ELK日志分析系统

文章目录

  • 一. ELK日志分析系统概述
    • 1.ELK 简介
    • 2.ELK日志分析系统
      • 2.1 ElasticSearch
        • 2.1.1 ElasticSearch概述
        • 2.1.2 ElasticSearch核心概念(作用)
      • 2.2 Kiabana
        • 2.2.1 Kiabana 概念
        • 2.2.2 Kiabana 主要功能
      • 2.3 Logstash
        • 2.3.1 Logstash 概念
        • 2.3.2 Logstash主要组件
        • 2.3.3 Logstash理念、作用
      • 2.4 可以添加的其它组件
        • 2.4.1 Filebeat
        • 2.4.2 缓存/消息队列(redis、kafka、RabbitMQ等)
        • 2.4.3 Fluentd
    • 3.为什么要使用 ELK
    • 4.完整日志系统基本特征
    • 5.ELK 的工作过程
      • 5.1 ELK 的工作原理
      • 5.2 ELK 的数据流图示
  • 二.部署ELK日志分析系统
    • 1. ELK Elasticsearch 集群部署(在Node1、Node2节点上操作)
      • 1.1 环境准备
      • 1.2 部署 Elasticsearch 软件
      • 1.3 安装 Elasticsearch-head 插件
    • 2. ELK Logstash 部署(在 Apache 节点上操作)
      • 2.1 更改主机名
      • 2.2 安装Apahce服务(httpd)
      • 2.3 安装Java环境
      • 2.4 安装logstash
      • 2.5 测试 Logstash
      • 2.6 定义 logstash配置文件

一. ELK日志分析系统概述

1.ELK 简介

ELK平台是一套完整的日志集中处理解决方案,将 ElasticSearch、Logstash 和 Kiabana 三个开源工具配合使用, 完成更强大的用户对日志的查询、排序、统计需求。

(1)提高安全性

(2)集中存放日志

(3)缺陷:对日志的分析困难

2.ELK日志分析系统

2.1 ElasticSearch

2.1.1 ElasticSearch概述

(1)提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,通常用于索引和搜索大容量的日志数据,也可用于搜索许多不同类型的文档。

(2)Elasticsearch 是用 Java 开发的,可通过 RESTful Web 接口,让用户可以通过浏览器与 Elasticsearch 通信。

2.1.2 ElasticSearch核心概念(作用)

(1)接近实时

(2)集群(es数据日志搜索)

(3)节点

(4)索引(es)

索引(库)——类型(表)——文档(记录)

(5)分片和副本(备份——每个都有副本,如其中一个挂了,副本还可以继续正常工作、容灾)

2.2 Kiabana

2.2.1 Kiabana 概念

通常与 Elasticsearch 一起部署,Kibana 是 Elasticsearch 的一个功能强大的数据可视化 Dashboard,Kibana 提供图形化的 web 界面来浏览 Elasticsearch 日志数据,可以用来汇总、分析和搜索重要数据。

总:将Elasticsearch中的数据优化可视化的展示出来

2.2.2 Kiabana 主要功能

(1)Elasticsearch无缝之集成

(2)整合数据,复杂数据分析

(3)让更多团队成员受益

(4)接口灵活,分享更容易

(5)配置简单,可视化多数据源

(6)简单数据导出

2.3 Logstash

2.3.1 Logstash 概念

(1)一款强大的数据数据处理工具

(2)可实现数据传输,格式处理,格式化输出(输出给es)

(3)数据输入,数据加工(如过滤、改写等)以及数据输出

2.3.2 Logstash主要组件

(1)shipper:主要负责监控日志,日志变动,集新的日志

(2)indexer:存储(日志存储者)主要是日志接收和写入本地

(3)broker:连接组件,并对组件进行搜索日志文件存储另一个平台上

(4)search and storage:搜索和存储

(5)web interface:展示web界面

2.3.3 Logstash理念、作用

input(数据采集) filter(数据过滤) output(数据输出)

2.4 可以添加的其它组件

2.4.1 Filebeat

  • Filebeat概念

(1)轻量级的开源日志文件数据搜集器。

(2)通常在需要采集数据的客户端安装 Filebeat,并指定目录与日志格式,Filebeat 就能快速收集数据,并发送给 logstash 进或是直接发给 Elasticsearch 存储,性能上相比运行于 JVM 上的 logstash 优势明显,是对它的替代。常应用于 EFLK 架构当中。行解析

  • Filebeat 结合 logstash 带来好处

(1)通过 Logstash 具有基于磁盘的自适应缓冲系统,该系统将吸收传入的吞吐量,从而减轻 Elasticsearch 持续写入数据的压力
(2)从其他数据源(例如数据库,S3对象存储或消息传递队列)中提取
(3)将数据发送到多个目的地,例如S3,HDFS(Hadoop分布式文件系统)或写入文件
(4)使用条件数据流逻辑组成更复杂的处理管道

2.4.2 缓存/消息队列(redis、kafka、RabbitMQ等)

可以对高并发日志数据进行流量削峰和缓冲,这样的缓冲可以一定程度的保护数据不丢失,还可以对整个架构进行应用解耦。

2.4.3 Fluentd

  • 概念

是一个流行的开源数据收集器。

  • 特点

由于 logstash 太重量级的缺点:

(1)解决Logstash 性能低、资源消耗比较多等问题,随后就有 Fluentd 的出现。

(2)相比较 logstash,Fluentd 更易用、资源消耗更少、性能更高,在数据处理上更高效可靠,受到企业欢迎,成为 logstash 的一种替代方案,常应用于 EFK 架构当中。在 Kubernetes 集群中也常使用 EFK 作为日志数据收集的方案。
(3)在 Kubernetes 集群中一般是通过 DaemonSet 来运行 Fluentd,以便它在每个 Kubernetes 工作节点上都可以运行一个 Pod。 它通过获取容器日志文件、过滤和转换日志数据,然后将数据传递到 Elasticsearch 集群,在该集群中对其进行索引和存储。

3.为什么要使用 ELK

(1)由于会通过日志了解服务器软硬件信息、检查配置过程中的错误及错误发生的原因。经常分析日志可以了解服务器的负荷,性能安全性,从而及时采取措施纠正错误。

(2)单台机器的日志我们使用grep、awk等工具就能基本实现简单分析,但是当日志被分散的储存不同的设备上。数十上百台服务器会很繁琐并且效率低下,使用集中化的日志管理:开源的syslog,将所有服务器上的日志收集汇总

(3)一般大型系统是一个分布式部署的架构,不同的服务模块部署在不同的服务器上,问题出现时,大部分情况需要根据问题暴露的关键信息,定位到具体的服务器和服务模块,构建一套集中式日志系统,可以提高定位问题的效率。

总:日志集中化、集中化管理

提高效率、性能安全

4.完整日志系统基本特征

收集:能够采集多种来源的日志数据
传输:能够稳定的把日志数据解析过滤并传输到存储系统
存储:存储日志数据
分析:支持 UI 分析
警告:能够提供错误报告,监控机制

5.ELK 的工作过程

5.1 ELK 的工作原理

(1)在所有需要收集日志的服务器上部署Logstash;或者先将日志进行集中化管理在日志服务器上,在日志服务器上部署 Logstash。
(2)Logstash 收集日志,将日志格式化并输出到 Elasticsearch 群集中。
(3)Elasticsearch 对格式化后的数据进行索引和存储。
(4)Kibana 从 ES 群集中查询数据生成图表,并进行前端数据的展示。

总结:logstash作为日志搜集器,从数据源采集数据,并对数据进行过滤,格式化处理,然后交由Elasticsearch存储,kibana对日志进行可视化处理。

5.2 ELK 的数据流图示

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-EOk9qd2n-1690975679117)(C:\Users\zhao\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20230802143913773.png)]

二.部署ELK日志分析系统

Node1节点(4C/8G):node1/192.168.245.113——————Elasticsearch Kibana
Node2节点(4C/8G):node2/192.168.245.114——————Elasticsearch
Apache节点:apache/192.168.245.115——————————Logstash Apache

1. ELK Elasticsearch 集群部署(在Node1、Node2节点上操作)

1.1 环境准备

#关闭防火墙和安全机制
systemctl stop firewalld
setenforce 0
#更改主机名
Node1节点:hostnamectl set-hostname node1
Node2节点:hostnamectl set-hostname node2
su
#配置域名解析
vim /etc/hosts
192.168.245.113 node1 
192.168.245.114 node2   
#查看Java环境      注:版本问题
#如果没有安装,yum -y install java
java -version										
openjdk version "1.8.0_131"
OpenJDK Runtime Environment (build 1.8.0_131-b12)
OpenJDK 64-Bit Server VM (build 25.131-b12, mixed mode)

建议使用jdk

1.2 部署 Elasticsearch 软件

(1)安装elasticsearch—rpm包

#上传elasticsearch-5.5.0.rpm到/opt目录下
cd /opt
rpm -ivh elasticsearch-5.5.0.rpm

(2)加载系统服务

#安装elasticsearch
systemctl daemon-reload  
#重新加载system管理
systemctl enable elasticsearch.service
rpm -ivh elasticsearch-5.5.0.rpm

(3)修改elasticsearch主配置文件

cp /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml.bak
vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
--17--取消注释,指定集群名字
cluster.name: my-elk-cluster
--23--取消注释,指定节点名字:Node1节点为node1,Node2节点为node2
node.name: node1
--33--取消注释,指定数据存放路径
path.data: /data/elk_data
--37--取消注释,指定日志存放路径
path.logs: /var/log/elasticsearch/
--43--取消注释,改为在启动的时候不锁定内存
bootstrap.memory_lock: false
--55--取消注释,设置监听地址,0.0.0.0代表所有地址
network.host: 0.0.0.0
--59--取消注释,ES 服务的默认监听端口为9200
http.port: 9200
--68--取消注释,集群发现通过单播实现,指定要发现的节点 node1、node2
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["node1", "node2"]
#过滤非#开头的行检查配置是否有问题
grep -v "^#" /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml

ELK日志分析系统_第1张图片

(4)创建数据存放路径并授权

mkdir -p /data/elk_data
chown elasticsearch:elasticsearch /data/elk_data/

(5)启动elasticsearch是否成功开启

systemctl start elasticsearch.service
netstat -antp | grep 9200

tcp6       0      0 :::9200                 :::*                    LISTEN      48041/java     

(6)查看节点信息
浏览器访问 http://192.168.245.113:9200 、 http://192.168.245.114:9200 查看节点 Node1、Node2 的信息。

浏览器访问 http://192.168.245.113:9200/_cluster/health?pretty 、 http://192.168.245.114:9200/_cluster/health?pretty查看群集的健康情况,可以看到 status 值为 green(绿色), 表示节点健康运行。

浏览器访问 http://192.168.245.113:9200/_cluster/state?pretty 检查群集状态信息。

#使用上述方式查看群集的状态对用户并不友好,可以通过安装 Elasticsearch-head 插件,可以更方便地管理群集。

ELK日志分析系统_第2张图片
ELK日志分析系统_第3张图片

ELK日志分析系统_第4张图片

1.3 安装 Elasticsearch-head 插件

Elasticsearch 在 5.0 版本后,Elasticsearch-head 插件需要作为独立服务进行安装,需要使用npm工具(NodeJS的包管理工具)安装。
安装 Elasticsearch-head 需要提前安装好依赖软件 node 和 phantomjs。
node:是一个基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行环境。
phantomjs:是一个基于 webkit 的JavaScriptAPI,可以理解为一个隐形的浏览器,任何基于 webkit 浏览器做的事情,它都可以做到。

(1)编译安装 node

#上传软件包 node-v8.2.1.tar.gz 到/opt
yum install gcc gcc-c++ make -y
cd /opt
tar zxvf node-v8.2.1.tar.gz
cd node-v8.2.1/
./configure
make -j4 && make install

(2)安装 phantomjs(前端的框架)

#上传软件包 phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2 到
cd /opt
tar jxvf phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2 -C /usr/local/src/
cd /usr/local/src/phantomjs-2.1.1-linux-x86_64/bin
cp phantomjs /usr/local/bin

(3)安装 Elasticsearch-head 数据可视化工具

#上传软件包 elasticsearch-head.tar.gz 到/opt
cd /opt
tar zxvf elasticsearch-head.tar.gz -C /usr/local/src/
cd /usr/local/src/elasticsearch-head/
npm install

(4)修改 Elasticsearch 主配置文件

vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
......
--末尾添加以下内容--
http.cors.enabled: true				#开启跨域访问支持,默认为 false
http.cors.allow-origin: "*"			#指定跨域访问允许的域名地址为所有
systemctl restart elasticsearch

(5)启动 elasticsearch-head 服务

#必须在解压后的 elasticsearch-head 目录下启动服务,进程会读取该目录下的 gruntfile.js 文件,否则可能启动失败。
cd /usr/local/src/elasticsearch-head/
npm run start &

> [email protected] start /usr/local/src/elasticsearch-head
> grunt server

Running "connect:server" (connect) task
Waiting forever...
Started connect web server on http://localhost:9100
#另起端口查看elasticsearch-head 监听的端口是 9100
netstat -natp |grep 9100

tcp        0      0 0.0.0.0:9100            0.0.0.0:*               LISTEN      93946/grunt  

(6)通过 Elasticsearch-head 查看 Elasticsearch 信息
通过浏览器访问http://192.168.245.113:9100/ 地址并把localhost改为自己的地址连接群集。如果看到群集健康值为 green 绿色,代表群集很健康。

ELK日志分析系统_第5张图片

(7)插入索引

#通过命令插入一个测试索引,索引为 index-demo,类型为 test。

//输出结果如下curl -X PUT 'localhost:9200/index-demo/test/1?pretty&pretty' -H 'content-Type: application/json' -d '{"user":"zhangsan","mesg":"hello world"}'
{
  "_index" : "index-demo",
  "_type" : "test",
  "_id" : "1",
  "_version" : 1,
  "result" : "created",
  "_shards" : {
    "total" : 2,
    "successful" : 2,
    "failed" : 0
  },
  "created" : true
}

浏览器访问 http://192.168.245.113:9100/ 查看索引信息,可以看见索引默认被分片5个,并且有一个副本。
点击“数据浏览”,会发现在node1上创建的索引为 index-demo,类型为 test 的相关信息。

ELK日志分析系统_第6张图片

2. ELK Logstash 部署(在 Apache 节点上操作)

Logstash 一般部署在需要监控其日志的服务器。在本案例中,Logstash 部署在 Apache 服务器上,用于收集 Apache 服务器的日志信息并发送到 Elasticsearch。

2.1 更改主机名

hostnamectl set-hostname apache
su

2.2 安装Apahce服务(httpd)

yum -y install httpd
systemctl start httpd

2.3 安装Java环境

yum -y install java
java -version

2.4 安装logstash

#上传软件包 logstash-5.5.1.rpm 到/opt目录下
cd /opt
rpm -ivh logstash-5.5.1.rpm              
systemctl start logstash.service                      
systemctl enable logstash.service
ln -s /usr/share/logstash/bin/logstash /usr/local/bin/

2.5 测试 Logstash

Logstash 命令常用选项:
-f:通过这个选项可以指定 Logstash 的配置文件,根据配置文件配置 Logstash 的输入和输出流。
-e:从命令行中获取,输入、输出后面跟着字符串,该字符串可以被当作 Logstash 的配置(如果是空,则默认使用 stdin 作为输入,stdout 作为输出)。
-t:测试配置文件是否正确,然后退出。

定义输入和输出流:

#输入采用标准输入,输出采用标准输出(类似管道)
logstash -e 'input { stdin{} } output { stdout{} }'
......
#键入内容(标准输入)
www.baidu.com
#输出结果(标准输出)
2023-08-02T11:04:55.407Z apache www.baidu.com
#键入内容(标准输入)
www.sina.com.cn
#输出结果(标准输出)
2023-08-02T11:05:41.073Z apache www.sina.com.cn
//执行 ctrl+c 退出

#使用 rubydebug 输出详细格式显示,codec 为一种编解码器
logstash -e 'input { stdin{} } output { stdout{ codec=>rubydebug } }'
......
www.baidu.com										#键入内容(标准输入)
{
    "@timestamp" => 2023-08-02T11:06:53.982Z,		#输出结果(处理后的结果)
      "@version" => "1",
          "host" => "apache",
       "message" => "www.baidu.com"
}
#使用 Logstash 将信息写入 Elasticsearch 中
logstash -e 'input { stdin{} } output { elasticsearch { hosts=>["192.168.198.13:9200"] } }'
			 输入				输出			对接
......
www.baidu.com										#键入内容(标准输入)
www.sina.com.cn										#键入内容(标准输入)
www.google.com										#键入内容(标准输入)

//结果不在标准输出显示,而是发送至 Elasticsearch 中,可浏览器访问 http://192.168.245.113:9100/ 查看索引信息和数据浏览。

2.6 定义 logstash配置文件

Logstash 配置文件基本由三部分组成:input、output 以及 filter(可选,根据需要选择使用)。
input:表示从数据源采集数据,常见的数据源如Kafka、日志文件等
filter:表示数据处理层,包括对数据进行格式化处理、数据类型转换、数据过滤等,支持正则表达式
output:表示将Logstash收集的数据经由过滤器处理之后输出到Elasticsearch。

#格式如下:
input {…}
filter {…}
output {…}

#在每个部分中,也可以指定多个访问方式。例如,若要指定两个日志来源文件,则格式如下:
input {
file { path =>“/var/log/messages” type =>“syslog”}
file { path =>“/var/log/httpd/access.log” type =>“apache”}
}

#修改 Logstash 配置文件,让其收集系统日志/var/log/messages,并将其输出到 elasticsearch 中。
chmod +r /var/log/messages					#让 Logstash 可以读取日志
vim /etc/logstash/conf.d/system.conf
input {
    file{
        path =>"/var/log/messages"						#指定要收集的日志的位置
        type =>"system"									#自定义日志类型标识
        start_position =>"beginning"					#表示从开始处收集
    }
}
output {
    elasticsearch {										#输出到 elasticsearch
        hosts => ["192.168.245.113:9200"]					#指定 elasticsearch 服务器的地址和端口
        index =>"system-%{+YYYY.MM.dd}"					#指定输出到 elasticsearch 的索引格式
    }
}
systemctl restart logstash 

浏览器访问 http://192.168.245.113:9100/ 查看索引信息

让 Logstash 可以读取日志


vim /etc/logstash/conf.d/system.conf
input {
file{
path =>“/var/log/messages” #指定要收集的日志的位置
type =>“system” #自定义日志类型标识
start_position =>“beginning” #表示从开始处收集
}
}
output {
elasticsearch { #输出到 elasticsearch
hosts => [“192.168.245.113:9200”] #指定 elasticsearch 服务器的地址和端口
index =>“system-%{+YYYY.MM.dd}” #指定输出到 elasticsearch 的索引格式
}
}


systemctl restart logstash


浏览器访问 http://192.168.245.113:9100/ 查看索引信息
![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/1178962910d84190a092387a8b79e382.png)

你可能感兴趣的:(elk,jenkins,运维)