基于《多台filebeat+ELK实践记录》做多台logstash的模拟 用了4台服务器33、34、48、49，结构如下：（不对的还望指正） 同理在48装logstash和filebeat，在49装f
由于公司项目较多，所部署服务产生的日志也较多，以往查看服务器日志只能通过xshell、putty等SSH工具分别连接每台服务器，然后进入到各个服务器，执行Linux命令查看日志，这样可能会带来以下问题：
摘要总结：本文详细图解了如何使用Flume进行日志收集，并介绍了如何配置Flume以及部署多台服务器上的Flume。Flume是一种分布式、可靠的、高可用的日志收集系统，支持多种数据源，如文件、数据库、消息队列等。通过使用Flume，可以方便地将各个服务器中的数据收集汇总到指定的地方进行分析和处理。
在ELK日志监控分析系统的探索与实践(一)中，我们介绍了利用ELK+Filebeat监控Springboot项目的日志，本篇则是重点介绍如何利用ELk+Metricbeat监控服务器系统CPU、内存、磁盘等系统指标。
排查分布式系统问题用的最多的手段就是查看系统日志，但是目前分布式系统都是部署在多台机器上且多数调用链路比较长，因此日常工作过程中经常出现研发人员同时登录多台机器切换各个终端查询日志的场景。我们希望搭建一个日志收集及查询系统，方便定位问题。
然后你就得屁颠屁颠的去服务器看日志，日志量少还好点，多的话找起来太麻烦了。不太容易直接定位到关键地方。
为什么要使用日志分析平台 对于日志的重要性，都会很认同，不管是一个小网站，还是一个大系统，都会用到日志 网站初期，一般就是查看web服务器访问日志，例如，平时关注一下404访问，有的话及时处理一下；网站访问变慢了，查看一下是哪些访问比较频繁、哪些资源占流量等等 如果管理员很勤劳，这时可能都不需要什么工具，直接打开日志文件用肉眼就能看个差不多了 随着网站规模的发展，访问日志越来越多，勤劳的管理员肉眼搞不定了，需要学习使用一些日志处理小程序，例如linux下，要使用 grep、sed、awk 等命令实现检索和
互联网公司一般都会有专门的数据团队对公司的一些业务指标负责；为了拿到这些基本的业务指标，一般也要工程团队去配合做一些数据采集工作，于是埋点诞生了。
1.在微服务服务器上部署Logstash，作为Shipper的角色，对微服务日志文件数据进行数据采集，将采集到的数据输出到Redis消息队列。
假设服务器宕机了，用户就无法访问 我们就必须保证网站稳定的向用户提供7*24小时不间断的服务 哪怕有服务器节点宕机了，依然用备用集确保服务正常访问
日志管理的第一件事，就是日志的收集。日志收集是开发者必备的技巧，不管是哪个开发语言，哪个开发平台，日志收集的插件都是有很多选择的。例如：
说起日志，大家都是耳熟能详的，一大堆日志插件映入眼帘，日志收集的方式也历历在目，但是，今天我们的重点不仅仅是收集日志了，今天我们主要说说怎么管理日志 收集日志 日志管理的第一件事，就是日志的收集。日志收集是开发者必备的技巧，不管是哪个开发语言，哪个开发平台，日志收集的插件都是有很多选择的。例如： .net 平台大家钟爱的log4net,支持多种存储方式（文件、数据库），多种格式，多种日志拆分方式。 java 平台主流的log4j、slf4j、logback，多种选择。 日志收集的组件这里就不一一说明了，使用
Kafka是当前分布式系统中最流行的消息中间件之一，凭借着其高吞吐量的设计，在日志收集系统和消息系统的应用场景中深得开发者喜爱。本篇就聊聊Kafka相关的一些知识点。主要包括以下内容：
自 Docker，Kubernetes 这些容器技术出现以来，已经有四个年头了。现在，有些人认为这些技术已经开始成熟。但我强烈反对这种说法，我认为容器基础设施的实现还有很长的路要走。 这篇博文将聚焦于
收集web日志的目的 Web日志挖掘是指采用数据挖掘技术，对站点用户访问Web服务器过程中产生的日志数据进行分析处理，从而发现Web用户的访问模式和兴趣爱好等，这些信息对站点建设潜在有用的可理解的未知信息和知识，用于分析站点的被访问情况，辅助站点管理和决策支持等。 1、以改进web站点设计为目标，通过挖掘用户聚类和用户的频繁访问路径，修改站点的页面之间的链接关系，以适应用户的访问习惯，并且同时为用户提供有针对性的电子商务活动和个性化的信息服务，应用信息推拉技术构建智能化Web站点。 2、以分析Web站点性能
ELK 是elastic公司提供的一套完整的日志收集以及展示的解决方案，这是我在ELK学习和实践过程写下的笔记，整理成了一个ELK入门到实践的系列文章，分享出来与大家共勉。本文为该系列文章的第一篇，通过rsyslog搭建集中日志服务器，收集linux和window系统日志。
如果没有输入信息表示没有安装。 如果安装可以使用rpm -qa | grep java | xargs rpm -e --nodeps 批量卸载所有带有Java的文件 这句命令的关键字是java
到目前为止，参照我们系统( 某上市互联网保险中介 )应用，就日志而言，我们经历了以下几个时间段的变化，也经历很多方面的尝试。就目前我们的应用日志系统经历了以下的变化:
我们可以通过集中式日志服务器将多台机器的日志收集在一个日志服务器，然后通过脚本或者其他方式去分析，但是真正做过运维的小伙伴明白，日子收集在硬盘上，硬盘的空间有限且大文件分析起来IO压力超级大，分析日志需要高超的技术，一般运维人员分析起来会很困难，更无法实时的去查看某个机器的日志。这样的话我们的日志收集就变成了真正意义上的收集了，收集起来如何利用就变成了一个难题，总结一下主要的问题就是以下几点：
当我们的系统发生故障时，我们需要登录到各个服务器上，使用 grep / sed / awk 等 Linux 脚本工具去日志里查找故障原因。
接下来就由浅入深分别来介绍下这几个方法是怎么应用到服务器并且解决高并发的，首先我们先来看下最原始的也是最简单的服务器与应用程序关系。
接着上篇文章，我们把环境搭建好后，我们需要对一些应用程序进行日志收集了，方便我们对整个项目的监控和管理。虽然这种东西在单节点项目上带来的好处比带来的成本要低的低，但是对于我们开发一些分布式的项目是有极大的便利的。
应用A,B,C,D,E 以一个层级关系依赖， 当用户向 应用A 发起请求，但是返回了个异常，为了排查这个问题，我们可能要一台台服务器去排查。在分布式架构下，每个应用又部署了几十上百台服务器， 那一天下来，可能多没找到问题的触发点。
大数据(Big Data)，指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
如果你的数据中心全是 Linux 服务器，而你就是系统管理员。那么你的其中一项工作内容就是查看服务器的日志文件。但是，如果你在大量的机器上去查看日志文件，那么意味着你需要挨个去登入到机器中来阅读日志文件。如果你管理的机器很多，仅这项工作就可以花费你一天的时间。
如果你的数据中心全是Linux服务器，而你就是系统管理员。那么你的其中一项工作内容就是查看服务器的日志文件。但是，如果你在大量的机器上去查看日志文件，那么意味着你需要挨个去登入到机器中来阅读日志文件。如果你管理的机器很多，仅这项工作就可以花费你一天的时间。
syslog-ng 的不足是文档并不容易梳理。但是，我已经解决了这个问题，我可以通过这种方法马上进行安装和配置 syslog-ng。下面我将在 Ubuntu Server 16.04 上示范这两种方法：
ELK平台介绍 在搜索ELK资料的时候，发现这篇文章比较好，于是摘抄一小段： 以下内容来自：http://baidu.blog.51cto.com/71938/1676798 日志主要包括系统日志、应用程序日志和安全日志。系统运维和开发人员可以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。 通常，日志被分散的储存不同的设备上。如果你管理数十上百台服务器，你还在使用依次登录每台机器的传统方法查阅日志。这样是不
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首先技术并没有好坏之分，只能说一种技术在特定场景会优于另一种技术。 首先uread优读（ http://aiuread.com/ ）作为一个还处于起步阶段的团队，那么没办法造出像大企业他们那种自动化运维平台，真实情况是连用OpenStack来管理应用都是一种高难度活。 第一阶段，单体应用，纯人力部署 团队一开始，反正后端就一个系统，然后又是用git作为团队内部的协作工具，部署理所当然是直接每次发布新版本，直接执行git pull，然后执行一个封装好kill进程，重启进程的shell脚本，接着更新版本流程
fluentd 作为开源的数据收集框架。C/Ruby开发，支持使用JSON文件来统一日志数据。可插拔架构，支持各种不同种类和格式的数据源和数据输出。最后它也同时提供了高可靠和很好的扩展性，fluentd 的性能已在许多大型服务中得到检验。实际上，一个普通的 PC 机一次可以处理18,000 条消息/秒。
这次我们举个接近实际生产的例子，来说明开源SOC系统如何采集数据，如果之前介绍系统是抽象的，现在就是实例具象的。平时我们利用日志系统收集了大量的各类的日志数据，如：Openresty访问日志、防护墙日志、VPN日志、邮件服务器相关日志、用户权限审计日志、路由器操作日志、甚至包括办公区AP的日志，DHCP日志。
可用性指标时网站架构设计的重要指标，对外是服务承诺，对内是考核指标，具体到每个工程师，更多的是使用故障分。
把日志放到node节点的主机目录上，在到主机目录上配置rsyslog收集到专门的日志服务器。 从这个日志服务器启一个logstash或者filebeat写入es。 不建议直接从每个节点直接写入es。因为日志量大的时候可能es就会被弄死，另外这么多的filebeat也是要占用不少资源的。 如果觉得麻烦，就每个node写个文件监控。自动添加rsyslog的配置然后重启rsyslog。 这样可以保证日志不丢，还能有序插入es不会因为业务高峰把es弄死，还可以利用logstash再进行一些日志格式化的需求。 目前用这个方案，把istio的所有envoy访问日志、traefik、应用程序日志收集到es上稳定的很。现在每15分钟大概150万条记录。
Kafka是分布式发布-订阅消息系统。它最初由LinkedIn公司开发，之后成为Apache项目的一部分。Kafka是一个分布式的，可划分的，冗余备份的持久性的日志服务。它主要用于处理活跃的流式数据。
Kafka是分布式发布-订阅消息系统。它最初由LinkedIn公司开发，之后成为Apache项目的一部分。Kafka是一个分布式的，可划分的，冗余备份的持久性的日志服务。它主要用于处理活跃的流式数据。 在大数据系统中，常常会碰到一个问题，整个大数据是由各个子系统组成，数据需要在各个子系统中高性能，低延迟的不停流转。传统的企业消息系统并不是非常适合大规模的数据处理。为了已在同时搞定在线应用（消息）和离线应用（数据文件，日志）Kafka就出现了。Kafka可以起到两个作用： 1.降低系统组网复杂度。 2.降低编
由于Elastic X-Pack是面向收费的，所以我们不妨也把X-Pack放进去，看看哪些是由X-Pack带来的，在阅读官网文档时将方便你甄别重点：
Elasticsearch是一个实时的分布式搜索和分析引擎，它可以用于全文搜索，结构化搜索以及分析，采用Java语言编写。目前，官网最新的版本是Elasticsearch 7.6.0.那么同时，Elasticsearch 是一个分布式的 RESTful 风格的搜索和数据分析引擎，能够解决越来越多的用例。它作为 Elastic Stack 的核心，它集中存储您的数据，帮助您发现意料之中以及意料之外的情况。要想获取最新的软件版本和文档支持。我们可以通过访问如下链接获取相关帮助。https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch
运维人员需要对系统和业务日志进行精准把控，便于分析系统和业务状态。日志分布在不同的服务器上，传统的使用传统的方法依次登录每台服务器查看日志，既繁琐又效率低下。所以我们需要**集中化的日志管理工具将位于不同服务器上的日志收集到一起, 然后进行分析,展示**。
上图是一个简化的大数据处理流程图，大数据处理的主要流程包括数据收集、数据存储、数据处理、数据应用等主要环节。下面我们逐一对各个环节所需要的技术栈进行讲解：
Apache Flume 是一个分布式，高可用的数据收集系统。它可以从不同的数据源收集数据，经过聚合后发送到存储系统中，通常用于日志数据的收集。Flume 分为 NG 和 OG (1.0 之前) 两个版本，NG 在 OG 的基础上进行了完全的重构，是目前使用最为广泛的版本。下面的介绍均以 NG 为基础。
在上一篇博客中我们讲解了《Zookeeper的单机配置》，此篇博客将继续介绍Zookeeper的集群部署与配置。
Kafka 的整体架构非常简单，是分布式架构，Producer、Broker 和Consumer 都可以有多个。 1.Producer，Consumer 实现 Kafka 注册的接口。
在Kubernetes中，每个容器都有自己的标准输出和标准错误输出，我们可以使用容器运行时提供的工具来采集这些输出，并将其重定向到日志文件中。例如，我们可以使用Docker提供的“docker logs”命令来查看容器的日志输出：
前段时间写了一篇日志收集方案，Kubernetes日志收集解决方案有部分读者反馈说，都是中小企业，哪有那么多资源上ELK或者EFK，大数据这一套平台比我自身服务本身耗费资源还要多，再说了，现阶段我的业务不需要格式转换，不需要数据分析，我的日志顶多就是当线上出现问题时，把我的多个节点日志收集起来排查错误。但是在Kubernetes平台上，pod可能被调度到不可预知的机器上，如果把日志存储在当前计算节点上，难免会出现排查问题效率低下，当然我们也可以选用一些共享文件服务器，比如GFS、NFS直接把日志输出到特定日志服务器，这种情况对于单副本服务没有任何问题，但是对于多副本服务，可能会出现日志数据散乱分布问题（因为多个pod中日志输出路径和名称都是一样的），下面我介绍通过CNCF社区推荐的fluentd进行日志收集。
堡塔日志服务系统 功能描述：堡塔日志服务系统是一款功能强大的日志管理和分析工具、多主机多网站日志收集、汇总、存储、统计与分析等多项功能一体的日志分析系统
Beats 是ELK Stack技术栈中负责单一用途数据采集并推送给Logstash或Elasticsearch的轻量级产品。
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