ELK 集群，腾讯云上的日志监控不用愁

原创

Fortress

修改于 2017-08-23 14:20:08

3.3K0

修改于 2017-08-23 14:20:08

导语：公司项目，越来越多的系统在计划上云。如何监控云上的系统运行，是每个系统上云的过程中都会碰到的一个问题。在这里，我们以公司的某个项目为例，向大家详细阐述该项目上云后的日志监控方案，详细讲解如何通过ELK集群，实现每天百G日志的监控。

此项目原本是一个包含众多业务流的一个 APP 监控系统，在迁移到腾讯云之后，希望接入更多的业务，日志监控压力也随之剧增，每天的日志数量将达到百 G 以上，为满足这个项目的日志监控需求，特意在腾讯云的 kubernetes(K8s) 上配置了一套 ELK 集群。

1.ELK 系统介绍

我们在 SNGAPM 项目这个配置的 ELK 系统主要包含四个部分 filebeat，logstash，elasticsearch 以及 kibana。其中

filebeat 主要负责日志的收集，能自动感知日志文件中增加的 log 条目。
logstash 主要负责日志文件的转发，并且在转发过程中对日志进行过滤和整理。
elasticsearch 可以看作一个高效的集群化的数据库，可以直接通过 url 对其进行访问，在 ELK 中，主要负责 ELK 的存储，也是整个ELK 系统的核心。
kibana 可以看作 elasticsearch 的一个前端页面，其将用户的操作转化为 elasticsearch 的查询指令，并将从 elasticsearch 查询到的数据进行图形化展示。

2. ELK 集群预览

在物理机上，可以通过多台服务器构建一个 ELK 的集群，在腾讯云上，配置 ELK 集群的另一种方式就是通过 kubernetes 管理一个包含多个 pods 的 ELK。

3. ELK 集群配置

集群化的 ELK 系统的关键就是配置集群化的 elasticsearch 系统，通过配置 elasticsearch 的集群，实现海量日志的存储，和快速查询。

配置 elasticsearch 集群，我们主要参考了 github 上的一个样例 kubernetes-elasticsearch-cluster。

我们将 elasticsearch 节点，分为 master, client, data 三种类型，分别负责不同的任务，其中

Master 节点 - 只复杂集群的管理，不存储日志数据，也不接受 HTTP 请求
Client 节点 - 主要负责接受 HTTP 请求，不存储日志数据
Data 节点 - 主要负责数据的存储，不接受 HTTP 请求

在这，我们给出我们的配置文件供大家参考和借鉴

首先，给出 elasticsearch 的集群配置方法

cluster:  
name: ${CLUSTER_NAME}  

node:  
master: ${NODE_MASTER}  
data: ${NODE_DATA}  
name: ${NODE_NAME}  
ingest: ${NODE_INGEST}  
max_local_storage_nodes: ${MAX_LOCAL_STORAGE_NODES}  

network.host: ${NETWORK_HOST}  

path:  
data: /***/***  
logs: /***/***  

bootstrap:  
memory_lock: true  

http:  
enabled: ${HTTP_ENABLE}  
compression: true  
	cors:  
enabled: ${HTTP_CORS_ENABLE}  
allow-origin: ${HTTP_CORS_ALLOW_ORIGIN}  

discovery:  
zen:  
ping.unicast.hosts: ${DISCOVERY_SERVICE}  
minimum_master_nodes: ${NUMBER_OF_MASTERS}

其次是配置 kibana，只需要提供 elasticsearch 的访问 url，就能直接与 elasticsearch 进行直接交互（如果配置了 x-pack 插件，还须提供相应的用户名以及密码才能访问）。

server.host: "0.0.0.0"  

elasticsearch.url: "http://elasticsearch.default.svc.cluster.local:9200"  

elasticsearch.username: "******"  
elasticsearch.password: "******"

最后是配置 logstash 以及 filebeat

在 filebeat 中设置日志文件的路径，并在输入的日志数据上加上标签，方便 logstash 对日志进行分类，对不同的日志类型进行不同的处理。

filebeat.prospectors:
- input_type: log
	paths:
		- /*****.log
		- /*****.log
	document_type: json_log
	tags: ["json-log", "itrans"]

output.logstash:
	hosts: ${LOGSTASH_HOSTS:?No logstash host configured. Use env var LOGSTASH_HOSTS to set hosts.}

logging.level: info
logging.files:
	path: /home
	name: filebeat.log

在这里，logstash 根据日志的标签，对不同类型的日志，执行不同的处理（如果配置了 x-pack 插件，还须提供相应的用户名以及密码才能访问）。

input {
		beats {
				port => 5043
				congestion_threshold => 60
		}
}

filter {
		if "json-log" in [tags] {
				json {
						source => "message"
						remove_field => [ "message"]
				}
				mutate {
						replace => { "type" => "json-log" }
				}
		}
}

output {
		if "json-log" in [tags] {
				elasticsearch {
						hosts => ["elasticsearch:9200"]
						manage_template => false
						index => "%{label}-%{ YYYY.MM.dd.HH}"
						user => ******
						password => ******
				}
		} else {
				elasticsearch {
						hosts => ["elasticsearch:9200"]
						manage_template => false
						index => "unlabeled-%{ YYYY.MM.dd.HH}"
						user => ******
						password => ******
				}
		}
}

4.在 Kubernetes 上运行所需的 yaml 文件

想要实现 ELK 集群在 Kubernetes 上的运行自然少不了相应的 yaml 文件，我们使用的 yaml 文件主要参考了 kubernetes-elk-cluster、kubernetes-elasticsearch-cluster等仓库。

原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。

如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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