大概思路 交换机日志----> 服务器---->服务器rsyslog设置指定存储路径文件--->随后就跟elk 监控本机日志一样了 huawei switch: #指定发送消息基本,表示从0-7都发送 info-center source default channel log level debugging #指定从哪个接口发送 info-center loghost source Vlanif1 #指定远程 ELK 服务器ip info-center loghost 192.168.

现阶段Logstash在Windows端的日志采集一直存在若干问题,包括:   1. LS有读锁:进程开启后Input指定路径下的所有文件都会被锁死无法重命名或删除. 2. LS不识别*:如果在path上使用“*”的话,sincedb会失效,所有日志都会从文件开始处重新读取(类似start_position => beginning).   社区​里关于这些历史问题也是一抓一大把,贴下主要的几个贴: [LOGSTASH-429] File Input - .sincedb file is bro

input{ file { path => "/opt/Tomcat7.0.28/logs/*.txt" start_position => "beginning" sincedb_path => "/dev/null" } } filter { grok { match => ["message", "%{COMMONAPACHELOG}"] } date{ match=>[

转自 elk系列3之通过json格式采集Nginx日志 - 温柔易淡 - 博客园http://www.cnblogs.com/liaojiafa/p/6158245.html preface 公司采用的LNMP平台,跑着挺多nginx,所以可以利用elk好好分析nginx的日志.下面就聊聊它吧. 下面的所有操作都在linux-node2上操作 安装Nginx nginx是开始,所以你得安装一个Nginx,安装方法采用yum安装,yum源:http://mirrors.aliyun.com/epe

Linux系统存储交换机日志     日志记录是为系统设备在运行过程中报告其运行情况而设的, 为了保证系统正常运行, 解决每一天可能遇到的各种各样的问题, 网络管理员必须认真地读取日志记录.目前公司系统路由器共有50 台左右, 均为Cisco 路由器, 使用show log 命令来查看日志, 但将所有的路由器逐个查看是非常费时费力的.由于Cisco 路由器存储日志记录的缓存很小(默认是4 KB) , 一条记录的保存时间一般只有几分钟, 缓存器以先进先出的队列模式处理日志记录, 最早的记录将被刷新

日志功能对于操作系统是相当重要的,在使用中,无论是系统还是应用等等,出了任何问题,我们首先想到的便是分析日志,查找问题原因.自 CentOS 7 开始,我们的 CentOS 便开始使用 rsyslog 做为日志收集服务了,相对于之前的 syslog 它能够支持多线程,数据库存储,支持更多了传输协议等等优点.而 LogAnalyzer 则是一款基于 PHP 开发的 syslog 日志和其他网络事件数据的 Web 前端.它提供了对日志的简单浏览.搜索.基本分析和一些图表报告的功能.将他们整合起来,我

一.首先部署logstash监控UDP514端口,新建一个配置文件cisco.conf 交换机是通过配置rsyslog服务器来将日志发送到日志服务器的,所以需要在logstash上配置rsyslog监听端口既514端口 [root@server- conf.d]# cd /etc/logstash/conf.d/ [root@server- conf.d]# vim cisco.conf input{ syslog{   port => 514 }} output{ stdout{   code

由于nginx功能强大,性能突出,越来越多的web应用采用nginx作为http和反向代理的web服务器.而nginx的访问日志不管是做用户行为分析还是安全分析都是非常重要的数据源之一.如何有效便捷的采集nginx的日志进行有效的分析成为大家关注的问题.本文通过几个实例来介绍如何通过filebeat.logstash.rsyslog采集nginx的访问日志和错误日志. 大家都知道ELK技术栈是采集.分析日志的利器.所以这里介绍的是从nginx采集日志到ES.当然至于日志采集以后存到看大家的需要.

这次聊一下Graylog如何主动采集Nginx日志,分成两部分: 介绍一下 Graylog Collector Sidecar 是什么 如何配置 Graylog Collector Sidecar 采集nginx日志 一.首先介绍一下Graylog Collector Sidecar Graylog Collector Sidecar 是一个轻量级的日志采集器,通过访问graylog进行集中式管理,支持linux和windows系统. Sidecar 守护进程会定期访问graylog的REST

graylog可以通过两种方式采集nginx日志,一种是通过Graylog Collector Sidecar进行采集(主动方式),另外是通过修改nginx配置文件的方式进行收集(被动方式). 这次说一下修改nginx配置文件(被动方式). 被动方式的好处就是nginx将定义好的日志字段以json格式直接发送到graylog的自定义端口中,graylog通过json解析直接将字段提取出来. 优势在于不用配置复杂的正则进行日志字段的解析,极大减少graylog对于cpu的资源占用.如果使用正则解析

版本信息 CentOS: Linux localhost.localdomain 3.10.0-862.el7.x86_64 #1 SMP Fri Apr 20 16:44:24 UTC 2018 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux JDK: Oracle jdk1.8.0_241 , https://www.oracle.com/java/technologies/javase-jdk8-downloads.html Hadoop : hadoop-3.2.1.tar

前言 ELK 是三个开源项目的首字母缩写:Elasticsearch.Logstash 和 Kibana.但后来出现的 FileBeat 可以完全替代 Logstash的数据收集功能,也比较轻量级.本文将介绍 EFK: Elasticsearch.Filebeat 和 Kibana Elasticsearch:分布式搜索和分析引擎,具有高可伸缩.高可靠和易管理等特点.基于 Apache Lucene 构建,能对大容量的数据进行接近实时的存储.搜索和分析操作.通常被用作某些应用的基础搜索引擎,使其

前段时间看了马哥的k8s新书,最后几章讲了下EFK,尝试部署了下,很多问题, 这里改进下,写个笔记记录下吧. 准备工作 所有组件都通过helm3部署,选添加几个仓库. helm repo add bitnami https://charts.bitnami.com/bitnami helm repo add fluent https://fluent.github.io/helm-charts 存储用的nfs的sc,自行解决. 三个4G内存工作节点的k8s集群. 部署es 其中动态pv, pro

Flume简介 Flume是Cloudera提供的一个高可用的,高可靠的,分布式的海量日志采集.聚合和传输的系统,Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据:同时,Flume提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接受方(可定制)的能力. 系统功能 日志收集 Flume最早是Cloudera提供的日志收集系统,目前是Apache下的一个孵化项目,Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据. 数据处理 Flume提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接受方(可定制)的

1.下载flume 1.7 到官网上下载 flume 1.7版本 2.配置flume配置文件 刚开始的想法是从IIS--->Flume-->Hdfs 但在采集的时候一直报错,无法直接连接到远程的hdfs 22 二月 2017 14:59:04,566 WARN [SinkRunner-PollingRunner-DefaultSinkProcessor] (org.apache.flume.sink.hdfs.HDFSEventSink.process:443) - HDFS IO error

下载apache-flume-1.7.0-bin.tar.gz,用 tar -zxvf 解压,在/etc/profile文件中增加设置: export FLUME_HOME=/opt/apache-flume-1.7.0-bin export PATH=$PATH:$FLUME_HOME/bin 修改$FLUME_HOME/conf/下的两个文件,在flume-env.sh中增加JAVA_HOME: JAVA_HOME=/opt/jdk1.8.0_121 最重要的,修改flume-conf.pr

准备三台centos7的服务器 两核两G的 关闭防火墙和SELinux systemctl stop firewalld setenforce 0 1.每一台都安装jdk rpm -ivh jdk-8u131-linux-x64_.rpm 准备中... ################################# [%] 正在升级/安装... :jdk1..0_131-:%] Unpacking JAR files... tools.jar... plugin.jar... javaws.

今天我们来聊一下利用docker部署elk日志分析系统,这里解析一下elk是啥东西.elk分别是Elasticsearch,Logstash和Kibana的首字母缩写. Elasticsearch是一个基于JSON的分布式搜索和分析引擎,专为水平可扩展性,最高可靠性和易管理性而设计. Logstash是一个动态数据收集管道,具有可扩展的插件生态系统和强大的Elasticsearch协同作用. Kibana通过UI 提供数据可视化. 架构简述 日志系统首先面临几个问题: 不同厂商设备的不同日志格式

preface 公司采用的LNMP平台,跑着挺多nginx,所以可以利用elk好好分析nginx的日志.下面就聊聊它吧. 下面的所有操作都在linux-node2上操作 安装Nginx nginx是开始,所以你得安装一个Nginx,安装方法采用yum安装,yum源:http://mirrors.aliyun.com/epel/epel-release-latest-6.noarch.rpm 下面的所有操作都在linux-node2上操作 [root@linux-node2 ~]# rpm -vh

简单测试项目: 1.新建Java项目结构如下: 测试类FlumeTest代码如下: package com.demo.flume; import org.apache.log4j.Logger; public class FlumeTest { private static final Logger LOGGER = Logger.getLogger(FlumeTest.class); public static void main(String[] args) throws Interrupt