
BiMAP | ELK 數據驅動 X 黑客松
為訓練擁有大數據技能人才,且有適當區隔能力及鑑別度的方式,故與集先鋒科技合作採取數據處理到分析的題目,使用python及ELK讓參賽者可以在3小時內,全力衝刺榨出個人或團隊的極限潛力。
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es 查詢結果之欄位數總合,超過 MAX_CLAUSE_COUNT 預設的 1024,的解決方式。
Elastic 因應 Log4j 重大漏動,所提出的補救方案。
NLP 智能語意分析,透過同義、錯別、同音字及權威詞庫等功能,分析查詢關鍵字,並將來源內容進行斷詞斷字、關聯式分析、回朔分析等各種組合情境,進行最佳化搜尋結果判斷。
使用 Elastic 通常會將服務部署於 VM 上,並架設 ES Cluster,隨著容器技術的盛行,Elastic 也支援此種部署方式。但如果企業並沒有使用 k8s 的相關經驗,還是建議以虛擬機的方式進行。
在高流量的情境下,如何整合 Kafka 於 beats 與 logstash 中間,分擔流量。
藉由調整 Linux Server 的一些系統配置,以讓 Elasticsearch 的效能達到最佳化。
如何將 Elasticsearch Cluster 進行滖動式更新 (rolling upgrade)
Open Distro for Elasticsearch (簡稱 OD) 的 ELK for Windows 安裝方式
企業級別的 Log 整合系統,不僅僅可以收集各種想像得到的 Log、檔案等等,更可以自由的客製化儀表版,呈現對企業有用的資訊,甚至啟動機器學習,提前預測問題。