elk日志分析

ELK + filebeat集群部署 ELK简介 Elasticsearch Elasticsearch是一个实时的分布式搜索分析引擎， 它能让你以一个之前从未有过的速度和规模，去探索你的数据。它被用作全文检索、结构化搜索、分析以及这三个功能的组合 2.Logstash Logstash是一款强大的数据处理工具，它可以实现数据传输，格式处理，格式化输出，还有强大的插件功能，常用于日志处理。 3.Kibana kibana是一个开源和免费的工具，它可以为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。 官网地址： https://www.elastic.co/cn/downloads/ 注意：配置文件ip要根据实际情况修改 环境准备,三台Linux服务器，系统统一 elk-node1 192.168.3.181 数据、主节点（安装elasticsearch、logstash、kabana、filebeat） elk-node2 192.168.3.182 数据节点（安装elasticsearch、filebeat) elk-node3 192.168.3.183 数据节点（安装elasticsearch、filebeat） 修改hosts文件每台hosts均相同 vim /etc/hosts 192.168.243

ELK + filebeat集群部署 一、ELK简介 1. Elasticsearch Elasticsearch是一个实时的分布式搜索分析引擎， 它能让你以一个之前从未有过的速度和规模，去探索你的数据。它被用作全文检索、结构化搜索、分析以及这三个功能的组合 2.Logstash Logstash是一款强大的数据处理工具，它可以实现数据传输，格式处理，格式化输出，还有强大的插件功能，常用于日志处理。 3.Kibana kibana是一个开源和免费的工具，它可以为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。 4.ELK版本信息为7.2.1，你可以从官网下，也可以直接从下面地址下载： https://artifacts.elastic.co/downloads/logstash/logstash-7.2.1.tar.gz https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-7.2.1-linux-x86_64.tar.gz https://artifacts.elastic.co/downloads/kibana/kibana-7.2.1-linux-x86_64.tar.gz 官网地址：https://www.elastic.co

ELK 日志分析 1. 为什么用到 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。 2.ELK简介 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

ELK日志分析及操作步骤： 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。 ELK的核心套件： ElasticSearch是实时全文搜索和分析引擎，提供搜集、分析、存 储数据三大功能；是一套开放REST和JAVA API等结构提供高效 搜索功能，可扩展的分布式系统。它构建于Apache Lucene搜 索引擎库之上。 Logstash是一个用来搜集、分析

一、需求背景 业务发展越来越庞大，服务器越来越多 各种访问日志、应用日志、错误日志量越来越多，导致运维人员无法很好的去管理日志 开发人员排查问题，需要到服务器上查日志，不方便 运营人员需要一些数据，需要我们运维到服务器上分析日志 二、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。但在规模较大也就是日志量多而复杂的场景中，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。大型系统通常都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 而ELK则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。是目前主流的一种日志系统。 三、ELK简介 ELK是三个开源软件的缩写

一. ELK是什么？ 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、图形。 二：ELK的用途 传统意义上，ELK是作为替代Splunk的一个开源解决方案。Splunk 是日志分析领域的领导者。日志分析并不仅仅包括系统产生的错误日志，异常，也包括业务逻辑，或者任何文本类的分析。而基于日志的分析，能够在其上产生非常多的解决方案，譬如： 问题排查。我们常说，运维和开发这一辈子无非就是和问题在战斗，所以这个说起来很朴实的四个字，其实是沉甸甸的。很多公司其实不缺钱，就要稳定，而要稳定，就要运维和开发能够快速的定位问题，甚至防微杜渐，把问题杀死在摇篮里。日志分析技术显然问题排查的基石

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，官方也推荐此工具。 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。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 主要是用来日志的搜集、分析、过滤日志的工具，支持大量的数据获取方式。一般工作方式为c/s架构，client端安装在需要收集日志的主机上，server端负责将收到的各节点日志进行过滤、修改等操作在一并发往elasticsearch上去。 Kibana 也是一个开源和免费的工具，Kibana可以为 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日志分析友好的 Web 界面，可以帮助汇总、分析和搜索重要数据日志。 系统环境（rhel7.3）: elasticsearch:6.6.1 logstash:6.6.1 kibana:6.6.1 1.elasticsearch的搭建 [root@base1 ~]# ls elasticsearch-6.6.1.rpm

阅读目录： 1. 环境准备 2. 安装 Logstash 3. 配置 Logstash 4. Logstash 采集的日志数据，在 Kibana 中显示 5. 安装配置 Filebeat 6. Filebeat 采集的日志数据，在 Kibana 中显示 7. Filebeat 采集日志数据，Logstash 过滤 8. Filebeat 采集的日志数据，Logstash 过滤后，在 Kibana 中显示 上一篇主要说的是 Elasticsearch 和 Kibana 安装配置，以及服务追踪数据的处理和展示，日志数据采集使用的 Spring Cloud Sleuth Zipkin + Stream/RabbitMQ 中间件（Service 端配置），然后 Zipkin Server 从队列中获取日志数据，再使用 HTTP 的请求的方式，传输并存储到 Elasticsearch 中，最后 Kibana 进行日志数据展示。 在 ELK Stack 中，日志数据采集有单独的工具，就是 Logstash 和 Beats。 Logstash 主要是用来日志的搜集、分析、过滤日志的工具，支持大量的数据获取方式。一般工作方式为 c/s 架构，client 端安装在需要收集日志的主机上，server 端负责将收到的各节点日志进行过滤、修改等操作在一并发往 Elasticsearch 上去。

一、简单介绍 EFK 不是一个软件，而是一套解决方案。EFK 是三个开源软件的缩写，Elasticsearch，FileBeat，Kibana。其中 ELasticsearch 负责日志分析和存储，FileBeat 负责日志收集，Kibana 负责界面展示。它们之间互相配合使用，完美衔接，高效的满足了很多场合的应用，是目前主流的一种日志分析系统解决方案。 EFK 和 ELK 只有一个区别， 收集日志的组件由 Logstash 替换成了 FileBeat，因为 Filebeat 相对于 Logstash 来说有2个好处： 侵入低，无需修改 elasticsearch 和 kibana 的配置； 性能高，IO 占用率比 logstash 小太多； 当然 Logstash 相比于 FileBeat 也有一定的优势，比如 Logstash 对于日志的格式化处理能力，FileBeat 只是将日志从日志文件中读取出来，当然如果收集的日志本身是有一定格式的，FileBeat 也可以格式化，但是相对于Logstash 来说，效果差很多。 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。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。 Filebeat 隶属于 Beats。目前 Beats

日志的作用：系统运维和开发人员可以通过日志了解服务器软硬件，检查配置过程当中发生的错误和错误原因。以便了解服务器的负荷，性能的安全性，从而及时的采取措施纠正错误。 日志的功能：解决系统故障和发现问题的主要手段。 日志主要包括：系统日志，应用程序日志，安全日志。 集中化管理日志。对于日志的统计和检索是一件比较麻烦的事情。一般使用grep ,awk和wc等Linux命令去实现检索和统计。但是对于查询，排序和统计，就显得有些力不存心。而ELK正好能解决上述问题 ELK是开源分布式的搜索的引擎。它是由ElasticSearch，Logstash和Kiabana三个开源工具构成。 Elasticsearch功能：分布式，零配置，自动发现，索引自动分片，自动搜索负载，索引副本机制。 Logstash功能：完全开源，负责对日志进行收集，过滤和存储。 Kibana功能：完全开源免费，它为Elasticsearch和Logstash提供日志分析web界面，帮助汇总，分析和搜索重要数据日志 工作原理：Logstash负责收集AppServer常用的log（日志），并且存放到Elasticsearch集群当中，kibana则从ES集群当中查询数据并生成图表。然后，返回给Browser（浏览器） 一：ELasticSearch介绍 基于Lucene搜索服务器，提供了一个分布式多用户能力的全文搜索