Ily módon nemcsak megédesíti a nyarát, de télen a tányérjára is varázsolhatja. Természetesen ez nem minden, amikor egyszerű sütemény receptekről volt szó sütés nélkül! Talán már van valami hideg kutya tartozik? Biztos lehet benne, hogy ez nem egy hideg hot dog, hanem az egyik legnépszerűbb csemege a gyermekek születésnapi partiján. A hideg kutya - néha hideg orrként is ismert - sok, többé-kevésbé vékony rétegből áll a szájban olvadó csokoládé és ropogós vajkeksz. Tehát nem csoda, hogy a gyerekek repülnek rajta, és hogy egy-két felnőtt megörülhet az emlékekben egy darab hideg kutya felett. Mint láthatja, vannak olyan egyszerű sütemény receptek, amelyeknek nincs sok köze a sütéshez, és amelyek varázslatot is varázsolnak fiatalokra és idősekre egyaránt. Pavlova - egyszerű sütemény receptek sok ropogással és sok gyümölccsel Látja, lehetséges! Az egyszerű süteményreceptek segítenek elővarázsolni olyan szellemes finomságokat, amelyek aligha lehetnek könnyebbek, és amelyek nemcsak ízeket, hanem igazi ünnepet jelentenek a szem számára is.
Alapvetően három tészta áll rendelkezésre az egyszerű sütemény receptek számára, amelyek sok gyümölcsös sütemény alapját képezik, és rengeteg teret engednek a kulináris kreativitásnak: Például megtehet egy egyszerűt Ütő sütjük alapként. Függetlenül attól, hogy kakaóval, vaníliával vagy mandulával ízesíti-e, teljesen az Ön ízlésének felel meg. A szivacskeverék alkalmas jelölt az egyszerű sütemények receptjeire, mert puha és lédús, szinte minden gyümölcsfajtához jól passzol, és krémekkel vagy tejszínhabbal is remekül ízlik. A tésztával elkészíthető (elkészíthető) egyszerű sütemény receptek klasszikusa: az epres torta. A finom íz érdekében süssön meg egy bársonyos vanília tésztát, kenje meg vaníliás pudinggal, és töltse fel egész eperrel. Ilyen gyorsan varázsoltál egy csodálatos epres tortát. Ha a tészta túl sűrű és lédús az Ön számára, és ha inkább könnyű és szellős, akkor az alapot kicserélheti keksz, tojássárgájából, tojásfehérjéből, cukorból és lisztből készült tészta. A harmadik lehetőség egy omlós tésztából készült kád, amelyet igazi ízrobbanássá alakíthatunk sokféle töltelékkel.
35 perc). Ne vedd nagyobbra a hőfokot, mert kívül megég, viszont folyós marad az állaga. Ha szépen bebarnult, vedd ki és hagyd kihűlni mielőtt megkóstolod. Egészségedre! Eredeti recept forrása:
A lustaság fél egészség - mondják. És a lustaság nem szégyen, főleg nyáron, szép időben. Tölthetünk egy egész napot is a konyhában, de olykor-olykor megoldhatjuk lustán is a főzést, hogy legyen másra is időnk...
Finom és tényleg hamar elkészíthető süti, érdemes megkóstolni, ha valami édes finomságot szeretnél készíteni a szeretteidnek. Hozzávalók: 2 egész tojás, 30 dkg cukor, 1 ek. fahéj, 2 ek. kakaópor, 1 cs. vaníliacukor, 1 cs. sütőpor, 2 dl olaj, 1/2 l tej, 50 dkg liszt, 3 ek. lekvár, 5 ek. darált dió, 2 kk. szódabikarbóna. Tetejére 1 marék durvára vágott dió. Elkészítés A hozzávalókat összekavarjuk, és sütőpapírral bélelt közepes méretű /20×30 cm/ tepsibe öntjük. A tetejét megszórjuk a durvára vágott dióval. 180 fokos előmelegített sütőben kb. 25-30 perc alatt megsütjük. Tűpróba! Gál Hedvig receptje!
A bejegyzés neve tetszőleges lehet, pontos szabályokat itt sem találtam, de kis- nagybetűk, számok biztosan lehetnek. 7. Pattern készítéséhez jó segédeszköz a következő: Ez azért jó, mert több input logsort lehet beilleszteni, cserébe ami itt működik, az a Logstash-ben nem mindig: A Logstash konfig innen letölthető egy köszönöm jólesik... Elasticsearch Telepítés A telepítés szintén egyszerű (): wget -qO - | apt-key add - echo "deb stable main" | > /etc/apt/ apt-get update apt-get install elasticsearch update-rc. d elasticsearch defaults 95 10 vagy (ha nem működik a repo, mint ennek a bejegyzésnek az írása során:-)) wget dpkg -i update-rc. d elasticsearch defaults 95 10 Érdemes telepíteni a head nevű Elasticsearch modult, amely segítségével egyszerűen kereshetünk benne. A telepítése ennek is nagyon egyszerű: cd /usr/share/elasticsearch/bin. /plugin -install mobz/elasticsearch-head Így lehet elérni:
d/) [program:Kibana4] command = /opt/kibana/node/bin/node /opt/kibana/src/bin/kibana directory = /opt/kibana user = elasticsearch autostart = true autorestart = true stdout_logfile = syslog stderr_logfile = syslog environment = CONFIG_PATH="/opt/kibana/config/", NODE_ENV="production" A supervisord indítását követően (/etc/init. d/supervisor start) a Kibana4 felülete a kiszolgáló 5601/tcp portján elérhető.:5601 A Kibana4 számára az index patternek beállítása az első tennivalónk. Ezt egyszer, a telepítés után kell megtenni, valamint akkor, ha pl a logstash-ben változtatunk a patterneken. Ekkor frissíteni kell az index patterneket. A beállításra péda: Pipáljuk be a következőt: Use event times to create index names valamint alul a legördülő listában a @timestamp-ot válasszuk ki Create A Discover-re kattintva láthatjuk a beérkezett és feldolgozott logokat. Remélem hasznos volt a bejegyzés, várom a visszajelzéseket. Kulcsszavak: Linux, syslog, Monitoring, Kibana, Elasitcsearch, Logstash, Syslog-ng
Az Elasticsearch alapértelmezetten nem spórol az indexekben tárolt dokumentumok kapcsán az erőforrásokkal. Ha az adott index nem rendelkezik egy jól felépített és átgondolt mappinggel, akkor az ES gyakorlatilag "szabadfolyást" tart, minden szöveges típust analizál, minden olyan adatot ami rendezhető vagy aggregálható azt inmemory bufferbe lapoz, ráadásul menedzsel egy csomó olyan virtuális fieldet is mint pl az: _all. Ezzel az ES egy végtelen rugalmasságot és könnyed felhasználást teszt lehetővé, ami a legtöbb projekt esetén egyébként nagyon pozitívan értékelhető hozzáadott érték. Azonban ennek megvan az ára, ez pedig a performancia. Egy tetszőleges ES installment esetén elmondható, hogy néhány millió dokumentumig nem nagyon kell foglalkozni a mappingekkel, hiszen itt még bőven érvényesül az a fajta distributed processing hozzáállás, hogy ha kezd lassulni az indexelés vagy a keresés, akkor bővíteni kell a clustert egy-két extra node-dal (már persze ha az index shard beállításainál ügyeltünk arra, hogy ennek legyen értelme…) és máris normalizálódik a performancia.
4-es, vagy újabb verzióval megy, ezért nem indul el enélkül, ha talál korábbi verziójú Elasticsearch node-ot a hálózatban. Érdekes megjegyezni, hogy az Elasticsearch alapesetben nem támogat AAA -t (authentication, authorization, accounting) Erre nyújt megoldást az Elasticsearch Sield, ami nagyon sok lehetőséget tartogat, de a licenc díja is magas. Kibana A jelenleg stable állapotú logstash (1. 2) tartalmaz egy logstash-web init szkripttel indítható Kibana 3-at, de a fejlesztés alatt álló 1. 5-ös verzóban egyelőre ez nem elérhető. Ettől függetlenül megjelent a Kibana 4. 1-es verziója, ami a Logstash-től külön telepíthető. A Kibana 4 egy alkalmazás, így supervisord-vel futtatható. Telepítés wget majd kitömörítettem az opt alá és egy symlinkkel fedtem el a verziót, így a verzióváltáskor ezzel már nem kell foglalkozni: tar -xzf ln -s kibana-4. 1-linux-x64 kibana apt-get install supervisor Konfiguráció A logstash-web indulását akadályozzuk meg: update-rc. d logstash-web remove Supervidord konfig (/etc/supervisor/conf.
A Logstash konfigját így tudjuk ellenőrizni: logstash --configtest -f /etc/logstash/conf. d/* Ezt érdemes minden módosítás után megtenni, mert az indulásakor nem jelez hibát, esetleg leáll a Java processz:-). 2. A logstash számára az ulimit értéket érdemes megnövelni a /etc/init. d/logstash init szkript ulimit sorának szerkesztésével: pl. : ulimit -n 32768 3. A konfiguráció elsőre elég összetettnek tűnik, de a fenti pattern remélem segít elindulni a saját készítésében. 4. A mutate hasznos eszköz, mert a logokon tudunk segítségével változtatni. Itt az add_tag és remove_tag lehetőségeit használjuk. 5. Az egyes bejegyzésekhez tetszőlegesen lehet tag-et adni és elvenni, így a Kibana-ban ez szerint könnyű elkülöníteni a logokat. 6. A patternek szintaktiákja így néz ki:%{BEJEGYZÉS_FAJTÁJA:bejegyzés neve} A BEJEGYZÉS_FAJTÁJA mező csak meghatározott értéket vehet fel. Pontos listát nem találtam, se a /opt/logstash/patterns alatti fájlokból lehet lesni. Mindenesetre a SYSLOGTIMESTAMP, IPORHOST, WORD, NUMBER értékekkel sokmindent le lehet fedni.
Az analyze könnyedén kikapcsolható, amivel az indexelés gyorsítható "XXX": { "type": "text", "index": "not_analyzed", }, Ha egy mezőt nem analizálunk, akkor minden bizonnyal nem fogunk rá sortolni és aggregálni sem, ilyen esetben viszont érdemes felhívni arra az ES figyelmét, hogy ezeket a mezőket ne töltse be az in-memory bufferbe, hiszen az véges és nagy mennyiségű dokumentumoknál extra IO terhelést okozhat az aggregálandó adatok folyamatos ki/be töltögetése. Erre a célra találták ki a fielddata nevű mapping opciót, az így megjelölt típusú mezők adatai nem kerül betöltére az in-memory bufferbe a dokumentum betöltésekor. A fielddata opció egyébként alapértelmezetten ki van kapcsolva a text field typenál pont azért, hogy a nagy mennyiségű szövegek ne üssék ki folyamatosan a heapet. Kerüljük a multi-fields definíciókat! Személyes tapasztalatom alapján a legtöbb multi-fields használat esetén valójában arról van csak szó, hogy az eredeti field type rosszul lett megválasztva. Tipikusan jó példa erre az date type alá létrehozott text vagy keyword fields.
{ "mappings": { "event": { "_source": { "includes": [ "*", "meta. *"], "excludes": [ "scription", "*"]}}}} Az ES minden dokumentum betöltésekor automatikusa létrehoz egy _all fieldet, amiben az összes a dokumentumban fellelhető mező analizált adata szerepel felsorolásként. Ez sokat segít egy teljes indexre kiterjedő full text search queryhez, mindemellett viszont eléggé erőforrás igényes. Ha úgy egyébként ismerjük a saját adatmodellünket, akkor az _all kikapcsolható a mappingben ({"mappings": {"type_X": { "_all": { "enabled": false}}}}). Megfelelően kialakított mapping nélkül az ES minden szöveges adatot text-ben tárol, minden számot pedig valamilyen numberic datatypeben. Előbbi azért lehet probléma, mert a "text" field type alapértelmezetten analizált. Az analizálás során az indexer elemi daraboka szedi a text tartalmát és szavanként tárolja azt a gyorsabb keresés érdekében. Ez egy erőforrás igényes művelet, amire a legtöbb esetben nem igazán van szükség, hiszen a legtöbb esetben nincs szükségünk a full text search funkcióra a text fieldeknél.