filebeat

案例1. Kibaba:数据可视化平台工具 1.特点 :灵活的分析和可视化平台 实时总结流量和数据的图表 为不同的用户显示直观的界面 即时分享和嵌入的仪表盘 2.kibana安装 1.首先配置yum源 将1.51的yum源copy给kibana主机, 2.修改/etc/hosts 保证互相能ping通 3.ssh-copy-id 保证与其他机器免密登录 4.安装:yum -y install kibana 5.修改配置文件 vim /opt/kibana/config/kibana.yml 6.启动,设置开机自启动 systemctl start kibana systemctl enable kibana 7.web访问kibana Logstash是什么 是一个数据采集.加工处理以及传输的工具 特点: 所有类型的数据集中处理 不同模式和格式数据的正常化 自定义日志格式的迅速扩展 为自定义数据源轻松添加插件 3. logstash 三大模块 input 模块:只负责获取数据(通过邮件,缓存,web sockt等等),不做任何处理.原封不动的交给filter -----相当于采购 filter 模块:进行数据处理(变成有序的格式) -----加工处理(厨师) output 模块:输出格式化好的数据(内部处理 收发邮件,等) ------服务员(上菜) 修改配置文件(定义这三个区域)

LogStash： 开源的服务器端数据处理管道。能够同时从多个来源采集数据、转换数据，并最终把数据发送到喜欢的存储库中。 Redis： redis是一个高性能的key-value数据库。是一个ANSI C便携的开源程序。 NSSM： (the Non-Sucking Service Manager)是Windows环境下一款免安装的服务管理软件，它可以将应用封装成服务，使之像windows服务可以设置自动启动等。同类型的工具还有微软自己的srvany，不过nssm更加简单易用，并且功能强大。 FileBeat： Filebeat是本地文件的日志数据采集器。 作为服务器上的代理安装，Filebeat监视日志目录或特定日志文件，tail file，并将它们转发给Elasticsearch或Logstash进行索引、kafka 等。 elasticsearch： 是一个基于Lucene的搜索服务器。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，是当前流行的企业级搜索引擎。 Apache HTTP Server（简称Apache）： 是Apache软件基金会的一个开放源码的网页服务器，可以在大多数计算机操作系统中运行，由于其多平台和安全性被广泛使用

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

概述 EFK可能都不熟悉，实际上EFK是大名鼎鼎的日志系统ELK的一个变种。 在没有分布式日志的时候，每次出问题了需要查询日志的时候，需要登录到Linux服务器，使用命令cat -n xxxx|grep xxxx 搜索出日志在哪一行，然后cat -n xxx|tail -n +n行|head -n 显示多少行，这样不仅效率低下，而且对于程序异常也不方便查询，日志少还好，一旦整合出来的日志达到几个G或者几十G的时候，仅仅是搜索都会搜索很长时间了，当然如果知道是哪天什么时候发生的问题当然也方便查询，但是实际上很多时候有问题的时候，是不知道到底什么时候出的问题，所以就必须要在聚合日志中去搜索（一般日志是按照天来分文件的，聚合日志就是把很多天的日志合并在一起，这样方便查询），而搭建EFK日志分析系统的目的就是将日志聚合起来，达到快速查看快速分析的目的，使用EFK不仅可以快速的聚合出每天的日志，还能将不同项目的日志聚合起来，对于微服务和分布式架构来说，查询日志尤为方便，而且因为日志保存在Elasticsearch中，所以查询速度非常之快，EFK不是一个软件，而是一套解决方案，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。EFK是三个开源软件的缩写，分别表示：Elasticsearch , FileBeat, Kibana ,

下载 Elasticsearch https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch 下载 Kibana https://www.elastic.co/cn/downloads/kibana 下载 Filebeat https://www.elastic.co/cn/downloads/beats/filebeat 下载 Logstash https://www.elastic.co/cn/downloads/logstash 安装参考： https://blog.csdn.net/weixin_41047933/article/details/82699823 Elk集群安装+配置（Elasticsearch+Logstash+Filebeat+Kafka+zookeeper+Kibana） https://blog.csdn.net/fenglailea/article/details/52486471 ELKF(Elasticsearch+Logstash+ Kibana+ Filebeat) 部署 https://blog.csdn.net/dayi_123/article/details/78386731 elk安装及使用四（logstash的安装及使用） 安装过程不做赘述！参考上述链接。就说一下我安装过程中遇到的问题！

filebeat使用pipeline的grok 因为不想使用logstash 想偷懒使用filebeat 且新版的filebeat支持grok 先创个一个json文件 { "description": "Test pipeline", "processors": [{ "grok": { "field": "message", "patterns": ["%{IP:client} %{WORD:method} %{URIPATHPARAM:request} %{NUMBER:bytes} %{NUMBER:duration}"] } } ] } curl -H 'Content-Type: application/json' -XPUT 'http://10.6.11.176:9200/_ingest/pipeline/Test-pipeline' -d@Test-pipeline.json curl -XPUT '10.6.11.176:9200/myindex/type/1?pipeline=Test-pipeline&pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d' { "message" : "55.3.244.1 GET /index.html 15824 0.043" } ' es里的数据

I currently have architecture with filebeat as the log shipper, which sends logs to log stash indexer instance and then to managed elastic search in AWS. Due to persistent TCP connections, I cannot load balance using AWS ELB multiple log stash indexer instances since filebeats always picks on of the instances and sends it there. So I decided to use redis. Now seeing how difficult it is to scale redis and make it highly available compontent in ELK stack I want to ask what is even the point of redis. I read a million times it acts as a buffer, but if filebeats stops sending logs to logstash if

1.elasticsearch.yml关键配置说明（无权限配置） cluster.name 集群名称，以此作为是否是同一集群的判断条件 node.name 节点名称，以此作为集群中不同节点的区分条件 network.host/http.port 网络地址和端口，用于http 和 ttransport服务使用 path.data 数据存储地址 path.log 日志存储地址 discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["host1", "host2"] 集群区 2.elasticsearch集群配置注意点： 错误1）MasterNotDiscoveredException：没有设置 node.master: true node.data: true 　错误2）[o.e.d.z.ZenDiscovery ] [node-2] failed to send join request to master [{node-1}], reason [RemoteTransportException[[node-1][internal:discovery/zen/join]]; nested: IllegalArgumentException[can't add node {node-2}, found existing node {node-1} with the

目录 kubernetes集群 集群拓扑图 新节点加入集群 本地 docker registry与开发环境 ELK 开发与部署 ELK架构拓扑图 Elasticsearch 开发、调试与部署 Kibana 部署 Logstash+filebeat 开发、调试与部署 注：本文仅涉及使ELK+k8s能够正确搜集并分析ZStack manager log所做的相关开发工作，关于HA(Hign available)、HC(High Concurrency)、日志保存等更多问题将在后期研究中给出相关解决方案。后续会进行如下优化或研究： 利用GitRepo进行快速开发调试 cephfs for elasticsearch's persistent storage index lifecycle management 关于HA/HC的研究与实践(待续) 一、kubernetes集群 集群结构拓扑图（位于172.20.0.10上的4台vm搭建的kubernetes集群） kubeadm version：1.14.2-0 kubelet version: 1.14.2-0 kubernetes-cni version: 0.7.5-0 docker server version: 1.13.1 新woker node加入集群方法 新节点加入cluster命令： kubeadm join 10.0