由于工作过程中硬件资源未能达到要求，现将使用 Elasticsearch 取代原 Redis + MySQL + Milvus 技术栈，在重新搭建的同时记录一下搭建过程（由于之前也分享过 Docker 版本 Elasticsearch 5.x 和 Elasticsearch 7.x 的部署方法，因此本文对分享过的内容将不再重复说明）。
2025年07月14日
由于工作过程中硬件资源未能达到要求，现将使用 Elasticsearch 取代原 Redis + MySQL + Milvus 技术栈，在重新搭建的同时记录一下搭建过程（由于之前也分享过 Docker 版本 Elasticsearch 5.x 和 Elasticsearch 7.x 的部署方法，因此本文对分享过的内容将不再重复说明）。
2025年07月14日
在对一个项目做性能测试时我需要处理我们web服务器的访问日志来分析当前用户的访问情况。因此，我想这是试用ELK的一个好机会。
首先要注意的是使用它是非常简单的。从决定使用ELK到在本机上搭一个可用的原型只花了几小时。下面看看它们各个部分：
Elasticsearch 是一个基于Lucene的搜索服务器,它是开源的，GitHub的地址
安装Elasticsearch只需要做一件事，下载并运行它：
2025年07月14日
同事最近找我看服务错误日志，因为是一个小应用，所以之前没有对接ELK系统，直接看文件好几个G，找起来十分的不方便，于是决定在测试服务器搭建一个，但是ELK太吃性能，所以还是果断选择了更友好的Loki+Promail+Grafana， 用极少的资源都跑起来了。最终只吃了200M内存，CPU的消耗更是可以忽略不计。
2025年07月14日
【编者按】“在审视任何一个新东西的时候，我都会先去尝试发现它与production ready之间到底有多少距离”，这是杜航写作本文的初衷。杜航首先考虑到的是log的处理，尤其对于Docker这个短暂存在的运行环境，log的处理更为重要。Volume虽然可以解决这个问题，但是随着容器数量的增多，工作量也会剧增。杜航决定在灵雀云上搭建一个ELK stack（ELK是一套常用的开源日志监控和分析系统，包括一个分布式索引与搜索服务Elasticsearch，一个管理日志和事件的工具logstash，和一个数据可视化服务Kibana
2025年07月14日
Docker作为当下最受欢迎的容器化技术之一，它通过将应用和依赖打包成一个可移植的容器，让开发者能够在任何环境中运行应用。今天，我们将带你深入了解Docker的核心概念、常用命令以及一些高级技巧，让你快速上手！
2025年07月14日
去年公司由于不断发展，内部自研系统越来越多，所以后来搭建了一个日志收集平台，并将日志收集功能以二方包形式引入自研系统，避免每个自研系统都要建立一套自己的日志模块，节约了开发时间，管理起来也更加容易。
这篇文章主要介绍ELK最新版本的搭建，
2025年07月14日
#ELK #ElasticSearch #Kibana
本文不是Step by Step教程文章，是我个人在搭建大型elk系统中遇到的一些问题，只建议相关从业者参阅。
2025年07月14日
近日，西电杭州研究院先进信息研究所李亚超教授团队博士后朱春宇以第一作者和共同通讯作者身份，在国际顶级期刊《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》（五年IF=7.5, 中科院一区前5% TOP）发表了题为《An Implicit Transformer-based Fusion Method for Hyperspectral and Multispectral Remote Sensing Image》的研究文章。