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ELK Stack Log-Analyse Beispiele

Umfassende ELK Stack Beispiele für Log-Aggregation, -Verarbeitung und -Visualisierung in verteilten Systemen

Beispiele

Einträge in dieser Sammlung

TextinhaltKomplex

Elasticsearch Index-Mapping Konfiguration

Erweitertes Index-Mapping mit benutzerdefinierten Analyzern für Log-Daten

Schwierigkeit

6/10

Geschätzte Zeit

15 min

Schlagwörter

elasticsearch, index, mapping, schema, analyzers, optimization

plaintext
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "@timestamp": { "type": "date" },
      "level": {
        "type": "keyword",
        "fields": {
          "text": { "type": "text" }
        }
      },
      "message": {
        "type": "text",
        "analyzer": "standard",
        "fields": {
          "keyword": { "type": "keyword" }
        }
      },
      "service": { "type": "keyword" },
      "trace_id": { "type": "keyword" },
      "span_id": { "type": "keyword" },
      "user_id": { "type": "keyword" },
      "request_id": { "type": "keyword" },
      "response_time": { "type": "float" },
      "status_code": { "type": "integer" },
      "error": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "type": { "type": "keyword" },
          "message": { "type": "text" },
          "stack_trace": { "type": "text" }
        }
      },
      "tags": { "type": "keyword" },
      "host": {
        "properties": {
          "name": { "type": "keyword" },
          "ip": { "type": "ip" },
          "os": { "type": "keyword" }
        }
      },
      "geoip": {
        "properties": {
          "location": { "type": "geo_point" },
          "country_name": { "type": "keyword" },
          "city_name": { "type": "keyword" }
        }
      }
    }
  },
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "log_analyzer": {
          "type": "custom",
          "tokenizer": "standard",
          "filter": ["lowercase", "stop"]
        }
      }
    },
    "number_of_shards": 3,
    "number_of_replicas": 1
  }
}
format
JSON
version
8.x
components
["mapping","analyzer","field-types"]
complexity
advanced
TextinhaltKomplex

Logstash Datenverarbeitungs-Pipeline

Vollständige Logstash-Pipeline-Konfiguration für Verarbeitung von Log-Daten

Schwierigkeit

8/10

Geschätzte Zeit

25 min

Schlagwörter

logstash, pipeline, grok, filter, parse, enrich, transform

plaintext
input {
  beats {
    port => 5044
  }
  tcp {
    port => 5000
    codec => json_lines
  }
  file {
    path => "/var/log/*.log"
    start_position => "beginning"
  }
}

filter {
  # Parse JSON logs
  if [message] =~ /^{.*}$/ {
    json {
      source => "message"
      target => "parsed"
    }
  }

  # Parse timestamp
  date {
    # Parse the timestamp extracted by grok and normalize it into @timestamp
    match => [ "timestamp", "ISO8601", "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS" ]
    target => "@timestamp"
  }

  # Add GeoIP information
  if [client_ip] {
    geoip {
      source => "client_ip"
      target => "geoip"
    }
  }

  # Parse user agent
  if [user_agent] {
    useragent {
      source => "user_agent"
      target => "ua"
    }
  }

  # Extract fields from log messages
  grok {
    match => {
      "message" => "%{TIMESTAMP_ISO8601:timestamp} %{LOGLEVEL:level} \[%{DATA:thread}\] %{DATA:logger} - %{GREEDYDATA:log_message}"
    }
    tag_on_failure => ["_grokparsefailure"]
  }

  # Mutate and clean up fields
  mutate {
    add_field => { "service_name" => "%{[fields][service]}" }
    add_field => { "environment" => "%{[fields][environment]}" }
    remove_field => [ "host", "agent", "ecs", "input" ]
    convert => {
      "response_time" => "float"
      "status_code" => "integer"
    }
  }

  # Add fingerprint for deduplication
  fingerprint {
    source => ["message", "@timestamp", "service_name"]
    target => "fingerprint"
  }

  # Conditional routing based on log level
  if [level] == "ERROR" or [level] == "FATAL" {
    mutate {
      add_tag => ["error", "alert"]
    }
  }
}

output {
  elasticsearch {
    hosts => ["http://elasticsearch:9200"]
    index => "logs-%{+YYYY.MM.dd}"
    template_name => "logs"
    template_pattern => "logs-*"
    template => "/usr/share/logstash/templates/logs-template.json"
  }

  # Send critical errors to separate index
  if "alert" in [tags] {
    elasticsearch {
      hosts => ["http://elasticsearch:9200"]
      index => "alerts-%{+YYYY.MM.dd}"
    }
  }

  # Debug output to console
  if [@metadata][debug] {
    stdout {
      codec => rubydebug
    }
  }
}
format
CONF
version
8.x
components
["input","filter","output"]
features
["grok-patterns","date-parsing","geoip","mutate"]
TextinhaltKomplex

Kibana Visualisierungs-Dashboard

Umfassendes Kibana Dashboard mit verschiedenen Visualisierungen für Log-Analyse

Schwierigkeit

5/10

Geschätzte Zeit

20 min

Schlagwörter

kibana, dashboard, visualization, charts, metrics, monitoring

plaintext
{
  "dashboard": {
    "title": "System Log Analysis Dashboard",
    "panelsJSON": "[{"gridData":{"x":0,"y":0,"w":24,"h":15,"i":"1"},"panelIndex":"1","embeddableConfig":{},"panelRefName":"panel_1"},{"gridData":{"x":24,"y":0,"w":24,"h":15,"i":"2"},"panelIndex":"2","embeddableConfig":{},"panelRefName":"panel_2"},{"gridData":{"x":0,"y":15,"w":48,"h":15,"i":"3"},"panelIndex":"3","embeddableConfig":{},"panelRefName":"panel_3"}]",
    "timeRestore": false,
    "timeTo": "now",
    "timeFrom": "now-24h",
    "refreshInterval": {
      "pause": false,
      "value": 30000
    },
    "kibanaSavedObjectMeta": {
      "searchSourceJSON": "{"query":{"match_all":{}},"filter":[]}"
    },
    "description": "Comprehensive dashboard for monitoring system logs, errors, and performance metrics",
    "version": "8.0.0"
  },
  "timeField": "@timestamp",
  "panels": [
    {
      "id": "1",
      "type": "metric",
      "title": "Total Log Events",
      "visState": "{ "type": "metric", "aggs": [{ "id": "1", "type": "count", "schema": "metric", "params": {} }] }",
      "description": "Total number of log events in the selected time range"
    },
    {
      "id": "2",
      "type": "histogram",
      "title": "Log Levels Distribution",
      "visState": "{ "type": "histogram", "aggs": [{ "id": "1", "type": "count", "schema": "metric", "params": {} }, { "id": "2", "type": "terms", "schema": "segment", "params": { "field": "level", "size": 10 } }] }",
      "description": "Distribution of log levels across all services"
    },
    {
      "id": "3",
      "type": "line",
      "title": "Logs Timeline",
      "visState": "{ "type": "line", "aggs": [{ "id": "1", "type": "count", "schema": "metric", "params": {} }, { "id": "2", "type": "date_histogram", "schema": "segment", "params": { "field": "@timestamp", "interval": "1h" } }] }",
      "description": "Timeline of log events over time"
    }
  ]
}
format
JSON
version
8.x
components
["dashboard","visualization","saved-objects"]
visualizations
["bar-chart","line-chart","pie-chart","data-table","heatmap"]
TextinhaltEinfach

Anwendungs-Log-Aggregationsformat

Strukturiertes JSON-Log-Format mit Korrelations-IDs und Metadaten

Schwierigkeit

2/10

Geschätzte Zeit

5 min

Schlagwörter

log-format, json, structured-logging, correlation-id, metadata

plaintext
{
  "@timestamp": "2025-12-07T10:30:45.123Z",
  "level": "INFO",
  "message": "User authentication successful",
  "service": "auth-service",
  "version": "2.1.3",
  "trace_id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
  "span_id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440001",
  "parent_span_id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
  "user_id": "user_12345",
  "request_id": "req_67890",
  "session_id": "sess_abcde",
  "correlation_id": "corr_fghij",

  "context": {
    "host": "auth-server-01",
    "pod": "auth-service-7f8d9c2b-k4l5m",
    "namespace": "production",
    "environment": "prod",
    "region": "us-west-2"
  },

  "request": {
    "method": "POST",
    "path": "/api/v1/auth/login",
    "user_agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36",
    "client_ip": "192.168.1.100",
    "response_time": 145.67,
    "status_code": 200
  },

  "user": {
    "id": "user_12345",
    "email": "[email protected]",
    "roles": ["user", "premium"],
    "tenant": "company_xyz"
  },

  "security": {
    "auth_method": "jwt",
    "mfa_enabled": true,
    "login_attempts": 2,
    "risk_score": "low"
  },

  "performance": {
    "cpu_usage": 12.5,
    "memory_usage": 67.8,
    "disk_io": 2.1,
    "network_io": 15.3
  },

  "tags": ["authentication", "successful", "mfa"],
  "metadata": {
    "source": "application",
    "format_version": "1.0",
    "encoding": "utf-8"
  }
}
format
JSON
standard
Structured Logging
fields
["timestamp","level","message","service","trace-id","span-id","metadata"]
TextinhaltKomplex

Erweiterte Elasticsearch Query Beispiele

Komplexe Elasticsearch-Abfragen mit Aggregationen für Log-Analyse

Schwierigkeit

7/10

Geschätzte Zeit

30 min

Schlagwörter

elasticsearch, query, aggregation, filter, search, dsl

plaintext
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "range": {
            "@timestamp": {
              "gte": "now-24h",
              "lte": "now"
            }
          }
        },
        {
          "bool": {
            "should": [
              {
                "term": {
                  "level": "ERROR"
                }
              },
              {
                "term": {
                  "level": "FATAL"
                }
              }
            }
          }
        }
      ],
      "filter": [
        {
          "terms": {
            "service": ["auth-service", "api-gateway", "user-service"]
          }
        }
      ]
    }
  },
  "aggs": {
    "services": {
      "terms": {
        "field": "service",
        "size": 10
      },
      "aggs": {
        "error_types": {
          "terms": {
            "field": "error.type",
            "size": 5
          }
        },
        "hourly_distribution": {
          "date_histogram": {
            "field": "@timestamp",
            "calendar_interval": "1h"
          }
        },
        "avg_response_time": {
          "avg": {
            "field": "response_time"
          }
        }
      }
    },
    "geoip_distribution": {
      "terms": {
        "field": "geoip.country_name",
        "size": 20
      }
    },
    "user_analysis": {
      "cardinality": {
        "field": "user_id"
      }
    },
    "response_time_stats": {
      "stats": {
        "field": "response_time"
      }
    },
    "error_timeline": {
      "date_histogram": {
        "field": "@timestamp",
        "calendar_interval": "10m"
      },
      "aggs": {
        "top_error_messages": {
          "top_hits": {
            "size": 3,
            "sort": [
              {
                "@timestamp": {
                  "order": "desc"
                }
              }
            ],
            "_source": ["message", "error.message", "service"]
          }
        }
      }
    }
  },
  "sort": [
    {
      "@timestamp": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ],
  "size": 100,
  "highlight": {
    "fields": {
      "message": {},
      "error.message": {}
    }
  }
}
format
JSON
queryType
DSL
features
["term-queries","range-queries","aggregations","bool-queries","nested-queries"]

Werkzeuge

Tools, die oft mit diesem Beispiel genutzt werden

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Leitfaden zur Tool-Nutzung

Kontext zum Verständnis dieser Beispielsammlung

Titel

ELK Stack Log-Analyse Beispiele

Beschreibung

Umfassende ELK Stack Beispiele für Log-Aggregation, -Verarbeitung und -Visualisierung in verteilten Systemen

Überblick

Umfassende ELK Stack Beispiele für Log-Aggregation, -Verarbeitung und -Visualisierung in verteilten Systemen

Wann verwenden

  • Use this sample set when you want reference inputs for ELK Stack Log-Analyse Beispiele.
  • Use it to preview output formats and compare related sample variants.

So funktioniert es

  1. 1Open a sample entry to inspect the prepared example payload or asset.
  2. 2Compare it with related tools to understand how the workflow connects.

Anwendungsfälle

  • Elasticsearch Index-Mapping Konfiguration
  • Logstash Datenverarbeitungs-Pipeline
  • Kibana Visualisierungs-Dashboard
  • Anwendungs-Log-Aggregationsformat
  • Erweiterte Elasticsearch Query Beispiele

FAQ

What is included in ELK Stack Log-Analyse Beispiele?

This page includes curated sample entries, related tools, and neighboring sample collections for ELK Stack Log-Analyse Beispiele.

Thema

JSON Schema aus Beispielen und Tabellen ableiten

Leiten Sie aus repräsentativen JSON-Beispielen oder XLSX-Zeilen einen prüfbaren JSON-Schema-Entwurf ab und kontrollieren Sie Typen, Pflichtfelder, Nullwerte und Ausreißer, bevor er als Vertrag dient.

Thema

Observability-Debugging mit Logs, Traces, Webhooks und JSON-Payloads

Parsen Sie Logs, decodieren Sie Traces, pruefen Sie Webhook/API-Belege, erkunden Sie JSON-Payloads und extrahieren Sie Muster vor der Incident-Notiz.

Thema

Halbstrukturierte Textanalyse und Tabellenextraktion

Wandeln Sie Festbreitentext, unregelmaessig getrennte Daten, Logs sowie Markdown- oder HTML-Tabellen mit pruefbarer Bereinigung in CSV, JSON, XML oder Excel um.

Thema

Generatoren fuer Struktur- und Logikdiagramme

Erzeugen Sie Flussdiagramme, Mindmaps, Organigramme, Baumdiagramme, Venn-Diagramme, ASCII-Baeume und Sequenzen aus Text, JSON, Mengen oder Logs.

Start
Werkzeuge3201
Beispiele593
Visualisierungen465
Dateibetrachter103
Themen233
Schlagwörter333
Bilder, Audio & Video657

Werkzeuge für Bild-, Audio- und Videobearbeitung, Konvertierung und Optimierung

Mathe, Datum & Finanzen644

Rechner, Zahlenwerkzeuge, Datumslogik, Statistik und Finanztools

Design & Farbe297

Werkzeuge für Farben, Layouts, Grafiken, visuelle Gestaltung und Designhilfen

Text & Schreiben209

Werkzeuge für Schreiben, Bereinigung, Formatierung, Extraktion und Textanalyse

Entwicklung & Web193

Entwicklerwerkzeuge, Netzwerk-Utilities, Web-Debugging und Automatisierungshelfer

Konvertierung & Kodierung175

Werkzeuge für Format-, Datei-, Archiv-, Einheiten- und Kodierungskonvertierung

FLAC/WAV-Quellen prüfen und Nachweise übergeben
Selbst gehostetes Gewinnspiel-Widget prüfen und zur Einbettung übergeben
Stripe-Codepaket prüfen und lokalen Import vorbereiten
Technische Fotoauswahl prüfen und Kandidaten zur Bearbeitung übergeben
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Verfolgt einen heuristischen Niedrigpegel-RMS-Wert mit getrennten Angaben zu digitaler Stille und Kanaländerungen.

Media

Audio-Nulltest

Zwei Audiodateien durch direkte Sample-Subtraktion vergleichen und Restmessungen exportieren.

Media

Audio-Geschwindigkeitsänderer

Audio-Wiedergabegeschwindigkeit ändern unter Beibehaltung der ursprünglichen Tonhöhe mit Zeitstreckungsalgorithmen

Überwachung & Observability

Datadog Monitoring Beispiele

Umfassende Datadog Monitoring und Observability Konfigurationsbeispiele einschließlich APM, Logs, Metriken und Dashboards

Fehlerüberwachung

Sentry Error Tracking Beispiele

Umfassende Sentry Error Tracking und Performance Monitoring Setup mit SDK-Integrationen für verschiedene Plattformen

Web-Frameworks

Express.js Beispiele

Express.js Web-Framework-Beispiele einschließlich Hello World, Routing, Middleware und REST-API

Webtechnologien

WebRTC Echtzeitkommunikation Beispiele

Umfassende WebRTC-Beispiele für P2P Audio/Video-Kommunikation, Datenkanäle, Bildschirmfreigabe und Signalisierungsserver

C#

Windows Fehlerbehandlung - C# Beispiele

Umfassende C# Fehlerbehandlungsbeispiele für Windows-Plattform einschließlich Ausnahmebehandlung, Protokollierung und Parametervalidierung

Medien

OGG Vorbis Audio-Beispiele ohne Urheberrechte

Open-Source OGG Vorbis-Audio-Beispiele für Tests und Entwicklung, mit exzellenter Kompression einschließlich Naturklänge und Meditationsmusik