# V. ELK

Elasticsearch là một phần mềm mã nguồn mở dựa trên công nghệ tìm kiếm và phân tích dữ liệu. Nó được xây dựng trên cơ sở Apache Lucene, một thư viện tìm kiếm mạnh mẽ trong Java. Elasticsearch cung cấp một hệ thống tìm kiếm phân tán và có khả năng mở rộng, được sử dụng để lưu trữ, tìm kiếm và phân tích dữ liệu.

Kibana là một phần mềm mã nguồn mở dựa trên giao diện người dùng web, được phát triển bởi Elastic. Nó là một công cụ phân tích và trực quan hóa dữ liệu, được sử dụng chủ yếu để làm việc với dữ liệu từ Elasticsearch. Kibana cho phép bạn truy vấn, hiển thị và tạo báo cáo từ dữ liệu đã được lưu trữ trong Elasticsearch. Nó cung cấp giao diện đồ họa để thực hiện các truy vấn và tìm kiếm dữ liệu, và sau đó biểu đồ hóa và trực quan hóa kết quả. Bằng cách sử dụng Kibana, bạn có thể khám phá và hiểu dữ liệu của mình một cách dễ dàng và trực quan.

Logstash là một phần mềm mã nguồn mở, được phát triển bởi Elastic, và là một phần của ngăn xếp Elastic. Nó là một công cụ xử lý dữ liệu và truyền thông tin từ nhiều nguồn khác nhau đến Elasticsearch hoặc các hệ thống khác để lưu trữ, phân tích và hiển thị. Logstash có khả năng thu thập, xử lý và chuyển đổi dữ liệu từ các nguồn đa dạng như log files, cơ sở dữ liệu, hàng loạt các sự kiện, và nhiều nguồn dữ liệu khác. Nó hỗ trợ nhiều plugin để đọc và viết dữ liệu từ các nguồn dữ liệu phổ biến, cũng như để biến đổi và mở rộng dữ liệu theo nhu cầu.

Winlogbeat là một phần mềm thuộc họ Beats của Elastic. Nó là một công cụ thu thập và gửi log từ hệ điều hành Windows đến Elasticsearch hoặc Logstash để tiếp tục xử lý và hiển thị thông tin log.


---

# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://viettaliii.gitbook.io/home/education/window-pe-.net/phong-thi-nghiem-phong-thu/v.-elk.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.