Demo:

测试搭建一个使用kafka作为消息队列的ELK环境，数据采集转换实现结构如下： F5 HSL-->logstash(流处理）--> kafka -->elasticsearch 测试中的elk版本为6.3， confluent版本是4.1.1 希望实现的效果是 HSL发送的日志胫骨logstash进行流处理后输出为json，该json类容原样直接保存到kafka中，kafka不再做其它方面的格式处理。 测试环境： 192.168.214.138： 安装 logstash，confluent环境 1…

此文力求比较详细的解释DNS可视化所能带来的场景意义，无论是运维、还是DNS安全。建议仔细看完下图之后的大篇文字段落，希望能引发您的一些思考。 在“F5利用Elastic stack（ELK）进行应用数据挖掘系列（2）-DNS”一文中阐述了通过DNS logging profile进行DNS可视化的一种方法。DNS logging profile本身对解析和响应是发出的两条日志，因此在上篇文章中我们其实用了一些特殊的方法来处理一些我们想要的场景。所以这样的处理方式可能不够灵活，也不够优雅。通过logstash根据Q…

很多客户使用GTM/DNS为企业业务提供动态智能解析，解决应用就近性访问、优选问题。对于已经实施多数据中心双活的客户，则会使用GSLB提供双活流量调度。DNS作为企业业务访问的指路者，在整个IT基础架构系统中有着举足轻重的作用，一旦DNS无法提供服务，将导致客户无法访问业务系统，造成重大经济损失。因此构建一套高弹性分布式的高安全DNS架构是IT系统建设的基础之石，通常为了保证系统的正常运行，运维人员为了实时掌握系统运行状态如解析速率、失败率、延迟、来源地址位置、智能选路、解析类型、是否存在DNS攻击，要采集大量的实…

F5 BIGIP从应用角度位于网络结构的关键咽喉位置，可获取所有应用的流量，针对流量执行L7层处理，即便是TLS加密的流量也可以通过F5进行SSL offload。通过F5可以统一获取所有应用的请求元数据，而不用关心应用是部署在何种系统架构中，这可以大大简化针对不同应用系统进行应用性能分析、日志采集工作。BIGIP TMOS系统提供了多种方法帮助实现统一信息收集，包括： HTTP Request logging profile DNS logging profile Avr iRule HSL System log…

1. yum update 系统1. yum update 系统 2. 安装 java, yum install java 3. 安装elasticsearch （官网，rpm方式） yum install elasticsearch  https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.6/rpm.html   设置启动服务  systemctl daemon-reload  systemctl enable elasticsearch.servic…