转载自:https://blogs.oracle.com/Database4CN/entry/tfa_collector_%E4%BB%8B%E7%BB%8D 1.TFA的目的: TFA是个11.2版本上推出的用来收集Grid Infrastructure/RAC环境下的诊断日志的工具,它可以用非常简单的命令协助用户收集RAC里的日志,以便进一步进行诊断:TFA是类似diagcollection的一个oracle 集群日志收集器,而且TFA比diagcollection集中和自动化的诊断信息收集

本文的试验环境为CentOS 7.3,Kubernetes集群为1.11.2,安装步骤参见kubeadm安装kubernetes V1.11.1 集群 1. 环境准备 Elasticsearch运行时要求vm.max_map_count内核参数必须大于262144,因此开始之前需要确保这个参数正常调整过. $ sysctl -w vm.max_map_count=262144 也可以在ES的的编排文件中增加一个initContainer来修改内核参数,但这要求kublet启动的时候必须添加了--

elastic 5.2集群安装笔记   设计架构如下: nginx_json_log ->filebeat ->logstash ->elasticsearch ->kibana 系统版本Centos7.2 nginx格式为json,如何定义为json请自行百度. kibana展示如下     wget https://artifacts.elastic.co/downloads/beats/filebeat/filebeat-5.2.0-x86_64.rpm wget https

常规的日志收集方案中Client端都需要额外安装一个Agent来收集日志,例如logstash.filebeat等,额外的程序也就意味着环境的复杂,资源的占用,有没有一种方式是不需要额外安装程序就能实现日志收集呢?Rsyslog就是你要找的答案! Rsyslog Rsyslog是高速的日志收集处理服务,它具有高性能.安全可靠和模块化设计的特点,能够接收来自各种来源的日志输入(例如:file,tcp,udp,uxsock等),并通过处理后将结果输出的不同的目的地(例如:mysql,mongodb,

rsyslog日志收集配置 rsyslog服务器收集各服务器的日志,并汇总,再由logstash处理 请查看上一篇文章  http://bbotte.blog.51cto.com/6205307/1613571 客户端/发送端 web服务器 # yum install rsyslog -y # vim /etc/rsyslog.conf *.* @192.168.10.1:514 # vim /etc/bashrc #收集其他服务器的操作命令 export PROMPT_COMMAND='{ m

1. 概述 安装了ELK之后,就是要考虑怎么获取log数据了. 收集log数据的方式有很多种: 1). beats采集数据发布到logstash 2). Filebeat采集数据发布到logstash 3). logspout, 自动把docker下的所有容器的所有日志发布到logstash 4). python logstash库直接发布日志到logstash 5). 原始容器日志记录的目录作为一个卷(volume),并且让其他容器使用--volumes-from选项来继承这个卷 6). 容器

对于日志来说,最常见的需求就是收集.存储.查询.展示,开源社区正好有相对应的开源项目:logstash(收集).elasticsearch(存储+搜索).kibana(展示),我们将这三个组合起来的技术称之为ELKStack,所以说ELKStack指的是Elasticsearch(java).Logstash(jruby).Kibana技术栈的结合, ELK5.X搭建并收集Nginx日志 ELK ELK5.X搭建并收集Nginx日志一.基础环境配置及软件包下载 二.安装Elasticsearch

一.简介 1.核心组成 ELK由Elasticsearch.Logstash和Kibana三部分组件组成: Elasticsearch是个开源分布式搜索引擎,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. Logstash是一个完全开源的工具,它可以对你的日志进行收集.分析,并将其存储供以后使用 kibana 是一个开源和免费的工具,它可以为 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日志分析友好的 Web 界面

1.通过Logstash收集java日志并输出到ES中 因为我们现在需要用Logstash收集tomcat日志,所以我们暂时将tomcat安装到Logstash所在机器,也就是db03:10.0.0.53这台机器,收集tomcat访问日志以及tomcat错误日志进行实时统计,在企业中,tomcat机器肯定不是单台,而是一个集群的形式,那么我们每台tomcat上都需要安装一个Logstash,然后将收集到的日志输出给Elasticsearch进行分析. 将tomcat日志改成json格式 在企业中

1.NGINX安装配置 源码安装nginx 因为资源问题,我们先将nginx安装在Logstash所在机器 #安装nginx依赖包 [root@elkstack03 ~]# yum install -y gcc gcc-c++ automake pcre-devel zlib-devel openssl-devel #下载nginx安装包 [root@elkstack03 ~]# wget http://nginx.org/download/nginx-1.10.3.tar.gz #解压 [ro

背景 我们的storm实时流计算项目已经上线几个月了,由于各种原因迟迟没有进行监控,每次出现问题都要登录好几台机器,然后使用sed,shell,awk,vi等各种命令来查询原因,效率非常低下,而且有些统计是没法做的,所以很有必要对storm本身相关的日志以及我们运行在storm上面的任务的日志做一个统一的日志收集,分析,查询,统计平台. 技术选型 对于这个选择,其实不用考虑那么多,借用一句名言 Life is short , You need elk ! 关于elk相关的安装这里不再介绍,可参考

对于 K8S 内的容器日志收集,业内一般有两种常用的方式: 使用 DaemonSet 在每台 Node 上部署一个日志收集容器,用于收集当前 Node 上所有容器挂载到宿主机目录下的日志 使用 SideCar 模式将日志收集容器与业务容器部署在同一个 Pod 中,只收集对应容器的日志 这两种方式各有优缺点.使用 DaemonSet 方式部署日志收集服务,管理起来简单,但是如果一个 Node 中运行了过多的 Pod,那么日志收集会存在性能瓶颈.使用 SideCar 模式可以更有针对性的收集容器的日

主要内容 1 ELK概念 2 K8S需要收集哪些日志 3 ELK Stack日志方案 4 容器中的日志怎么收集 5 K8S平台中应用日志收集 准备环境 一套正常运行的k8s集群,kubeadm安装部署或者二进制部署即可 ip地址 角色 备注 192.168.73.136 nfs 192.168.73.138 k8s-master 192.168.73.139 k8s-node01 192.168.73.140 k8s-node02 1 ELK 概念 ELK是Elasticsearch.Logst

logstash收集syslog日志注意:生产用syslog收集日志!!! 编写logstash配置文件 #首先我用rubydebug测试数据 [root@elk-node1 conf.d]# cat syslog.conf input{ syslog{ type => "system-syslog" host => "192.168.247.135" port => "514" } } output{ stdout{ code

ELK Stack (2) -- ELK + Redis收集Nginx日志 摘要 使用Elasticsearch.Logstash.Kibana与Redis(作为缓冲区)对Nginx日志进行收集 版本 elasticsearch版本: elasticsearch-2.2.0 logstash版本: logstash-2.2.2 kibana版本: kibana-4.3.1-darwin-x64 jdk版本: jdk1.8.0_65 内容 目标架构 准备工作 参考以下文章安装好ELK与Redis

前面已经有ELK-Redis的安装,此处只讲在不改变日志格式的情况下收集Nginx日志. 1.Nginx端的日志格式设置如下: log_format access '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ' '$status $body_bytes_sent "$http_referer" ' '"$http_user_agent" "$http_x_forwarded

filebeat用于是日志收集,感觉和 flume相同,但是用go开发,性能比较好 在2.4版本中, 客户机部署logstash收集匹配日志,传输到 kafka,在用logstash 从消息队列中抓取日志存储到elasticsearch中. 但是在 5.5版本中,使用filebeat 收集日志,减少对客户机的性能影响, filebeat 收集日志 传输到 logstash的 5044端口, logstash接收日志,然后传输到es中 实验 filebeat ---- kafka ------lo

关于收集日志的方式,最简单性能最好的应该是修改nginx的日志存储格式为json,然后直接采集就可以了. 但是实际上会有一个问题,就是如果你之前有很多旧的日志需要全部导入elk上查看,这时就有两个问题,一是原始日志不是json格式,二是原始日志的时间戳不能识别,如果时间不处理,导入之后所有日志的时间戳将全部是导入时间. 下面说一下用grok的方式导入原始日志,当然你也可以直接使用这种方式收集nginx日志,这种方式可以保留nginx的原始日志格式. 1.在官网下载rpm包或者按照guide设置官

安装fluentd 参考文档: 官方文档    https://docs.fluentd.org/v0.12/categories/installation fluentd配置 https://www.ixdba.net/archives/2018/01/1116.htm curl -L https://toolbelt.treasuredata.com/sh/install-redhat-td-agent3.sh | sh 查看已安装fluentd版本 /opt/td-agent/embedd

由于HAProxy的运行信息不写入日志文件,但它依赖于标准的系统日志协议将日志发送到远程服务器(通常位于同一系统上),所以需要借助rsyslog来收集haproxy的日志.haproxy代理nginx的访问,使用logstash收集nginx的访问信息. 1.安装配置haproxy yum -y install gcc pcre pcre-devel openssl openssl-devel cd /usr/local/src/ wget https://www.haproxy.org/dow

1.Java日志收集 使用codec的multiline插件实现多行匹配,这是一个可以将多行进行合并的插件,而且可以使用what指定将匹配到的行与前面的行合并还是和后面的行合并. 语法示例: input { stdin { codec => multiline { #使用multiline插件 pattern => "pattern, a regexp" #正则匹配 negate => "true" or "false" #匹配