElasticSearch的实现原理主要分为以下几个步骤: 用户将数据提交到Elastic Search 数据库中 通过分词控制器去将对应的语句分词,将其权重和分词结果一并存入数据 当用户搜索数据时候,再根据权重将结果排名、打分 将返回结果呈现给用户 Elasticsearch可以用于搜索各种文档。它提供可扩展的搜索,具有接近实时的搜索,并支持多租户。
相关文章
|
25天前
|
机器学习/深度学习 运维 监控
智能监控系统在运维中的应用与优势
传统的运维管理方式在面对日益复杂的IT系统时显得力不从心,智能监控系统的出现为运维工作带来了新的机遇。本文将探讨智能监控系统在运维中的应用与优势,介绍其工作原理以及如何有效地利用智能监控系统提升运维效率和质量。
47 2
|
1月前
|
运维 监控 安全
现代化运维管理系统的关键特征与实践指南
在当今数字化时代,现代化运维管理系统正日益成为企业提升效率、降低成本的关键工具。本文将深入探讨现代化运维管理系统的关键特征,以及实践指南,帮助企业更好地应对技术挑战,提升运维效率。
|
1月前
|
人工智能 运维 监控
现代化运维管理系统的关键性作用与挑战
随着信息技术的快速发展,现代化运维管理系统在企业中扮演着越来越重要的角色。本文将探讨现代化运维管理系统的关键作用和面临的挑战,帮助读者深入了解该领域的发展趋势。
|
1月前
|
人工智能 运维 监控
现代化运维系统的关键技术与挑战
随着信息技术的快速发展,现代化运维系统成为企业管理的重要组成部分。本文将探讨现代化运维系统中的关键技术和面临的挑战,从自动化运维、容器化技术到监控与安全性等方面展开讨论,帮助读者更好地理解和应对运维领域的挑战。
|
1月前
|
运维 Prometheus 监控
构建高效自动化运维系统的关键策略
【2月更文挑战第30天】随着云计算和微服务架构的兴起,现代IT运维环境变得愈加复杂多变。为保持业务连续性、提高响应速度并降低成本,企业亟需构建一个高效的自动化运维系统。本文将深入探讨自动化运维系统构建过程中的关键策略,包括工具和技术选型、流程优化、监控与告警体系搭建以及持续集成/持续部署(CI/CD)实践,旨在为读者提供一个清晰的构建蓝图和实用的实施建议。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 运维
《未来智能运维:AI技术的应用与展望》
在当今数字化时代,智能运维正日益成为企业提升效率、降低成本的关键。本文将探讨人工智能技术在运维领域的应用现状与未来发展趋势,展望未来智能运维的发展前景。
90 1
|
1月前
|
人工智能 运维 监控
构建高性能微服务架构:现代后端开发的挑战与策略构建高效自动化运维系统的关键策略
【2月更文挑战第30天】 随着企业应用的复杂性增加,传统的单体应用架构已经难以满足快速迭代和高可用性的需求。微服务架构作为解决方案,以其服务的细粒度、独立性和弹性而受到青睐。本文将深入探讨如何构建一个高性能的微服务系统,包括关键的设计原则、常用的技术栈选择以及性能优化的最佳实践。我们将分析微服务在处理分布式事务、数据一致性以及服务发现等方面的挑战,并提出相应的解决策略。通过实例分析和案例研究,我们的目标是为后端开发人员提供一套实用的指南,帮助他们构建出既能快速响应市场变化,又能保持高效率和稳定性的微服务系统。 【2月更文挑战第30天】随着信息技术的飞速发展,企业对于信息系统的稳定性和效率要求
|
20天前
|
机器学习/深度学习 传感器 运维
提升数据中心效能:智能运维策略与实践
【4月更文挑战第6天】在数字化时代,数据中心作为企业信息架构的核心,其稳定性和效率直接影响到业务连续性和客户满意度。随着技术的进步,传统的数据中心运维模式已经不能满足现代高效、智能化的需求。本文将探讨如何通过智能运维(AIOps)策略,结合大数据分析和机器学习技术,实现数据中心的自动化管理、故障预测及快速响应,以提升整体效能并降低运营成本。
|
30天前
|
运维 监控 数据可视化
现代化运维管理系统的关键特性及实践应用
随着信息技术的迅猛发展,现代企业对于运维管理系统的需求日益增长。本文将探讨现代化运维管理系统的关键特性,以及在实际应用中的重要性和优势所在,帮助企业更好地理解和应用现代化运维管理系统。
15 2
|
30天前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
未来智能运维的发展趋势与挑战
随着信息技术的迅猛发展,智能运维作为关键的技术领域正日益受到重视。本文探讨了未来智能运维的发展趋势和所面临的挑战,从人工智能、自动化运维、数据分析等方面展望了未来智能运维的发展方向,同时也指出了在实践中需要克服的困难和挑战。
54 1