ELK 企业级日志分析系统

ELK 企业级日志分析系统

    • 一、ELK 概述
      • 1.ELK 简介
      • 2.日志分析系统
    • 二、为什么要使用 ELK
      • 1.原因:
      • 2.完整日志系统基本特征
      • 3.ELK 的工作原理
    • 三、部署ELK
      • 1.ELK Elasticsearch 集群部署(在Node1、Node2节点上操作)
      • 2.部署 Elasticsearch 软件(在Node1、Node2节点上操作)
      • 3.安装 Elasticsearch-head 插件(在Node1、Node2节点上操作)
      • 4.ELK Logstash 部署(在 Apache 节点上操作)
      • 5.测试 Logstash:
      • 6.定义 logstash配置文件
    • 四、总结:
      • 1.Elasticsearch:
      • 2.Logstash:
      • 3.Kibana:

一、ELK 概述

1.ELK 简介

(1)什么是ELK:

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。

(2)日志服务器的作用:提高安全性,集中存放日志。

(3)缺陷:对日志分析困难。

2.日志分析系统

(1)ElasticSearch:

① 是基于Lucene(一个全文检索引擎的架构)开发的分布式存储检索引擎,用来存储各类日志。

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。

③ Elasticsearch是一个实时的、分布式的可扩展的搜索引擎,允许进行全文、结构化搜索,它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)Kiabana:

① Kibana 通常与 Elasticsearch 一起部署,Kibana 是 Elasticsearch 的一个功能,有强大的数据可视化 Dashboard。

② 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。

(3)Logstash:

① 作为数据收集引擎。它支持动态的从各种数据源搜集数据,并对数据进行过滤、分析、丰富、统一格式等操作,然后存储到用户指定的位置,一般会发送给 Elasticsearch。

② Logstash 由 Ruby 语言编写,运行在 Java 虚拟机(JVM)上,是一款强大的数据处理工具, 可以实现数据传输、格式处理、格式化输出。Logstash 具有强大的插件功能,常用于日志处理。

③ 相对 input(数据采集) filter(数据过滤) output(数据输出)

  • 可以添加的其它组件:

    • Filebeat:轻量级的开源日志文件数据搜集器。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:

    • 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
    • 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
    • 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
    • 使用条件数据流逻辑组成更复杂的处理管道
  • 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。

(4)Fluentd:

① 是一个流行的开源数据收集器。由于 logstash 太重量级的缺点,Logstash 性能低、资源消耗比较多等问题,随后就有 Fluentd 的出现。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。

② 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。

二、为什么要使用 ELK

1.原因:

(1)日志主要包括系统日志、应用程序日志和安全日志。

(2)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。

(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。

2.完整日志系统基本特征

(1)收集:能够采集多种来源的日志数据

(2)传输:能够稳定的把日志数据解析过滤并传输到存储系统

(3)存储:存储日志数据

(4)分析:支持 UI 分析

(5)警告:能够提供错误报告,监控机制

3.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。

input 数据采集
output 数据输出
filter 数据过滤

ELK 企业级日志分析系统_第1张图片

三、部署ELK

节点名 IP地址 安装软件
Node1节点(2C/4G) 192.168.174.15 Elasticsearch Kiabana
Node2节点(2C/4G) 192.168.174.17 Elasticsearch
Apache节点 192.168.174.13 Logstash Apache

三台服务器都关闭防火墙,安全机制:

systemctl stop firewalld
setenforce 0

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

(1)环境准备:

  • 更改主机名、配置域名解析、查看Java环境
[root@wang3 ~]# hostnamectl set-hostname node1
[root@wang3 ~]# su
[root@wang5 ~]# hostnamectl set-hostname node2
[root@wang5 ~]# su
[root@node2 ~]# 
#在node1,node2上修改:
vim /etc/hosts
192.168.174.15 node1 
192.168.174.17 node2
#查看Java版本,如果没有需要安装:
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)

2.部署 Elasticsearch 软件(在Node1、Node2节点上操作)

(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

systemctl daemon-reload    
systemctl enable elasticsearch.service

(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"]

grep -v "^#" /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml

ELK 企业级日志分析系统_第2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

(6)查看节点信息

  • 浏览器访问 http://192.168.174.15:9200 、 http://192.168.174.17:9200 查看节点 Node1、Node2 的信息。

ELK 企业级日志分析系统_第3张图片

ELK 企业级日志分析系统_第4张图片

  • 浏览器访问 http://192.168.174.15:9200/_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。

ELK 企业级日志分析系统_第5张图片

3.安装 Elasticsearch-head 插件(在Node1、Node2节点上操作)

(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 -j2 && 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

#elasticsearch-head 监听的端口是 9100
netstat -natp |grep 9100

(6)通过 Elasticsearch-head 查看 Elasticsearch 信息
通过浏览器访问 http://192.168.174.15:9100/ 地址并连接群集。如果看到群集健康值为 green 绿色,代表群集很健康。

ELK 企业级日志分析系统_第6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。

[root@node1 elasticsearch-head]# curl -X PUT 'localhost:9200/index-demo/test/1?pretty&pretty' -H 'content-Type: application/json' -d '{"user":"billkin","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://192.168.174.15:9100/ 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 企业级日志分析系统_第7张图片

4.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。

(1)更改主机名

hostnamectl set-hostname apache

(2)安装Apahce服务(httpd)

yum -y install httpd
systemctl start httpd

(3)安装Java环境

yum -y install java
java -version

(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/

5.测试 Logstash:

(1)Logstash 命令常用选项:

选项 作用
-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。

(2)测试:

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{} }'
......
www.baidu.com										#键入内容(标准输入)
2023-08-02T09:45:37.960Z apache www.baidu.com       #输出结果(标准输出)
www.sina.com.cn                                     #键入内容(标准输入)
2023-08-02T09:41:46.944Z apache www.sina.com.cn		#输出结果(标准输出)		
	

//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 } }'
OpenJDK 64-Bit Server VM warning: If the number of processors is expected to increase from one, then you should configure the number of parallel GC threads appropriately using -XX:ParallelGCThreads=N
www.baidu.com
ERROR StatusLogger No log4j2 configuration file found. Using default configuration: logging only errors to the console.
WARNING: Could not find logstash.yml which is typically located in $LS_HOME/config or /etc/logstash. You can specify the path using --path.settings. Continuing using the defaults
Could not find log4j2 configuration at path //usr/share/logstash/config/log4j2.properties. Using default config which logs to console
17:42:35.128 [[main]-pipeline-manager] INFO  logstash.pipeline - Starting pipeline {"id"=>"main", "pipeline.workers"=>1, "pipeline.batch.size"=>125, "pipeline.batch.delay"=>5, "pipeline.max_inflight"=>125}
17:42:35.217 [[main]-pipeline-manager] INFO  logstash.pipeline - Pipeline main started
The stdin plugin is now waiting for input:
{
    "@timestamp" => 2023-08-02T09:42:35.244Z,
      "@version" => "1",
          "host" => "apache",
       "message" => "www.baidu.com"
}
17:42:35.405 [Api Webserver] INFO  logstash.agent - Successfully started Logstash API endpoint {:port=>9600}

#使用 Logstash 将信息写入 Elasticsearch 中
logstash -e 'input { stdin{} } output { elasticsearch { hosts=>["192.168.174.15:9200"] } }'
			 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://192.168.174.15:9100/ 查看索引信息和数据浏览。

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)。

(1)组件:

组件 含义
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。

(2)格式:

input {…}
filter {…}
output {…}

(3)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 => ["192.168.174.15:9200"]				#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 

(4)浏览器访问 http://192.168.174.15:9100/ 查看索引信息

ELK 企业级日志分析系统_第8张图片

四、总结:

1.Elasticsearch:

是一个分布式的实时搜索和分析引擎。它用于存储、搜索和分析大规模数据,具有强大的全文搜索和复杂查询的能力。

2.Logstash:

是一个用于收集、处理和转换日志数据的数据处理管道。它可以从不同的来源(如文件、数据库、网络等)收集数据,经过过滤和转换后将数据发送到不同的目的地。

3.Kibana:

是一个用于可视化和分析数据的工具。它提供了强大的数据分析和可视化功能,可以创建仪表盘、图表和地图等,以便更好地理解和展示数据。

  • ELK堆栈通常用于日志管理和分析,它可以帮助组织从海量的日志数据中提取有用的信息、进行故障排除和性能优化等任务。Elasticsearch用于存储和搜索日志数据,Logstash用于收集和处理日志数据,Kibana用于展示和分析日志数据。

  • ELK还可以与其他工具和技术集成,如Beats(用于轻量级数据收集)、X-Pack(用于安全、监控和管理)等,以增强其功能和扩展性。

总结起来,ELK提供了一个强大的、可扩展的解决方案,用于日志管理、搜索和分析,帮助组织处理和利用大量的日志数据,以便于故障排除、性能优化和业务洞察等用途。

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