logstash

Filebeat内置了不少的模块，可以直接使用他们对日志进行收集，支持的模块如下： [ root@ELK-chaofeng07 logstash ] # filebeat modules list Enabled: mysql Disabled: apache2 auditd elasticsearch haproxy icinga iis kafka kibana logstash mongodb nginx osquery postgresql redis suricata system traefik 只要是上面出现的filebeat都是支持的，但是使用它之前需要设置一下才可以使用，比如： filebeat modules enable mysql 那这次我们来看看如何使用mysql模块收集mysql的慢查询日志和错误日志 1、首先是使filebeat支持mysql模块 filebeat modules enable mysql 2、在配置文件/etc/filebeat/filebeat.yml启用输出到elasticsearch和kibana的功能。 设置完成后保存就可以了。此外，你的kibana和elasticsearch集群需要正常运行才能进行下一步。 3、开始准备预定义环境 filebeat setup - e 如果最后报错了，那么需要根据情况进行修复。 4

ELK 经典用法—企业自定义日志收集切割和mysql模块 一、收集切割公司自定义的日志 很多公司的日志并不是和服务默认的日志格式一致，因此，就需要我们来进行切割了。 1、需切割的日志示例 2018-02-24 11:19:23,532 [143] DEBUG performanceTrace 1145 http://api.114995.com:8082/api/Carpool/QueryMatchRoutes 183.205.134.240 null 972533 310000 TITTL00 HUAWEI 860485038452951 3.1.146 HUAWEI 5.1 113.552344 33.332737 发送响应完成 Exception:(null) 2、切割的配置 在logstash 上，使用fifter 的grok 插件进行切割 input { beats { port => "5044" } } filter { grok { match => { "message" => "%{TIMESTAMP_ISO8601:timestamp} \[%{NUMBER:thread:int}\] %{DATA:level} (?<logger>[a-zA-Z]+) %{NUMBER:executeTime:int} %{URI:url} %{IP:clientip} %

本文收录在 Linux运维企业架构实战系列 一、收集切割公司自定义的日志 很多公司的日志并不是和服务默认的日志格式一致，因此，就需要我们来进行切割了。 1、需切割的日志示例 2018-02-24 11:19:23,532 [143] DEBUG performanceTrace 1145 http://api.114995.com:8082/api/Carpool/QueryMatchRoutes 183.205.134.240 null 972533 310000 TITTL00 HUAWEI 860485038452951 3.1.146 HUAWEI 5.1 113.552344 33.332737 发送响应完成 Exception:(null) 2、切割的配置 在logstash 上，使用fifter 的grok 插件进行切割 input { beats { port => "5044" } } filter { grok { match => { "message" => "%{TIMESTAMP_ISO8601:timestamp} \[%{NUMBER:thread:int}\] %{DATA:level} (?<logger>[a-zA-Z]+) %{NUMBER:executeTime:int} %{URI:url} %{IP:clientip} %

filebeat 配置 filebeat output 配置 filebeat filter 配置 filebeat _ es ingest node filebeat module 收集NGINX log Packetbeat Logstash codec Logstash Beats 来自 https://time.geekbang.org/course/detail/100030501-141191 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/ouminzy/blog/4269763

【 　　前言：以前搭了个简单的ELK日志系统，以我个人的感觉来说，ELK日志系统还是非常好用的。以前没有弄这个ELK日志系统的时候，线上的项目出了bug，报错了，要定位错误是什么，错误出现在哪个java代码文件里，每次都要在服务器上使用linux命令打开日志文件查看错误，简直繁琐无比。 　　搭了这个ELK日志系统之后，项目中的所有日志打印都发送到了ELK里面，然后通过ELK中的kibana视图界面 搜索 或 查看 各个时间段的日志，以及什么级别的日志，巨方便。 　　当然上次搭建的ELK日志系统只是个简单的，今天打算把消息中间件kafka整合到ELK日志系统里。 》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》 目前还是借鉴这位老哥的博客，搭建一个高并发场景的ELK日志系统：https://blog.csdn.net/qq_22211217/article/details/80764568，最后搭建高并发ELK日志系统流程图如下： 】 1、先说说整个ELK日志系统的流程 　　 2、开始搭建ELK日志系统 　　2.1、准备工作： 　　　　　　先准备3台机器：我的分别如下： 　　　　　　　　192.168.2.115 　　　　　　　　192.168.2.116 　　　　　　　　192.168.2.119

转载于http://www.cnblogs.com/kevingrace/p/9104423.html 之前的文档介绍了ELK架构的基础知识（推荐参考下 http://blog.oldboyedu.com/elk/ ），日志集中分析系统的实施方案： - ELK+Redis - ELK+Filebeat - ELK+Filebeat+Redis - ELK+Filebeat+Kafka+ZooKeeper ELK进一步优化架构为EFK，其中F就表示Filebeat。Filebeat即是轻量级数据收集引擎，基于原先Logstash-fowarder 的源码改造出来。换句话说：Filebeat就是新版的 Logstash-fowarder，也会是ELK Stack在shipper端的第一选择。 这里选择ELK+Redis的方式进行部署，下面简单记录下ELK结合Redis搭建日志分析平台的集群环境部署过程，大致的架构如下： + Elasticsearch是一个分布式搜索分析引擎，稳定、可水平扩展、易于管理是它的主要设计初衷 + Logstash是一个灵活的数据收集、加工和传输的管道软件 + Kibana是一个数据可视化平台，可以通过将数据转化为酷炫而强大的图像而实现与数据的交互将三者的收集加工，存储分析和可视转化整合在一起就形成了ELK。 基本流程： 1）Logstash

前面的博客，有具体的ELK安装配置步骤，此处在其基础上修改 修改配置文件并启动 [root@topcheer filebeat-6.2.3-linux-x86_64] # vim filebeat.yml [root@topcheer filebeat-6.2.3-linux-x86_64] # ll 总用量 50772 drwxr -x---. 2 root root 39 12月 2 13:57 data -rw-r--r--. 1 root root 44384 3月 13 2018 fields.yml -rwxr-xr-x. 1 root root 49058867 3月 13 2018 filebeat -rw-r--r--. 1 root root 1887159 12月 3 17:47 filebeat-7-5-0 -rw-r-----. 1 root root 52193 3月 13 2018 filebeat.reference.yml -rw-------. 1 root root 7299 12月 3 17:58 filebeat.yml drwxrwxr -x. 4 wgr wgr 24 3月 13 2018 kibana -rw-r--r--. 1 root root 583 3月 13 2018 LICENSE.txt drwxr -xr-x. 14

一.简介 ELK Stack是软件集合Elasticsearch、Logstash、Kibana的简称，由这三个软件及其相关的组件可以打造大规模日志实时处理系统。 其中，Elasticsearch 是一个基于 Lucene 的、支持全文索引的分布式存储和索引引擎，主要负责将日志索引并存储起来，方便业务方检索查询。 Logstash是一个日志收集、过滤、转发的中间件，主要负责将各条业务线的各类日志统一收集、过滤后，转发给 Elasticsearch 进行下一步处理。 Kibana是一个可视化工具，主要负责查询 Elasticsearch 的数据并以可视化的方式展现给业务方，比如各类饼图、直方图、区域图等。 所谓“大规模”，指的是 ELK Stack 组成的系统以一种水平扩展的方式支持每天收集、过滤、索引和存储 TB 规模以上的各类日志。 通常，各类文本形式的日志都在处理范围，包括但不限于 Web 访问日志，如 Nginx/Apache Access Log 。 基于对日志的实时分析，可以随时掌握服务的运行状况、统计 PV/UV、发现异常流量、分析用户行为、查看热门站内搜索关键词等。 上图是ELK Stack实际应用中典型的一种架构，其中: 1）filebeat：部署在具体的业务机器上，通过定时监控的方式获取增量的日志，并转发到Kafka消息系统暂存。 2）Kafka：以高吞吐量的特征

转载自： https://blog.csdn.net/UbuntuTouch/article/details/105922198 Logstash模式： https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/plugins-filters-grok.html 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4306166/blog/4269271

>>> 目录 <<< 一、概述 二、核心组件 三、基本概念 四、系统架构 五、镜像制作 六、服务编排 七、持续部署 八、故障排查 >>> 正文 <<< 一、 概述 Kubernetes是容器集群管理系统，是一个开源的平台，可以实现容器集群的自动化部署、自动扩缩容、维护等功能。Kubernetes特点 : ☛ 可移植: 支持公有云，私有云，混合云，多重云 ☛ 可扩展: 模块化, 插件化, 可挂载, 可组合 ☛ 自动化: 自动部署，自动重启，自动复制，自动伸缩/扩展 二、 核心组件 1) 主要组件 ● etcd ： 保存了整个集群的状态； ● apiserver ： 提供了资源操作的唯一入口，并提供访问控制、API注册和发现等机制； ● scheduler ： 负责资源的调度，按照预定的调度策略将Pod调度到相应的机器上； ● controller manager ： 负责维护集群的状态，比如故障检测、自动扩展、滚动更新等； ● kubelet ： 负责维护容器的生命周期，同时也负责数据卷（CVI）和网络（CNI）的管理； ● kube-proxy ： 负责为Service提供集群内部的服务发现和负载均衡； ● Container runtime ： 负责镜像管理以及Pod和容器的真正运行（CRI）； 2) 扩展组件 ● kube-dns ： 负责为整个集群提供DNS服务 ●