应用系统在提供服务的过程中，会生成多种类型的日志数据。针对这些数据，依据业务需求和环境，可以选择相应的方案进行数据采集，并将其传输至Elasticsearch服务中以便进行查询和分析。本文对日志同步分析的方案进行了汇总。
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典型的ELK日志采集模式。使用阿里云Filebeat采集Apache日志数据，通过阿里云Logstash过滤采集后的日志数据，传输到Elasticsearch中进行查询分析。 | |
通过logstash-input-sls插件，使用Logstash从日志服务获取日志，传输到阿里云Elasticsearch中进行查询分析。 | |
通过自建Filebeat采集MySQL日志并发送到阿里云Elasticsearch中，然后在Kibana控制台中进行可视化查询、分析和展示。 | |
通过阿里云Filebeat将RabbitMQ的日志采集到阿里云Elasticsearch中，并对日志进行可视化分析与监控。 | |
使用Filebeat采集日志数据，将Kafka作为Filebeat的输出端。Kafka实时接收到Filebeat采集的数据后，输出到Logstash中进行过滤处理，最终将满足需求的数据输出到Elasticsearch中进行分布式检索，并通过Kibana进行分析与展示。 | |
采用Beats、Elasticsearch、Logstash和Kibana，在分布式环境中采集、汇聚和解析阿里云RocketMQ客户端SDK日志，帮助您在消息队列开发场景中快速定位并解决应用开发中的问题。 | |
使用rsbeat将Redis slowlog采集到Elasticsearch中，然后在Kibana中进行图形化分析。 | |
通过Elastic Agent采集服务器上的Nginx日志数据，在Kibana中进行可视化分析，提升Nginx服务器的性能和安全性。 | |
NetFlow是一种网络流量分析技术，用于监测、分析和诊断网络流量，通过Elastic Agent采集服务器上的NetFlow日志数据，帮助管理员实现对服务器网络流量的实时监控和分析。 | |
通过Elastic Agent采集服务器上的自定义日志，根据业务场景监控和分析数据。 |