一段时间没关注ELK(elasticsearch —— 搜索引擎,可用于存储、索引日志, logstash —— 可用于日志传输、转换,kibana —— WebUI,将日志可视化),发现最新版已到7.4了。所以别问程序员为什么这么忙?因为不是在加班就是在学习新框架中。
本文整理了使用Docker来快速搭建一套ELK日志分析系统的方法。
1. 部署elk
github上有人整理了一套使用docker compose来部署elk的配置,可直接下载使用。
git clone https://github.com/deviantony/docker-elk.git |
如果没有git,那就安装一下(yum install git
),或者直接下载github仓库的源码包。
当前是基于7.2.1版(docker-elk目录下.env文件中定义,可修改)。
调整一下相应的配置。
修改docker-compose,设置es密码等,
vim docker-compose.yml |
注意:因为es容器内部是以elasticsearch用户启动进程的,所以在做持久化数据目录挂载的时候,需要将目录权限进行设置,否则会因为没有访问权限而启动失败。elasticsearch的uid是1000,可以建一个uid为1000的用户,然后将目录所有者赋予该用户。
修改es配置文件,将xpack从trial改为basic,禁用付费功能
vim elasticsearch/config/elasticsearch.yml |
修改logstash配置文件,设置es的用户名密码
vim logstash/config/logstash.yml |
修改logstash的pipeline配置
vim logstash/pipeline/logstash.conf |
修改kibana配置,设置es密码
vim kibana/config/kibana.yml |
配置调整后,使用 docker-compose up -d
即可启动es,logstash,kibana三个容器。第一次启动需要下载所有镜像,会比较慢,启动完后,访问 elk所在服务器IP:5601即可进入kibana页面。
这里默认是起一个es容器,如果想起多个,参考: https://github.com/deviantony/docker-elk/wiki/Elasticsearch-cluster
2. 部署filebeat
filebeat部署在产生日志的服务器上。先下载镜像,
docker pull docker.elastic.co/kibana/kibana:7.3.1 |
下载一个示例配置文件
curl -L -O https://raw.githubusercontent.com/elastic/beats/7.3/deploy/docker/filebeat.docker.yml |
修改配置文件
vim filebeat.docker.yml |
去掉了一些不必要的配置,基本就是一个input, 一个output。input paths部分配置你日志所在目录,注意这里是容器内的目录,真正服务器的日志目录需要在启动容器时挂载到这里配置的目录。
启动容器
docker run -d --name filebeat --user=root -v $(pwd)/filebeat.docker.yml:/usr/share/filebeat/filebeat.yml:ro \ |
对配置文件及实际日志目录与容器日志目录进行了挂载。
启动成功后,对应目录下的日志就会通过filebeat,logstash传输到es,进入kibana对日志数据建立索引进行查询了。
3. 总结
前面用elk来搭建日志分析系统还是5.1版,两年时间已到7.4,配置方式,包括UI风格都做了很大的调整,很有一种人间一年,技术圈十载的感觉。
本文整理了基于Docker来搭建ELK框架的整个过程,供参考。
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作者:空山新雨
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