Penyepaduan lancar dan analisis data bagi Spring Boot dan Elastic Stack

Dengan pertumbuhan pesat volum data, permintaan untuk analisis data juga menjadi lebih kuat dan kukuh. Semasa proses pembangunan, selalunya perlu untuk memusatkan dan menyimpan data log yang dijana oleh aplikasi, dan menganalisis serta memaparkan data secara visual. Untuk menyelesaikan masalah ini, Elastic Stack wujud. Sebagai rangka kerja untuk membina aplikasi peringkat perusahaan dengan cepat, penyepaduan lancar Spring Boot dan Elastic Stack juga telah menjadi pilihan utama untuk pembangun.

Artikel ini akan memperkenalkan kaedah penyepaduan Spring Boot dan Elastic Stack, dan cara menggunakan Elastic Stack untuk melaksanakan analisis data dan paparan visual log yang dijana oleh sistem perniagaan.

1. Kaedah penyepaduan Spring Boot dan Elastic Stack

Dalam Spring Boot, kita boleh menggunakan rangka kerja log seperti log4j2 atau logback untuk mengumpul dan merekod data log aplikasi. Menulis data log ini ke Elastic Stack memerlukan penggunaan logstash. Oleh itu, kita perlu mengkonfigurasi saluran paip untuk komunikasi antara aplikasi logstash dan Spring Boot untuk mencapai penghantaran data.

Berikut ialah contoh konfigurasi asas yang menggabungkan But Spring dan Tindanan Elastik:

1. Mengkonfigurasi logstash:

input {
    tcp {
        port => 5000
        codec => json
    }
}

output {
    elasticsearch {
        hosts => "localhost:9200"
        index => "logs-%{+YYYY.MM.dd}"
    }
}

Di sini, logstash akan mendengar 5000 Port yang menerima data log daripada aplikasi Spring Boot dalam format JSON dan menyimpan data ke dalam indeks logs-yyyy.mm.dd dalam Elasticsearch.

2. Perkenalkan log balik ke dalam aplikasi Spring Boot untuk mengkonfigurasi output log:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configuration>

    <appender name="STDOUT" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
        <encoder>
            <pattern>%d{ISO8601} [%thread] %-5level %logger{36} - %msg%n</pattern>
        </encoder>
    </appender>

    <appender name="LOGSTASH" class="net.logstash.logback.appender.LogstashTcpSocketAppender">
        <destination>localhost:5000</destination>
        <encoder class="net.logstash.logback.encoder.LogstashEncoder" />
    </appender>

    <root level="info">
        <appender-ref ref="STDOUT" />
        <appender-ref ref="LOGSTASH" />
    </root>

</configuration>

Dalam fail konfigurasi log balik ini, kami mengkonfigurasi dua penambah: STDOUT dan LOGSTASH . Antaranya, STDOUT mengeluarkan log ke konsol, manakala LOGSTASH mengeluarkan log ke port 5000 yang kami takrifkan dalam fail konfigurasi logstash.

Dengan konfigurasi di atas, kami boleh menghantar log yang dijana oleh aplikasi Spring Boot ke Elastic Stack untuk penyimpanan dan analisis.

2. Analisis data dan paparan visual

Selepas menyimpan data log dalam Elasticsearch, kami boleh menggunakan Kibana untuk membuat pertanyaan, menganalisis dan memaparkan data secara visual.

1. Mencari dan menganalisis data log

Di Kibana, kami boleh menggunakan Carian dan Temui untuk membuat pertanyaan dan menganalisis data log. Antaranya, Carian menyediakan sintaks pertanyaan yang lebih maju dan membolehkan kami melaksanakan operasi seperti pengagregatan, penapisan dan pengisihan. Discover, sebaliknya, lebih memfokuskan pada penyemakan imbas dan penapisan data yang mudah.

2. Paparan visual data log

Selain pertanyaan dan analisis data log, Kibana juga menyediakan alatan seperti Papan Pemuka, Visualisasi dan Kanvas untuk paparan visual data .

Papan pemuka menyediakan cara untuk menggabungkan berbilang visualisasi untuk membina papan pemuka tersuai. Visualisasi membolehkan kami memaparkan data melalui carta, jadual, dsb. Akhir sekali, Canvas menyediakan cara yang lebih fleksibel untuk mencipta visualisasi yang lebih dinamik dan interaktif.

Melalui analisis data dan alat paparan visual di atas, kami boleh menukar data log yang dijana oleh aplikasi kepada maklumat yang lebih berharga, memberikan lebih banyak sokongan untuk pengoptimuman dan penambahbaikan sistem perniagaan.

Kesimpulan

Artikel ini memperkenalkan penyepaduan lancar Spring Boot dan Elastic Stack, dan cara menggunakan Elastic Stack untuk melaksanakan analisis data dan paparan visual log yang dijana oleh sistem perniagaan. Dalam pembangunan aplikasi moden, analisis data dan visualisasi telah menjadi tugas yang sangat diperlukan, dan Elastic Stack menyediakan kami satu set penyelesaian yang cekap, fleksibel dan berskala.

Atas ialah kandungan terperinci Penyepaduan lancar dan analisis data bagi Spring Boot dan Elastic Stack. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!