ELK 在国内互联网行业已经得到广泛的应用，在一些头部互联网企业如淘宝、百度、京东、字节跳动，还有知乎、极光推送、环球易购等平台，国际上例如 Wikipedia ，都在大规模的使用 ES 引擎，为其庞大的用户数据和系统数据包括每天产生的 PB 级别的日志提供索引和搜索支持。
在一些中小企业，因其免费和开源的特性，ELK 往往是做日志筛查的首选方案。
其实相较 ELK 强大的搜索性能，日志筛查仅仅是其一项较为基础的应用，在大数据行业，ES 有着更加深度的使用。
本文只是简单的介绍下ES 较为常见的入门使用场景。
ELK 一般是指 Elasticsearch 、Logstash、Kibana 三者的组合。
- Elasicsearch 是其核心引擎
- Logstash 简单来说是其三件套中的数据解析工具
- Kibana 提供可视化展示和管理
下面简单介绍一下其常见的使用场景
一、收集各种日志，例如操作系统级别的日志，应用层的 IIS 日志、Java 程序产生的日志等等，经过 Logstash 解析之后送入 Elasticsearch 中存贮和索引，最后通过 Kibana 方便的进行条件过滤和可视化展示：
以 Web 访问日志为例，可以设置各种过滤条件，例如 在 Filter 中 输入：OS:iOS，可以将日志中包含 OS type 为 iOS 的日志过滤出来；或者通过其他条件如时间段来自由过滤；
二、强大的可视化展示
这是一个电子商务站点的数据，ES 从日志及 DB 中收集的数据，经过索引之后，利用 Kibana 强大的可视化功能将数据配置为一个 Dashboard 进行展示
三、有完善的API搜索接口，可以按需深度定制输出不同维度的数据
以上仅仅是一些较为常见的应用，更为深度的使用往往要根据业务形态，配合侧重点进一步的定制。