home.social

#filebeat — Public Fediverse posts

Live and recent posts from across the Fediverse tagged #filebeat, aggregated by home.social.

  1. Made a transparent network bridge on which sits between router & switch, monitoring traffic for , and capture and analyze packets → ships with ingest pipeline → setup of dashboard to visualise data is defined in flake itself so using the flake will give the same dashboard. details here codeberg.org/adingbatponder/re
    Hardware: HP EliteDesk 800 G1 SFF 16Gb RAM & jacob.de/produkte/Intel-Ethern

  2. Пошаговая настройка вывода логов из .NET-автотестов в ELK (Filebeat → Logstash → Elasticsearch → Kibana)

    Всем привет, с вами Юрий Ковальчук, backend разработчик в ВебРайз. В этой статье разберем процесс вывода логов из приложения c автотестами на .NET в ELK с последующей визуализаций в Kibana. ELK представляет из себя достаточно массивный инструмент для сбора, хранения, обработки и анализа логов, организации мониторингов. С наскоку разобраться с ним вряд ли получится, поэтому подготовили небольшую инструкцию с примерами - на базе простого теста прокинуть результаты до Kibana.

    habr.com/ru/articles/966038/

    #elk #elasticsearch #logstash #kibana #filebeat #логирование #логи #net #net_core #c#

  3. Пошаговая настройка вывода логов из .NET-автотестов в ELK (Filebeat → Logstash → Elasticsearch → Kibana)

    Всем привет, с вами Юрий Ковальчук, backend разработчик в ВебРайз. В этой статье разберем процесс вывода логов из приложения c автотестами на .NET в ELK с последующей визуализаций в Kibana. ELK представляет из себя достаточно массивный инструмент для сбора, хранения, обработки и анализа логов, организации мониторингов. С наскоку разобраться с ним вряд ли получится, поэтому подготовили небольшую инструкцию с примерами - на базе простого теста прокинуть результаты до Kibana.

    habr.com/ru/articles/966038/

    #elk #elasticsearch #logstash #kibana #filebeat #логирование #логи #net #net_core #c#

  4. Пошаговая настройка вывода логов из .NET-автотестов в ELK (Filebeat → Logstash → Elasticsearch → Kibana)

    Всем привет, с вами Юрий Ковальчук, backend разработчик в ВебРайз. В этой статье разберем процесс вывода логов из приложения c автотестами на .NET в ELK с последующей визуализаций в Kibana. ELK представляет из себя достаточно массивный инструмент для сбора, хранения, обработки и анализа логов, организации мониторингов. С наскоку разобраться с ним вряд ли получится, поэтому подготовили небольшую инструкцию с примерами - на базе простого теста прокинуть результаты до Kibana.

    habr.com/ru/articles/966038/

    #elk #elasticsearch #logstash #kibana #filebeat #логирование #логи #net #net_core #c#

  5. Пошаговая настройка вывода логов из .NET-автотестов в ELK (Filebeat → Logstash → Elasticsearch → Kibana)

    Всем привет, с вами Юрий Ковальчук, backend разработчик в ВебРайз. В этой статье разберем процесс вывода логов из приложения c автотестами на .NET в ELK с последующей визуализаций в Kibana. ELK представляет из себя достаточно массивный инструмент для сбора, хранения, обработки и анализа логов, организации мониторингов. С наскоку разобраться с ним вряд ли получится, поэтому подготовили небольшую инструкцию с примерами - на базе простого теста прокинуть результаты до Kibana.

    habr.com/ru/articles/966038/

    #elk #elasticsearch #logstash #kibana #filebeat #логирование #логи #net #net_core #c#

  6. Разбираем архитектуру. Часть 2. Чистая архитектура на примере FastAPI приложения

    Идея проекта - создать относительно небольшой пример приложения, демонстрирующий распространённый функционал: логирование, мониторинг, хранение и обработку данных, интеграцию с внешними системами и работу с фоновыми задачами. Функционально проект реализует систему сбора и анализа вакансий с агрегаторов вроде HeadHunter. Но гораздо важнее не то, какие задачи решает система, а то — как именно она это делает. Этот проект — прежде всего о структуре, архитектуре и принципах. Основные используемые технологии : Python 3.13, FastAPI, Nginx, Uvicorn, PostgreSQL, Alembic, Celery, Redis, Pytest, FileBeat, LogStash, ElasticSearch, Kibana, Prometheus, Grafana, Docker, Docker Compose.

    habr.com/ru/articles/908082/

    #python3 #fastapi #clean_architecture #filebeat #logstash #elasticsearch #kibana #prometheus #grafana

  7. Разбираем архитектуру. Часть 2. Чистая архитектура на примере FastAPI приложения

    Идея проекта - создать относительно небольшой пример приложения, демонстрирующий распространённый функционал: логирование, мониторинг, хранение и обработку данных, интеграцию с внешними системами и работу с фоновыми задачами. Функционально проект реализует систему сбора и анализа вакансий с агрегаторов вроде HeadHunter. Но гораздо важнее не то, какие задачи решает система, а то — как именно она это делает. Этот проект — прежде всего о структуре, архитектуре и принципах. Основные используемые технологии : Python 3.13, FastAPI, Nginx, Uvicorn, PostgreSQL, Alembic, Celery, Redis, Pytest, FileBeat, LogStash, ElasticSearch, Kibana, Prometheus, Grafana, Docker, Docker Compose.

    habr.com/ru/articles/908082/

    #python3 #fastapi #clean_architecture #filebeat #logstash #elasticsearch #kibana #prometheus #grafana

  8. Разбираем архитектуру. Часть 2. Чистая архитектура на примере FastAPI приложения

    Идея проекта - создать относительно небольшой пример приложения, демонстрирующий распространённый функционал: логирование, мониторинг, хранение и обработку данных, интеграцию с внешними системами и работу с фоновыми задачами. Функционально проект реализует систему сбора и анализа вакансий с агрегаторов вроде HeadHunter. Но гораздо важнее не то, какие задачи решает система, а то — как именно она это делает. Этот проект — прежде всего о структуре, архитектуре и принципах. Основные используемые технологии : Python 3.13, FastAPI, Nginx, Uvicorn, PostgreSQL, Alembic, Celery, Redis, Pytest, FileBeat, LogStash, ElasticSearch, Kibana, Prometheus, Grafana, Docker, Docker Compose.

    habr.com/ru/articles/908082/

    #python3 #fastapi #clean_architecture #filebeat #logstash #elasticsearch #kibana #prometheus #grafana

  9. Разбираем архитектуру. Часть 2. Чистая архитектура на примере FastAPI приложения

    Идея проекта - создать относительно небольшой пример приложения, демонстрирующий распространённый функционал: логирование, мониторинг, хранение и обработку данных, интеграцию с внешними системами и работу с фоновыми задачами. Функционально проект реализует систему сбора и анализа вакансий с агрегаторов вроде HeadHunter. Но гораздо важнее не то, какие задачи решает система, а то — как именно она это делает. Этот проект — прежде всего о структуре, архитектуре и принципах. Основные используемые технологии : Python 3.13, FastAPI, Nginx, Uvicorn, PostgreSQL, Alembic, Celery, Redis, Pytest, FileBeat, LogStash, ElasticSearch, Kibana, Prometheus, Grafana, Docker, Docker Compose.

    habr.com/ru/articles/908082/

    #python3 #fastapi #clean_architecture #filebeat #logstash #elasticsearch #kibana #prometheus #grafana