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搭建ELK日志分析平台(下)—— 搭建kibana和logstash服务

笔记内容:搭建ELK日志分析平台——搭建kibana和logstash服务器 笔记日期:2018-03-03 27.6 安装kibana 27.7 安装logstash 27.8 配置logstash 27.9 kibana上查看日志 27.10 收集nginx日志 27.11 使用beats采集日志 本文是上一篇 搭建ELK日志分析平台(上)—— ELK介绍及搭建 Elasticsearch 分布式集群 完成了logstash服务器的搭建之后,回到kibana服务器上查看日志,执行以下命令可以获取索引信息: [root@master-node ~]# curl '192.168.77.128:9200 以上这就是如何使用logstash收集系统日志,输出到es服务器上,并在kibana的页面上进行查看。 重启logstash服务,生成日志的索引: systemctl restart logstash 重启完成后,在es服务器上检查是否有nginx-test开头的索引生成: [root@master-node

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搭建ELK日志分析平台+Filebeat

ELK介绍 需求背景 业务发展越来越庞大,服务器越来越多 各种访问日志、应用日志、错误日志量越来越多,导致运维人员无法很好的去管理日志 开发人员排查问题,需要到服务器上查日志,不方便 运营人员需要一些数据 ,需要我们运维到服务器上分析日志 为什么要用到ELK? 但在规模较大也就是日志量多而复杂的场景中,此方法效率低下,面临问题包括日志量太大如何归档、文本搜索太慢怎么办、如何多维度查询。需要集中化的日志管理,所有服务器上的日志收集汇总。 大型系统通常都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。 不过现在还新增了一个Beats,它是一个轻量级的日志收集处理工具(Agent),Beats占用资源少,适合于在各个服务器上搜集日志后传输给Logstash,官方也推荐此工具,目前由于原本的ELK Stack

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    搭建ELK日志分析平台+Filebeat

    ELK介绍 需求背景 业务发展越来越庞大,服务器越来越多 各种访问日志、应用日志、错误日志量越来越多,导致运维人员无法很好的去管理日志 开发人员排查问题,需要到服务器上查日志,不方便 运营人员需要一些数据 ,需要我们运维到服务器上分析日志 为什么要用到ELK? 但在规模较大也就是日志量多而复杂的场景中,此方法效率低下,面临问题包括日志量太大如何归档、文本搜索太慢怎么办、如何多维度查询。需要集中化的日志管理,所有服务器上的日志收集汇总。 大型系统通常都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。 不过现在还新增了一个Beats,它是一个轻量级的日志收集处理工具(Agent),Beats占用资源少,适合于在各个服务器上搜集日志后传输给Logstash,官方也推荐此工具,目前由于原本的ELK Stack

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    TKE搭建EFK日志服务

    Fluentd 支持超过300个日志存储和分析服务,所以在这方面是非常灵活的。 另外由于我们的集群使用的是 kubeadm 搭建的,默认情况下 master 节点有污点,所以如果要想也收集 master 节点的日志,则需要添加上容忍:tolerations:- operator: 服务产生的日志更多,点击后面的加号就可以只过滤该服务日志数据图片然后同样我们可以根据自己的需求来筛选需要查看的日志数据:图片如果你的 Elasticsearch 的查询语句比较熟悉的话,使用查询语句能实现的筛选功能更加强大 : msg-receiver-api图片接下来我们来创建一个图表来展示已经处理了多少 msg-processor 服务日志信息。 查询语句进行搜索即可:图片从图表上可以看出来 msg-processor 服务问题较多,只有少量的是 msg-receiver-api 服务的,当然我们也可以只查看 ERROR 级别的日志统计信息图片从图表上可以看出来基本上出现错误日志的情况下两个服务都会出现

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    搭建ELK日志分析平台并收集Nginx日志

    ELK介绍 需求背景 业务发展越来越庞大,服务器越来越多 各种访问日志、应用日志、错误日志量越来越多,导致运维人员无法很好的去管理日志 开发人员排查问题,需要到服务器上查日志,不方便 运营人员需要一些数据 ,需要我们运维到服务器上分析日志 为什么要用到ELK? 但在规模较大也就是日志量多而复杂的场景中,此方法效率低下,面临问题包括日志量太大如何归档、文本搜索太慢怎么办、如何多维度查询。需要集中化的日志管理,所有服务器上的日志收集汇总。 大型系统通常都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。 不过现在还新增了一个Beats,它是一个轻量级的日志收集处理工具(Agent),Beats占用资源少,适合于在各个服务器上搜集日志后传输给Logstash,官方也推荐此工具,目前由于原本的ELK Stack

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    搭建ELK日志分析平台并收集Nginx日志

    ELK介绍 需求背景 业务发展越来越庞大,服务器越来越多 各种访问日志、应用日志、错误日志量越来越多,导致运维人员无法很好的去管理日志 开发人员排查问题,需要到服务器上查日志,不方便 运营人员需要一些数据 ,需要我们运维到服务器上分析日志 为什么要用到ELK? 但在规模较大也就是日志量多而复杂的场景中,此方法效率低下,面临问题包括日志量太大如何归档、文本搜索太慢怎么办、如何多维度查询。需要集中化的日志管理,所有服务器上的日志收集汇总。 大型系统通常都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。 不过现在还新增了一个Beats,它是一个轻量级的日志收集处理工具(Agent),Beats占用资源少,适合于在各个服务器上搜集日志后传输给Logstash,官方也推荐此工具,目前由于原本的ELK Stack

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    基于Elastic Stack搭建日志分析平台

    前言 日志分析场景 [01.JPG] 大家好,首先感谢大家参加本次课程,我是腾讯基础架构部的陈曦。 本次课程主要分享下怎样使用Elastic Stack搭建日志分析平台。 Kibana:数据可视化平台 支持各种丰富的图表,可以直观的呈现日志数据。 也提供了易用的搜索界面,简化问题定位过程。 当Node1、Node2同时故障宕机时,ES集群里仍然有一个R1存在,不会影响数据的读写服务,更不会丢数据。 黄色部分被解析为client字段,代表访问该服务的客户端IP地址。 蓝色部分被解析为duration字段,代表本次服务的耗时。 [幻灯片14.JPG] 那么该如何定义一个Pipeline呢? 我们主要基于Elasticsearch开发了两款产品,一个是源生的Elasticsearch服务,一个是时序数据库CTSDB。

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    服务海量日志监控平台

    然而在生产上跑着成百上千个服务,每个服务都只会简单的本地化存储,当需要日志协助排查问题时,很难找到日志所在的节点。也很难挖掘业务日志的数据价值。 统一日志收集服务、过滤、清洗日志后生成可视化界面、告警功能。 除了采集业务服务日志外,我们还收集了mysql的慢查询日志和错误日志,还有别的第三方服务日志,如:nginx等。最后结合我们的自动化发布平台,自动发布并启动每一个filebeat进程。 因为我们的日志服务资源有限,但不对啊,原来的日志分散在各各服务的本地存储介质上也是需要资源的哈。现在我们也只是汇集而已哈,收集上来后,原来在各服务上的资源就可以释放掉日志占用的部分资源了呀。 所以短时间内是不可能在各服务上使用的日志资源化分到日志服务上来的。这样的话,日志服务的资源就是当前所有服务日志使用资源的量。随存储的时间越长,资源消耗越大。

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    搭建node服务(1):日志处理

    本文将要介绍如何在node服务中处理日志。 一、技术选型 选择了3种主流的技术进行对比: 1.1 log4js log4js是一种node日志管理工具,可以将自定义格式的日志输出到各种渠道。 对于控制台的日志输出可以呈现彩色日志,对于文件方式的日志输出,可以根据文件大小或者日期进行日志切割。 熟悉java的开发人员会发现log4js与一种常用的java日志工具log4j很像。 由于团队内部服务端系统很多是基于java的,这些系统大部分使用log4j生成日志。 为某种类型的日志,不同类型的日志可以指定不同的日志级别。     } }); 假如4月1日部署的服务日志会输出到service.log文件,到4月2日会将service.log更名为server.log.2020-04-01,然后创建新的service.log

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    搭建node服务(一):日志处理

    本文将要介绍如何在node服务中处理日志。 一、技术选型 选择了3种主流的技术进行对比: 1.1 log4js log4js是一种node日志管理工具,可以将自定义格式的日志输出到各种渠道。 对于控制台的日志输出可以呈现彩色日志,对于文件方式的日志输出,可以根据文件大小或者日期进行日志切割。 熟悉java的开发人员会发现log4js与一种常用的java日志工具log4j很像。 由于团队内部服务端系统很多是基于java的,这些系统大部分使用log4j生成日志。 为某种类型的日志,不同类型的日志可以指定不同的日志级别。 } }); 假如4月1日部署的服务日志会输出到service.log文件,到4月2日会将service.log更名为server.log.2020-04-01,然后创建新的service.log

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    CentOS搭建服务平台

    技术团队 链接地址:https://blog.doiduoyi.com/authors/1584446358138 初心:记录优秀的Doi技术团队学习经历 目录 @toc 前言 最近在学习在centOS上搭建一个云服务平台 虽然我们没有办法实现像百度云、腾讯云、阿里云那么强大的云服务平台,但是可以学习它们这些思维,做一个简单的云平台给自己的团队或公司使用。 创建主机 我们的云服务平台的结构是这样的: [这里写图片描述] 这个平台是在一个主机,然后在主机中创建多个虚拟机给用户使用,所以我们首先要有一个主机。 这是很不合理的,比如现在的腾讯云等的云服务器都是直接连接服务器的IP地址的,所以我们要对虚拟机的网络进行处理,使得它可以在外界直接访问。 多个云服务器到底有什么用呢,在下一篇文章《在CentOS上使用Nginx和Tomcat搭建高可用高并发网站》介绍如何使用多个机器搭建一个高可用高并发的网站服务器,这种情况下就需要多个服务器了,这种情况下就可以使用云服务平台

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    使用Docker快速搭建ELK日志分析平台

    Docker是目前非常主流的容器化的虚拟技术,这个虚拟又与VMware或者是Hyper-v搭建的虚拟机不同,虚拟机是在宿主机的内核已经操作系统系统之上在虚拟出一套操作系统,而Docker这种容器化的技术是基于操作系统的 安装docker-compose ELK其实是三个开源软件的简称,E代表的是搜索引擎elasticsearch,L代表的是日志收集系统logstash,K代表的是可视化的es的索引分析平台.当然我们选择了 compose/releases/download/1.24.0/docker-compose-uname -s-uname -m > /usr/local/bin/docker-compose # 服务 图片 创建logstack输出到es的索引模式 图片 SpringBoot输出日志到Logstash 怎么讲SpringBoot的日志输出到logstash上呢,veryeasy,我又懒得解释了 --可以访问的logstash日志收集端口--> <destination>192.168.1.52:4560</destination> <!

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    Elasticsearch最佳实践之搭建日志分析平台

    前言 日志分析场景 [01.JPG] 大家好,首先感谢大家参加本次课程,我是腾讯基础架构部的陈曦。 本次课程主要分享下怎样使用Elastic Stack搭建日志分析平台。 Kibana:数据可视化平台 支持各种丰富的图表,可以直观的呈现日志数据。 也提供了易用的搜索界面,简化问题定位过程。 当Node1、Node2同时故障宕机时,ES集群里仍然有一个R1存在,不会影响数据的读写服务,更不会丢数据。 黄色部分被解析为client字段,代表访问该服务的客户端IP地址。 蓝色部分被解析为duration字段,代表本次服务的耗时。 [幻灯片14.JPG] 那么该如何定义一个Pipeline呢? 我们主要基于Elasticsearch开发了两款产品,一个是源生的Elasticsearch服务,一个是时序数据库CTSDB。

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    基于Kafka+ELK搭建海量日志平台

    TraceID或者业务唯一主键去跟踪服务的链路日志,基于传统SSH方式登陆主机查看日志的方式就像图中排查线路的工人一样困难,线上服务器几十上百之多,出了问题难以快速响应,因此需要高效、实时的日志存储和检索平台 二、FileBeat服务搭建 ---- 日志采集器选择了Filebeat而不是Logstash,是由于 Logstash 是跑在 JVM 上面,资源消耗比较大,后来作者用 GO 写了一个功能较少但是资源消耗也小的轻量级的 如果已经搭建了ELK平台,可根据上传的日志关键属性,于KB或者ES平台查看是否有日志流输入或者在search框中根据host.name/log_topic关键属性来查看是否有落库。 运维优化,一个复杂日志平台在运维方面有着巨大的成本,这里涉及到了Kafka、ZooKeeper、ELK等多个集群环境的维护,除了提供统一的集群操作指令以外,也需要形成对整套日志平台环境的监控视图。 ELK快速搭建日志平台 — THE END —

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