近期，隨著數據的爆炸性增長，許多企業和開發團隊對於有效管理和分析日誌數據的需求日益迫切。在這個數字化時代，日誌數據是寶貴的資源，能夠提供關於應用程序性能、用戶行為和系統運作的重要信息。為了滿足這種需求，許多組織開始採用強大的工具和技術來處理和分析他們的日誌，而其中一個備受矚目的解決方案就是 EFK（Elasticsearch, Fluentd 和 Kibana）。
EFK 是什麼？
EFK 主要由三個關鍵組件組成：
1. Elasticsearch：是一個分散式的搜索和分析引擎，特別適合用於處理大量的結構化和非結構化數據。Elasticsearch 具有強大的搜索功能，能夠快速查詢大量的日誌數據。
2. Fluentd：是一個開源的數據收集器，用於標準化、統一和轉發日誌數據。Fluentd 支持多種輸入和輸出 Plugins，使其能夠輕鬆集成到各種不同的數據源和目的地中。
3. Kibana：是一個用於可視化和分析數據的開源工具，通常與 Elasticsearch 一起使用。Kibana 提供了直觀的用戶界面，讓用戶能夠通過各種圖表、表格和地圖來探索和分析日誌數據。
為什麼要使用 EFK?
當我們是使用 Kubernetes 架構，每個 Node 日誌通常存儲在該自身系統中。但礙於容器重新啟動時，舊的 Log 文件將會被清除，產生新的 Log 文件，導致先期 Log 紀錄丟失。
為了解決這個問題，我們建議使用 Fluentd 監聽容器的 Log，進行分析、分類、統一格式並將資料匯流到 Elasticsearch 中進行存儲。
這樣一來，即使容器重新啟動，仍然可以保留所有的 Log 數據，並使用 Kibana 將ElasticSearch 所得到的資料以視覺化方式如圖表、表格等視覺化方式呈現。
EFK 架構圖：
透過 Fluentd，能夠將原先雜亂的各種日誌有效率的分類：
Kibana 可進而將收集到的資料整理成各式報表：
結論
EFK 是一個強大的工具，能夠幫助組織有效地管理和分析日誌數據。透過結合 Elasticsearch、Fluentd 和 Kibana，你可以快速地收集、存儲、搜索和可視化大量的日誌數據，從而提高應用程序的性能和穩定性。同時，通過與 Jira 等工具的集成，你還可以進一步提高團隊的工作效率，更快速地響應問題和解決錯誤。
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