【摘 要】
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海量数据应用场景下,传统的ELK架构因LogStash占用资源过多等问题,会出现性能瓶颈.本文提出的海量日志采集可视化平台对传统的ELK架构进行了优化,使用FileBeat替换LogStash用于采集业务数据,利用Kafka集群作为消息缓冲队列.改进后的ELK架构通过集群方式部署,大大降低了系统资源的占用,提高了数据传输的可靠性,适合大型集群和海量数据业务场景.
【机 构】
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枣庄学院信息科学与工程学院 山东 枣庄 277160
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海量数据应用场景下,传统的ELK架构因LogStash占用资源过多等问题,会出现性能瓶颈.本文提出的海量日志采集可视化平台对传统的ELK架构进行了优化,使用FileBeat替换LogStash用于采集业务数据,利用Kafka集群作为消息缓冲队列.改进后的ELK架构通过集群方式部署,大大降低了系统资源的占用,提高了数据传输的可靠性,适合大型集群和海量数据业务场景.
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