云利来科技分享：基于ELK的大数据平台实战与运维经验

"基于ELK的大数据平台实践分享.pdf" 这篇文档主要介绍了一家名为云利来科技的公司在使用ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）构建大数据平台方面的实践经验。ELK栈是大数据领域常用的数据收集、处理和可视化工具组合，尤其在日志管理和分析中应用广泛。 在公司简介部分，云利来科技专注于实时网络使用分析，拥有强大的206Gbps分析能力，并利用大数据分析平台提供智能运维、网络安全和预警分析服务。他们构建了数据仓库，用于处理和解析海量数据。 数据分类是构建大数据平台的关键步骤。文档详细讲解了数据采集的不同来源，包括网络类数据（如通过IA0P进行旁路部署获取）和日志类数据（如NFgNTs和DFGGNx）。接着，讨论了数据的类型，如网络协议、服务器、数据库、安全设备和应用日志等。此外，还提到了数据量的巨大，如每天至少处理2A1b的数据，高峰时每秒可达到6e条记录。这些数据被用于查询、聚合、大屏分析、预测告警等多种用途。 在运维之路的部分，涂海波分享了集群从单节点单实例到单节点双实例（实现冷热分离）的演变过程，以解决磁盘IO和负载问题。冷热分离策略是将当前活跃数据（热数据）与历史数据（冷数据）分开存储，以优化性能。这一转变有效地减少了系统负载，提升了查询和写入性能，单k索引的最高速度从60,000条提升到220,000条记录每秒。 此外，文档还涵盖了重要选型、存储规划、性能分析和集群监控等方面，这些都是确保大数据平台高效稳定运行所必需的。通过对集群的持续优化，云利来科技能够快速发现并解决问题，从而提升运维效率。 总结来说，这份分享详细展示了如何利用ELK栈构建大数据平台，以及在实际运维中如何处理和优化数据分类、存储和性能，对于想要了解和实施ELK大数据解决方案的人来说，具有很高的参考价值。