Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Настройка logstash для работы с несколькими входами

В настоящее время у меня установлен Logstash 5.5.1 и работает на Windows Server 2012 r2 с использованием плагина jdbc для базы данных SQL Server. В моем файле .conf есть входные данные с оператором Select и выходные данные elasticsearch по эластичному индексу. Я также установил это как службу, используя nssm.

Как вы понимаете, мне требуется более одного входа и выхода. Я не возражаю против создания n файлов .conf (по 1 для каждого запроса), если это то, что мне нужно сделать, но я действительно не хочу создавать n сервисов. Мне нужна только 1 услуга. Кто-нибудь может сказать мне, как это сделать? Я не нашел никакой документации, которая действительно показывает мне, как настроить такие вещи.

logstash
18.08.2017

Ответы:


1

Вы можете поместить столько входных директив, сколько хотите, в один и тот же экземпляр logstash, просто объявите их в файле conf (одну или несколько).

input { ... }
input { ... }
...
output { ... }
18.08.2017
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..