elk日志分析

实践出真知——部署ELK日志分析系统（提供包） 前言 ​ 前一篇文章介绍了有关ELK日志分析系统的理论原理，本文将结合原理通过案例环境部署及配置ELK日志分析系统。 环境规划 使用集群方式，2个Elasticsearch节点，其中一台安装Kibana即可，另外安装Apache服务作为被监控的服务器，安装Logstash。 相关规划如下表所示： 主机 操作系统 主机名 IP地址 主要安装软件 服务器 Centos7.4 node1 20.0.0.140 Elasticsearch Kibana 服务器 Centos7.4 node2 20.0.0.139 Elasticsearch 服务器 Centos7.4 Apache 20.0.0.141 Logstash Apache 部署流程综述 1、检查服务器环境（推荐先进行时间同步），找到所需软件包 2、在两个elasticsearch节点上部署elasticsearch环境、elasticsearch软件、 3、检查服务是否开启并在浏览器中验证、检查健康状态与查看状态信息 4、在两个elasticsearch节点上安装elasticsearch-head插件（方便查看集群信息） 5、通过浏览器验证、检查健康状态，模拟创建索引来验证信息 6、安装Apache服务在20.0.0.141服务器上，并且安装Logstash软件 7

透过现象看本质——聊一聊ELK 前言 ​ 本文将从日志分析引入ELK，带着疑问了解、熟知、实践、领会ELK的原理与魅力。 引入 ​ 想必做过专业运维的工程师都明白也非常清楚日志分析的重要性——发现问题的所在，解决问题的根源与基础。 ​ 一般来说，日志主要包括系统日志、应用程序日志和安全日志。系统运维和开发人员可以通过日志了解服务器软硬件信息、检查配置过程中的错误及错误发生的原因。通过分析日志可以了解服务器的负荷，性能安全性，从而及时采取措施避免发生意外状况。 ​ 通常情况下，日志被分散的储存在不同的设备上。如果你管理数十上百台服务器，你还在使用依次登录每台机器的传统方法查阅日志，即繁琐又效率低下。为此，我们可以使用集中化的日志管理，例如：开源的syslog，将所有服务器上的日志收集汇总。 ​ 然而，集中化管理日志后，日志的统计和检索又成为一件比较麻烦的事情，一般我们使用grep、awk和wc等Linux命令能实现检索和统计，但是对于更高要求的查询、排序和统计等，再加上庞大的机器数量，使用这样的方法依然难免有点力不从心。 ​ 因此，开源实时的日志分析ELK平台应运而生了。 什么是ELK？ ​ 笔者也不知道是为什么，一些朋友看到陌生的英文单词，尤其是缩写，就感觉这个玩意儿非常高bigger，甚至会不敢与接触它。其实这样的认识并不正确。就好比ELK，熟悉的人就不说了

文章目录 一、ELK简介 1、认识ELK 2、ELK架构图 3、ELFK架构 ELFK架构图 二、ELK分布式日志平台搭建 搭建流程 1、在相应容器下载所需要软件 2、安装Elasticsearch 3、解决Elasticsearch启动报错 4、安装Kibana 5、安装Logstash 三、ELK收集标准输入日志，并在web界面显示 作为运维人员，其价值不在于部署大量服务，而在于排错及服务性能优化，优化主要是考的是对服务配置及其参数的理解，而排错我们主要是借助日志文件，来完成的，早期我们借助sed、awk、grep三剑客在一般中小企业还是有很大的作用。但是在大企业的集群架构中，三剑客已经略显疲态，日志收集与处理的非常难，而且不方便。于是ELK分布式日志平台就应运而生！ 大家可以用三剑客尝试模拟千万级别pv的日志分析，完全就是不可行的！百万级别的pv就已经很吃力了！ 一、ELK简介 1、认识ELK ELK并不是一款独立的软件服务，而是三个软件的统称，它们分别是Elasticserach、Logstash、Kibana。ELK主要用于对大量服务器的各种日志进行集中化管理，同时可以对日志进行分析。 Elasticsearch是基于JAVA语言开发的，是分布式存储、搜索引擎，底层是使用lucene检索机制，主要是用于集中化管理日志、对日志内容进行分析和统计，实时、快速展示结果

需求 1.开发人员不能登录线上服务器查看日志 2.各个系统都有日志，日志分散难以查找 3.日志数据量大，查找慢，数据不够实时 解决办法：部署ELK平台 ELK介绍 ELK是三个开源软件的缩写，分别表示：Elasticsearch , Logstash, Kibana , 它们都是开源软件。新增了一个FileBeat，它是一个轻量级的日志收集处理工具(Agent)，Filebeat占用资源少，适合于在各个服务器上搜集日志后传输给Logstash 。 ELK架构图 Elasticsearch简介： Elasticsearch 是个开源分布式搜索引擎，提供搜集、分析、存储数据三大功能。 特点：分布式，零配置，自动发现，索引自动分片，索引副本机制，restful风格接口，多数据源，自动搜索负载等。 部署Elasticsearch 1.配置yum源 rpm --import https://packages.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch #导入密钥 vim /etc/yum.repos.d/elasticsearch.repo #配置yum源 [elasticsearch-2.x] name=Elasticsearch repository for 2.x packages baseurl=http://packages.elastic.co

前言 前几篇我们介绍了项目中 如何使用logback组件记录系统的日志情况 ；现在我们的系统都是分布式的，集群化的，那就代表着**我们的应用会分布在很多服务器上面；**那应用的日志文件就会分布在各个服务器上面。 问题 突然有一天我们系统出现了问题，我们第一时间想到的是 先要判断到底哪个服务出现了问题 ；我们的技术人员就连接生产环境服务器，查看服务器上面的应用日志。 那么多的服务器，技术人员这个时候就会很抓狂 ，一个个的查看分析日志，是比较愚蠢的方法。那有什么好的方式呢？今天老顾给大家介绍常规的方案。 ELK方案 ELK 是elastic公司提供的一套完整的日志收集以及展示的解决方案 ，是三个产品的首字母缩写，分别是ElasticSearch、Logstash 和 Kibana。 ElasticSearch简称ES ，它是一个 实时的分布式搜索和分析引擎 ，它可以用于全文搜索，结构化搜索以及分析。它是一个 建立在全文搜索引擎 Apache Lucene 基础上的搜索引擎 ，使用 Java 语言编写。 Logstash是一个具有实时传输能力的数据收集引擎 ，用来进行数据收集（如：读取文本文件）、解析，并将数据 发送给ES 。 Kibana为 Elasticsearch 提供了分析和可视化的 Web 平台 。它可以在 Elasticsearch 的索引中查找，交互数据，并生成各种维度表格

什么是ELK Elasticsearch是个开源分布式搜索引擎，它的特点有：分布式，零配置，自动发现，索引自动分片，索引副本机制，restful风格接口，多数据源，自动搜索负载等。 Logstash是一个完全开源的工具，他可以对你的日志进行收集、过滤，并将其存储供以后使用（如，搜索）。 Kibana 也是一个开源和免费的工具，它Kibana可以为 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日志分析友好的 Web 界面，可以帮助您汇总、分析和搜索重要数据日志 Filebeat隶属于Beats。目前Beats包含四种工具： Packetbeat（搜集网络流量数据） Topbeat（搜集系统、进程和文件系统级别的 CPU 和内存使用情况等数据） Filebeat（搜集文件数据） Winlogbeat（搜集 Windows 事件日志数据） 操作系统 IP地址 主要软件 centos7 10.0.0.73 jdk，elasticsearch，kibana centos7 10.0.0.74 jdk，logstash ##10.0.0.73操作 安装Elk包 [ root@ localhost ~ ] # unzip ELK.zip Archive: ELK.zip inflating: ELK/elasticsearch-6.6.2.rpm inflating: ELK/jdk

传统系统日志收集的问题 传统项目中，如果在生产环境中，有多台不同的服务器集群，如果生产环境需要通过日志定位项目的Bug的话，需要在每台节点上使用传统的命令方式查询，这样效率非常底下。 通常，日志被分散在储存不同的设备上。如果你管理数十上百台服务器，你还在使用依次登录每台机器的传统方法查阅日志。这样是不是感觉很繁琐和效率低下。当务之急我们使用集中化的日志管理，例如：开源的syslog，将所有服务器上的日志收集汇总。 集中化管理日志后，日志的统计和检索又成为一件比较麻烦的事情，一般我们使用grep、awk和wc等Linux命令能实现检索和统计，但是对于要求更高的查询、排序和统计等要求和庞大的机器数量依然使用这样的方法难免有点力不从心。 查询命令： tail -n 300 myes.log | grep 'node-1' tail -100f myes.log ELK分布式日志收集系统介绍 ElasticSearch 是一个基于Lucene的开源分布式搜索服务器。它的特点有：分布式，零配置，自动发现，索引自动分片，索引副本机制，restful风格接口，多数据源，自动搜索负载等。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是第二流行的企业搜索引擎。设计用于云计算中

ELK日志分析系统 ELK日志分析系统简介 日志服务器 提高安全性 集中存放日志 缺陷 对日志的分析困难 收集数据：LogstashAgent 建立索引：ElasticSearchCluster 数据可视乎：KilbanaServer 简单的结果拓扑 ELK日志分析系统 Elasticsearch 是实时全文搜索和分析引擎 Logstash 是一个用来搜集、分析、过滤日志的工具 Kibana 是一个基于Web的图形界面，用于搜索、分析和可视化存储在 Elasticsearch指标中的日志数据 日志处理步骤 将日志进行集中化管理 将日志格式化( Logstash )并输出到Elasticsearch 对格式化后的数据进行索引和存储( Elasticsearch ) 前端数据的展示( Kibana ) 2、Elasticsearch介绍 1、Elasticsearch的概述 提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎 2、Elasticsearch的概念 接近实时 集群 节点 索引： 索引(库)–>类型(表)–>文档(记录) 分片和副本 3、Logstash介绍 1、Logstash介绍 一款强大的数据处理工具，可以实现数据传输、格式处理、格式化输出 数据输入、数据加工(如过滤，改写等)以及数据输出 2、LogStash主要组件 Shipper Indexer Broker Search

目录 ELK 0、ELK概述 概述 JDK 1、kibana install authentication 2、elasticsearch 注意事项 3、logstash install ELK 0、ELK概述 角色 套接字 kibana 192.168.80.20：5601 elasticsearch 192.168.80.20：9200 logstash 192.168.80.10：9600 概述 我们在学习ELK之前要明确一下ELK是用来做什么的？为什么要学习ELK？我想这两个基本问题是我们学习任何技能之前必须要回答的问题。 ELK是用来做日志分析的，我们通过日志查看类的工具，也即文本查看类工具（ tail -f/less ）也可以做日志分析？为什么要专门用ELK呢？我认为主要的原因有以下两点：| ELK自带图形界面，分析结果自动分析、呈现，一目了然。 可通过正则表达式自定义需要的日志内容 个人认为ELK也是一种监控，只不过是日志方面的监控，而非全面性质的监控，而像zabbix这种监控工具就属于全面性质的监控，我们可以把ELK看做是zabbix的一种补充。 日志分析其实有多种的解决方案，比如说国内有家厂商叫建恒信安，他们出售一种设备，这种设备的名字叫日志审计，其实就是一个日志分析，我们公司曾经出售过这样的设备，这种设备不过就是一个普通的服务器然后安装了一个日志分析的服务

一、为什么要用到 ELK 一般我们需要进行日志分析场景：直接在日志文件中 grep、awk 就可以获得自己想要的信息。 但在规模较大的场景中，此方法效率低下，面临问题包括日志量太大如何归档、文本搜索太慢怎么办、 如何多维度查询。需要集中化的日志管理，所有服务器上的日志收集汇总。常见解决思路是建立集中 式日志收集系统，将所有节点上的日志统一收集，管理，访问。 一般大型系统是一个分布式部署的架构，不同的服务模块部署在不同的服务器上，问题出现时， 大部分情况需要根据问题暴露的关键信息，定位到具体的服务器和服务模块，构建一套集中式日志系统，可以提高定位问题的效率。 一个完整的集中式日志系统，需要包含以下几个主要特点： 收集－能够采集多种来源的日志数据 传输－能够稳定的把日志数据传输到中央系统 存储－如何存储日志数据 分析－可以支持 UI 分析 警告－能够提供错误报告， 监控机制 ELK 提供了一整套解决方案，并且都是开源软件，之间互相配 合使用，完美衔接，高效的满足了很多场合的应用。目前主流的一种日志系统。 二、ELK 介绍 ELK 是三个开源软件的缩写，分别表示：Elasticsearch , Logstash, Kibana , 它们都是开源软件。现在还有一个 FileBeat，它是一个轻量级的日志收集处理工具，Filebeat 占用资源少，适合于在各个服务 器上搜集日志后传输给