elk日志分析

一、ELK介绍 ELK是三款开源软件的缩写，即：ElasticSearch + Logstash + Kibana。这三个工具组合形成了一套实用、易用的监控架构，可抓取系统日志、apache日志、nginx日志、mysql日志等多种日志类型，目前很多公司用它来搭建可视化的集中式日志分析平台。 ElasticSearch：是一个分布式的RESTful风格的搜索和数据分析引擎，同时还提供了集中存储功能，它主要负责将logstash抓取来的日志数据进行检索、查询、分析等。 Logstash：日志处理工具，负责日志收集、转换、解析等，并将解析后的日志推送给ElasticSearch进行检索。 Kibana：Web前端，可以将ElasticSearch检索后的日志转化为各种图表，为用户提供数据可视化支持。 Filebeat：轻量型日志采集器，负责采集文件形式的日志，并将采集来的日志推送给logstash进行处理。 Winlogbeat：轻量型windows事件日志采集器，负责采集wondows的事件日志，并将采集来的日志推送给logstash进行处理。 二、部署环境 由于我这边是测试环境，所以ElasticSearch + Logstash + Kibana这三个软件我都是装在一台机器上面，如果是生产环境，建议分开部署，并且ElasticSearch可配置成集群方式。 IP:192.168

笔记内容：搭建ELK日志分析平台——搭建kibana和logstash服务器 笔记日期：2018-03-03 27.6 安装kibana 27.7 安装logstash 27.8 配置logstash 27.9 kibana上查看日志 27.10 收集nginx日志 27.11 使用beats采集日志 本文是上一篇 搭建ELK日志分析平台（上）—— ELK介绍及搭建 Elasticsearch 分布式集群 的后续。 安装kibana 由于上一篇中我们已经配置过yum源，这里就不用再配置了，直接yum安装即可，安装命令如下，在主节点上安装： [root@master-node ~]# yum -y install kibana 若yum安装的速度太慢，可以直接下载rpm包来进行安装： [root@master-node ~]# wget https://artifacts.elastic.co/downloads/kibana/kibana-6.0.0-x86_64.rpm [root@master-node ~]# rpm -ivh kibana-6.0.0-x86_64.rpm 安装完成后，对kibana进行配置： [root@master-node ~]# vim /etc/kibana/kibana.yml # 增加以下内容 server.port: 5601 #

笔记内容：搭建ELK日志分析平台（上）—— ELK介绍及搭建 Elasticsearch 分布式集群 笔记日期：2018-03-02 27.1 ELK介绍 27.2 ELK安装准备工作 27.3 安装es 27.4 配置es 27.5 curl查看es集群情况 ELK介绍 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 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

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，找出耗时请求进行优化等等。 3）数据分析。如果是格式化的log