elk日志分析

ELK——日志分析收集平台 ELK简介： 在开源的日志管理方案之中，最出名的莫过于ELK了，ELK由ElasticSearch、Logstash和Kiabana三个开源工具组成。 1）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，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。 在elasticsearch中，所有节点的数据是均等的。 2）Logstash是一个完全开源的工具，它可以对你的日志进行收集、过滤、分析，支持大量的数据获取方法，并将其存储供以后使用（如搜索）。 说到搜索，logstash带有一个web界面，搜索和展示所有日志。 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。 3）Kibana 是一个基于浏览器页面的Elasticsearch前端展示工具，也是一个开源和免费的工具，Kibana可以为

Docker安装ELK环境（二） 日志收集系统架构 https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/deploying-and-scaling.html http://dockone.io/article/505#rd?sukey=fc78a68049a14bb21970769bd4cdecc8f803567ce85b9148150a8f086c5ea01b195498f33b858ddf9c93183f1c09d255 http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4NDM0OTQ0NA==&mid=400670251&idx=1&sn=dec80ffddf9b6b0619a89605c397a2c2&scene=1&srcid=1201EdUMaGhzFetS4f7Pe8QX&key=ac89cba618d2d9767d9841c0e75232b77db8e3d08ed0c4bd45b9796dc6c27292d6f9776642a755bcf64dfeededbede63&ascene=0&uin=OTIxOTMxODgw&devicetype=iMac+MacBookPro12%2C1+OSX+OSX+10.10.3+build(14D136)&version=11020201&pass_ticket

阅读目录： 1. ELK Stack 简介 2. 环境准备 3. 安装 Elasticsearch 4. 安装 Kibana 5. Kibana 使用 6. Elasticsearch 命令 最近在开发分布式服务追踪，使用 Spring Cloud Sleuth Zipkin + Stream + RabbitMQ 中间件，默认使用内存存储数据，但这样应用于生产环境，就不太合适了。 最终我采用的方案： 服务追踪数据使用 RabbitMQ 进行采集 + 数据存储使用 Elasticsearch + 数据展示使用 Kibana 。 这篇文章主要记录 Elasticsearch 和 Kibana 环境的配置，以及采集服务追踪数据的显出处理。 1. ELK Stack 简介 ELK 是三个开源软件的缩写，分别为：Elasticsearch、Logstash 以及 Kibana，它们都是开源软件。不过现在还新增了一个 Beats，它是一个轻量级的日志收集处理工具（Agent），Beats 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，目前由于原本的 ELK Stack 成员中加入了 Beats 工具所以已改名为 Elastic Stack。 根据 Google Trend 的信息显示，Elastic Stack 已经成为目前最流行的集中式日志解决方案。

1. 前言 先上一张整体的效果图： 上面这张图就是通过 ELK 分析 nginx 日志所得到的数据，通过 kibana 的功能展示出来的效果图。是不是这样对日志做了解析，想要知道的数据一目了然。接下来就是实现过程实录。 2. 实现过程 通过上一篇： ELK 部署文档 已经对 ELK + filebeat 获取 nginx 做了详细的配置介绍，这里重点就不在安装 ELK 上面了。 下面这边的内容，主要是针对 logstash 配置文件的编写和 kibana web界面的配置。 主机信息在申明下，和上一篇一样： 2.1 nginx 日志格式编写 在编写logstash 文件之前，得有一个标准输入输出格式，这个格式通用的就是 json 格式。 首先，考虑如果才能获取 json 格式的日志，当然可以直接通过修改 nginx 日志的格式来实现，因此开始修改 nginx 日志格式。如果获取的日志无法修改json 格式，则可以通过正则表达式来匹配。 在nginx 配置文件中添加如下日志格式： http { … log_format main_json '{"domain":"$server_name",' '"http_x_forwarded_for":"$http_x_forwarded_for",' '"time_local":"$time_iso8601",' '"request":"

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。 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，适合于在各个服务器上搜集日志后传输给Logstash

1.获取所需安装包并安装 安装时先安装jdk包，不然可能会出错。 [root@server1 ~]# ls elasticsearch-6.6.1.rpm jdk-8u121-linux-x64.rpm [root@server1 ~]# yum -y install jdk-8u121-linux-x64.rpm [root@server1 ~]# yum -y install elasticsearch-6.6.1.rpm 2.在/etc/elasticsearch/编辑elk的配置文件 [root@server1 ~]# cd /etc/elasticsearch/ [root@server1 elasticsearch]# vim elasticsearch.yml 17 cluster.name: my-es 23 node.name: server1 43 bootstrap.memory_lock: true 55 network.host: 172.25.32.1 59 http.port: 9200 3.更改系统默认文件数 [root@server1 elasticsearch]# vim /etc/security/limits.conf elasticsearch - nofile 65536 4.添加服务脚本中的内存锁定 [root@server1

在日常运维工作中，对于系统和业务日志的处理尤为重要。今天，在这里分享一下自己部署的ELK（+Redis）-开源实时日志分析平台的记录过程（仅依据本人的实际操作为例说明，如有误述，敬请指出）~ ================概念介绍================ 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。经常分析日志可以了解服务器的负荷，性能安全性，从而及时采取措施纠正错误。 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。 通过我们需要对日志进行集中化管理，将所有机器上的日志信息收集、汇总到一起。 完整的日志数据具有非常重要的作用： 1）信息查找。通过检索日志信息，定位相应的bug，找出解决方案。 2）服务诊断。通过对日志信息进行统计、分析，了解服务器的负荷和服务运行状态

一、拓扑图 二、下载 elasticsearch-7.2.0-linux-x86_64.tar.gz filebeat-7.2.0-linux-x86_64.tar.gz kibana-7.2.0-linux-x86_64.tar.gz 此处的本机IP是192.168.100.11 三个包 配置安装elasticsearch ​ root@node01:~/ELK# tar zxvf elasticsearch-7.2.0-linux-x86_64.tar.gz ​ root@node01:~/ELK# ls elasticsearch-7.2.0 elasticsearch-7.2.0-linux-x86_64.tar.gz filebeat-7.2.0-linux-x86_64.tar.gz kibana-7.2.0-linux-x86_64.tar.gz ​ root@node01:~/ELK# mv elasticsearch-7.2.0 /usr/local/es ​ root@node01:~/ELK# cd /usr/local/es/ ​ root@node01:/usr/local/es# ls bin config data jdk lib LICENSE.txt logs modules NOTICE.txt plugins README.textile ​

* ELK简介： ELK是Elasticsearch 、 Logstash、Kibana三个开源软件的缩写。ELK Stack 5.0版本之后新增Beats工具，因此，ELK Stack也改名为Elastic Stack，Beats是一个轻量级的日志收集处理工具(Agent)，Beats占用资源少，适合于在各个服务器上搜集日志后传输给Logstash，也是官方推荐的工具。 Elastic Stack包含： Elasticsearch：是一个基于 Lucene 构建的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，作为 ELK 的核心，它集中存储数据。 Logstash： 主要是日志的搜集、分析、过滤日志的工具，支持以 TCP/UDP/HTTP 多种方式收集数据（也可以接受 Beats 传输来的数据），并对数据做进一步丰富或提取字段处理。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，再一并发往elasticsearch。 Kibana：是一个开源的分析和可视化工具，可以为 Logstash 和 ElasticSearch 提供日志分析友好的 Web 界面，可以帮助汇总、分析和搜索重要数据日志

基于ELK的日志分析/存储/展示 背景介绍 在我们日常生活中，我们经常需要回顾以前发生的一些事情；或者，当出现了一些问题的时候，可以从某些地方去查找原因，寻找发生问题的痕迹。无可避免需要用到文字的、图像的等等不同形式的记录。用计算机的术语表达，就是 LOG，或日志。 日志，对于任何系统来说都是及其重要的组成部分。在计算机系统里面，更是如此。但是由于现在的计算机系统大多比较复杂，很多系统都不是在一个地方，甚至都是跨国界的；即使是在一个地方的系统，也有不同的来源，比如，操作系统，应用服务，业务逻辑等等。他们都在不停产生各种各样的日志数据。根据不完全统计，我们全球每天大约要产生 2EB（1018）的数据。 面对如此海量的数据，又是分布在各个不同地方，如果我们需要去查找一些重要的信息，难道还是使用传统的方法，去登陆到一台台机器上查看？看来传统的工具和方法已经显得非常笨拙和低效了。于是，一些聪明人就提出了建立一套集中式的方法，把不同来源的数据集中整合到一个地方。 一个完整的集中式日志系统，是离不开以下几个主要特点的： - 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简介 ELK并不是一款软件，而是一套完整的日志解决方案，由Elasticsearch