前提:搭建好elasticsearch和kibana服务 下载镜像,需要下载与elasticsearch和kibana相同版本镜像 docker pull docker.elastic.co/logstash/logstash:6.6.2 编写收集日志配置文件 # cat /etc/logstash/conf.d/logstash.conf input{ stdin{} } filter{ } output{ elasticsearch{ hosts => ["172.16.90.24:9

简介 关于日志收集这个主题,这已经是第三篇了,为什么一再研究这个课题,因为这个课题实在太重要,而当今优秀的开源解决方案还不是很明朗: 就docker微服务化而言,研发有需求标准输出,也有需求文件输出,每次登录到服务器上去查看日志又多有不妥:现有的解决方案ELK,每次收集新应用日志都要更改配置文件重新适配日志路径足以让我们崩溃: 对于k8s,没有日志系统推行工作就无法进行,总不能让开发小伙伴登录到k8s上去找日志吧,鬼知道在哪个pod里:当然,k8s官方提供了解决方案efk,efk最大的问题就是无

Kubernetes容器集群中的日志系统集成实践 Kubernetes是原生的容器编排管理系统,对于负载均衡.服务发现.高可用.滚动升级.自动伸缩等容器云平台的功能要求有原生支持.今天我分享一下我们在Kubernetes集群中日志管理的实践方案.在这个方案中,除了Docker和Kubernetes,主要还涉及的技术包括:Fluentd.Elasticsearch.Kibana和Swift. Fig00-Kubernetes日志系统中涉及的技术 评估容器云平台日志系统的标准: 易扩展:能够支撑集群

k8s日志收集方案 三种收集方案的优缺点: 下面我们就实践第二种日志收集方案: 一.安装ELK 下面直接采用yum的方式安装ELK(源码包安装参考:https://www.cnblogs.com/Dev0ps/p/9309103.html)1.安装jdk yum install -y java 2.添加ELK源 cat << EOF >>/etc/yum.repos.d/logstash.repo [logstash-7.x] name=Elastic repository for

1. Pause容器是什么 作为init pod存在,其他pod都会从pause 容器中fork出来 由pause容器管理 pause容器的工作 可知kubernetes的pod抽象基于Linux的namespace和cgroups,为容器提供了良好的隔离环境.在同一个pod中,不同容器犹如在localhost中. 在Unix系统中,PID为1的进程为init进程,即所有进程的父进程.它很特殊,维护一张进程表,不断地检查进程状态.例如,一旦某个子进程由于父进程的错误而变成了“孤儿进程”,其便会被

在k8s中,所有的配置都是 json格式的.但为了读写方便,通常将这些配置写成yaml 格式,其运行的时候,还是会靠yaml引擎将其转化为json,apiserver 也仅接受json的数据类型. yaml 结构主要有字典与数组两种结构: 1.字典类型,其中有普通字典与多层嵌套字典,字典的键值使用 : 标识. 普通字典: apiVersion: v1, 此时 apiVersion 为key, v1 为value. 多层嵌套字典: metadata: labels: k8s-app: kubern

0x00 概述 应用程序和系统日志可以帮助我们了解集群内部的运行情况,日志对于我们调试问题和监视集群情况也是非常有用的.而且大部分的应用都会有日志记录,对于传统的应用大部分都会写入到本地的日志文件之中.对于容器化应用程序来说则更简单,只需要将日志信息写入到 stdout 和 stderr 即可,容器默认情况下就会把这些日志输出到宿主机上的一个 JSON 文件之中,同样我们也可以通过 docker logs 或者 kubectl logs 来查看到对应的日志信息. 但是,通常来说容器引擎或运行时提

0x00 简介 本文主要介绍在k8s中收集应用的日志方案,应用运行中日志,一般情况下都需要收集存储到一个集中的日志管理系统中,可以方便对日志进行分析统计,监控,甚至用于机器学习,智能分析应用系统问题,及时修复应用所存在的问题. 在k8s集群中应用一般有如下日志输出方式 直接遵循docker官方建议把日志输出到标准输出或者标准错误输出 输出日志到容器内指定目录中 应用直接发送日志给日志收集系统 本文会综合部署上述日志收集方案. 日志收集组件说明 elastisearch 存储收集到的日志 kiba

一.k8s组成部分 Master 1.   kube-apiserver 封装了核心对象的增删改查操作,以REST API接口方式提供给外部和内部组件调用.它维护的REST对象将持久化到Etcd中 2.   kube-controller 负责执行各种控制器,目前已经实现很多控制器来保证Kubernetes的正常运行,部分控制器如下: Replication Controller(简称RC): 关联RC和Pod,保证RC定义的副本数量与实际pod的数量是一致的. Deployment Contr

本文介绍了kubernetes官方提供的日志收集方法,并介绍了Fluentd日志收集器并与其他产品做了比较.最后介绍了好雨云帮如何对k8s进行改造并使用ZeroMQ以消息的形式将日志传输到统一的日志处理中心. 容器日志存在形式 目前容器日志有两种输出形式: stdout,stderr标准输出 这种形式的日志输出我们可以直接使用docker logs查看日志,k8s集群中同样集群可以使用kubectl logs类似的形式查看日志. 日志文件记录 这种日志输出我们无法从以上方法查看日志内容,只能t

cfssl生成证书 wget https://pkg.cfssl.org/R1.2/cfssl_linux-amd64 -O /usr/local/bin/cfssl wget https://pkg.cfssl.org/R1.2/cfssljson_linux-amd64 -O /usr/local/bin/cfssljson wget https://pkg.cfssl.org/R1.2/cfssl-certinfo_linux-amd64 -O /usr/local/bin/cfssl-c

[root@cccc xxxx]# ./showlog.sh dr iff-dr-1128668949-lb90g 2017-09-29 03:21:57,575 INFO [org.wildfly.swarm] (main) WFSWARM0013: Installed fraction: Logging - STABLE org.wildfly.swarm:logging:2017.8.1 2017-09-29 03:21:57,612 INFO [org.wildfly.swarm] (m

Deployment 部署的副本 Pod 会分布在各个 Node 上,每个 Node 都可能运行好几个副本.DaemonSet 的不同之处在于:每个 Node 上最多只能运行一个副本. 1.DaemonSet 的典型应用场景 在集群的每个节点上运行存储 Daemon,比如 分布式存储 glusteFS 或 ceph. 在每个节点上运行日志收集 Daemon,比如 flunentd 或 logstash. 在每个节点上运行监控 Daemon,比如 Prometheus Node Exporter

来源:DevOps ID:Idevops168 本次实战的基础结构如下图所示: 一共有两个Pod:ELK和web应用: ELK的Pod会暴露两个服务,一个暴露logstash的5044端口,给filebeat用,另一个暴露kibana的5601端口,给搜索日志的用户访问的时候用: web应用暴露一个服务,给用户通过浏览器访问: 实战步骤简介 部署ELK的pod和服务: 部署web应用的pod和服务: web应用的pod从一个扩展为三个: 体验ELK: 部署ELK 我们从ELK Sever开始部署

本篇已加入<.NET Core on K8S学习实践系列文章索引>,可以点击查看更多容器化技术相关系列文章. 上一篇<3-1 Deployment>中介绍了Deployment,它可以满足我们大部分时候的应用部署(无状态服务类容器),但是针对一些特殊的场景应用,就可以用到今天介绍的DaemonSet和Job. 一.DaemonSet 1.1 DaemonSet是个啥? Deployment的部署可以指定副本Pod分布在多个Node节点上,且每个Node都可以运行多个Pod副本.而D

一.Job 需求来源 Job 背景问题 首先我们来看一下 Job 的需求来源.我们知道 K8s 里面,最小的调度单元是 Pod,我们可以直接通过 Pod 来运行任务进程.这样做将会产生以下几种问题: 我们如何保证 Pod 内进程正确的结束? 如何保证进程运行失败后重试? 如何管理多个任务,且任务之间有依赖关系? 如何并行地运行任务,并管理任务的队列大小? Job:管理任务的控制器 我们来看一下 Kubernetes 的 Job 为我们提供了什么功能: 首先 kubernetes 的 Job 是一

上一篇中我们介绍了为什么需要一个日志系统.为什么云原生下的日志系统如此重要以及云原生下日志系统的建设难点,相信DevOps.SRE.运维等同学看了是深有体会的.本篇文章单刀直入,会直接跟大家分享一下如何在云原生的场景下搭建一个灵活.功能强大.可靠.可扩容的日志系统. 需求驱动架构设计 技术架构,是将产品需求转变为技术实现的过程.对于所有的架构师而言,能够将产品需求分析透彻是非常基本也是非常重要的一点.很多系统刚建成没多久就要被推翻,最根本的原因还是没有解决好产品真正的需求. 我所在的日志服务团队

1.环境变量配置项 apiVersion: v1 # api版本 kind: ConfigMap # 配置项 metadata: name: common-key-svc # 名字 namespace: default # 命名空间 data: # 配置为keyValue,作为环境变量使用 TESTKEY: testvalue 2.文件挂载配置项,日志文件 apiVersion: v1 # api版本 kind: ConfigMap # 配置项 metadata: name: common-ke

摘录自k8s中文社区https://www.kubernetes.org.cn/course kubernetes 源自希腊文,意为舵手,k与s之间是8个字母,所以也叫k8s, docker就像一个个的集装箱,容器本身仅提供了托管运行应用的底层逻辑,而容器编排 Orchestration才是真正产生价值所在, 而k8s就是负责运送doker的舵手,负责容器编排 容器编排是指容器应用的自动布局,协同,管理, 主要负责以下任务 Service Discovery Load Balancing Sec

从零开始入门 K8s:应用编排与管理:Job & DaemonSet https://www.infoq.cn/article/KceOuuS7somCYbfuykRG 陈显鹭 阅读数:1932019 年 10 月 2 日 08:00   一.Job 需求来源 Job 背景问题 首先我们来看一下 Job 的需求来源.我们知道 K8s 里面,最小的调度单元是 Pod,我们可以直接通过 Pod 来运行任务进程.这样做将会产生以下几种问题: 我们如何保证 Pod 内进程正确的结束? 如何保证进程运行失