0背景介绍 随着机器个数的增加.各种服务.各种组件的扩容.开发人员的递增,日志的运维问题是日渐尖锐.通常,日志都是存储在服务运行的本地机器上,使用脚本来管理,一般非压缩日志保留最近三天,压缩保留最近1个月,其它直接删除或迁移到日志服务器上. 运维会将这些日志mount到远程的日志服务器上,然后开发人员使用运维分配的账号登陆堡垒机器跳转到日志服务器上查看不同项目不同机器的日志. 下图是日志服务器某一个项目的所有ip日志目录截图,相信大家传统的查看日志类似这样. 如果你要查阅不同的项目,项目机器数十…
ELK+Filebeat+Kafka+ZooKeeper 构建海量日志分析平台 参考:http://www.tuicool.com/articles/R77fieA 我在做ELK日志平台开始之初选择为ELK+Redis直接构建,在采集nginx日志时一切正常,当我采集我司业务报文日志类后,logstash会报大量的redis connect timeout.换成redis cluster后也是同样的情况后,就考虑对消息中间件进行替换重新选型,经过各种刷文档,决定选用kafka来替换redis.根…
日志分析平台,架构图如下: 架构解读 : (整个架构从左到右,总共分为5层) 第一层.数据采集层 最左边的是业务服务器集群,上面安装了filebeat做日志采集,同时把采集的日志分别发送给两个logstash服务. 第二层. logstash服务把接受到的日志经过格式处理,转存到本地的kafka broker+zookeeper集群中. 第三层.数据转发层 这个单独的Logstash节点会实时去kafka broker集群拉数据,转发至ES DataNode. 第四层.数据持久化存储 ES Da…
通过flume收集其他机器上flume的监测数据,发送到本机的kafka进行消费. 环境:slave中安装flume,master中安装flume+kafka(这里用两台虚拟机,也可以用三台以上) masterIP 192.168.83.128 slaveIP 192.168.83.129 通过监控test.log文件的变化,收集变化信息发送到主机的flume中,再发送到kafka中进行消费 1.配置slave1在flume中配置conf目录中的example.conf文件,没有就创建一个 #N…
在初步完成Kubernetes集群架构的建立后,通过搭建一些监控组件,我们已经能够实现 图形化的监控每个node,pod的状态信息和资源情况 通过scale进行replicateSet的扩展和伸缩 通过kubectl logs 或dashboard去查看每个Pod的运行日志 但是,在分布式架构中节点的规模往往是很庞大的,一个典型的生产环境可能有几十上百个minion节点,在这种情况下就需要建立一套集中的日志监控和管理系统,在本人前期的思考中,也想通过volumn外挂到存储的方式实现weblogi…
使用 logstash + kafka + elasticsearch 实现日志监控 https://blog.csdn.net/github_39939645/article/details/78881047 在本文中,将介绍使用 logstash + kafka + elasticsearch 实现微服务日志监控与查询. 服务配置 添加 maven 依赖: org.apache.kafka kafka-clients 1.0.0 添加 log4j2 配置: localhost:9092 系统…
应用场景: ELK实际上是三个工具的集合,ElasticSearch + Logstash + Kibana,这三个工具组合形成了一套实用.易用的监控架构, 很多公司利用它来搭建可视化的海量日志分析平台. 官网下载地址:https://www.elastic.co/downloads 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…
开发者在面对 kubernetes 分布式集群下的日志需求时,常常会感到头疼,既有容器自身特性的原因,也有现有日志采集工具的桎梏,主要包括: 容器本身特性: 采集目标多:容器本身的特性导致采集目标多,需要采集容器内日志.容器 stdout.对于容器内部的文件日志采集,现在并没有一个很好的工具能够去动态发现采集.针对每种数据源都有对应的采集软件,但缺乏一站式的工具. 弹性伸缩难:kubernetes 是分布式的集群,服务.环境的弹性伸缩对于日志采集带来了很大的困难,无法像传统虚拟机环境下那样,事先…
应用场景:ELK实际上是三个工具的集合,ElasticSearch + Logstash + Kibana,这三个工具组合形成了一套实用.易用的监控架构, 很多公司利用它来搭建可视化的海量日志分析平台. 官网下载地址:https://www.elastic.co/downloads  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…
本文将会介绍如何使用 Flume.log4j.Kafka进行规范的日志采集. Flume 基本概念 Flume是一个完善.强大的日志采集工具,关于它的配置,在网上有很多现成的例子和资料,这里仅做简单说明不再详细赘述.Flume包含Source.Channel.Sink三个最基本的概念: Source——日志来源,其中包括:Avro Source.Thrift Source.Exec Source.JMS Source.Spooling Directory Source.Kafka Source.…