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학습 목표Beats가 Elastic Stack에서 가벼운 수집기로 어떤 역할을 하는지 설명할 수 있다.Filebeat로 파일·컨테이너 로그를 읽어 Elasticsearch 또는 Logstash로 보낼 수 있다.Metricbeat로 호스트·컨테이너 메트릭을 수집하는 패턴을 설명할 수 있다.module이 input·파싱·필드·대시보드를 묶어 주는 방식을 설명할 수 있다.output.elasticsearch vs output.logstash 선택 기준을 말할 수 있다.문제 상황앱 로그는 /var/log에 쌓이는데 중앙 검색은 Elasticsearch — 누가 파일을 읽어 보내는지 모름tail -f + curl로 ES에 넣다가 재시작 시 로그 유실 — 읽은 위치 registry 없음Nginx access log..

학습 목표로그가 앱 → 수집 → 저장 → 검색까지 흐르는 파이프라인을 그릴 수 있다.Agent와 Aggregator의 역할을 구분할 수 있다.컨테이너·K8s 환경에서 로그를 노드 밖으로 보내야 하는 이유를 설명할 수 있다.ELK와 Loki 스택의 차이를 워크로드 관점에서 비교할 수 있다.문제 상황장애 시 kubectl logs만 보면 이미 사라진 Pod 로그를 못 본다서버 50대에 SSH로 tail -f — 확장이 안 된다JSON 로그는 앱에서 잘 쓰는데, 검색 UI는 없다Elasticsearch 비용이 커서 "로그만" Loki로 가자는 말이 나오는데 차이를 모른다구조화 로그·correlation ID를 봤다. 이번 편은 로그를 모으고 찾는 인프라다.1. 왜 파이프라인이 필요한가로컬 파일만 쓸 때중앙 수..