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。
以下是我在公司内部分享的关于分布式日志收集系统的PPT内容，现在与大家分享，希望对于需要使用的人能够起到基本的入门作用或是了解！ 1.分布式日志收集系统:背景介绍 许多公司的平台每天会产生大量的日志（一般为流式数据，如，搜索引擎的pv，查询等），处理这些日志需要特定的日志系统，一般而言，这些系统需要具有以下特征： （1） 构建应用系统和分析系统的桥梁，并将它们之间的关联解耦； （2） 支持近实时的在线分析系统和类似于Hadoop之类的离线分析系统； （3） 具有高可扩展性。
fluent-bit是一种在Linux，OSX和BSD系列操作系统运行，兼具快速、轻量级日志处理器和转发器。它非常注重性能，通过简单的途径从不同来源收集日志事件。
问题导读： 1.Flume-NG与Scribe对比，Flume-NG的优势在什么地方？ 2.架构设计考虑需要考虑什么问题？ 3.Agent死机该如何解决？ 4.Collector死机是否会有影响？ 5.Flume-NG可靠性(reliability)方面做了哪些措施？ 美团的日志收集系统负责美团的所有业务日志的收集，并分别给Hadoop平台提供离线数据和Storm平台提供实时数据流。美团的日志收集系统基于Flume设计和搭建而成。 《基于Flume的美团日志收集系统》将分两部分给读者呈现美团日志收集系统
在以前我们的应用日志一般由log4j输入到不同的文件中，比如info.log warn.log error.log。 然后当我们需要查看日志的时候，就需要登录服务器使用命令tail -fn 500 error.log进行查看。
Winlogbeat 和 Filebeat 都是 Elastic Stack 中常用的日志收集工具，但它们的使用场景和功能略有不同。
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：
Filebeat是一款轻量级日志采集器，可用于转发和汇总日志与文件。Filebeat内置有多种模块（Nginx、MySQL、Redis、Elasticsearch、Logstash等），可针对常见格式的日志大大简化收集、解析和可视化过程，只需一条命令即可。
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
在早期的项目中，如果想要在生产环境中通过日志定位业务服务的Bug 或者性能问题，则需要运维人员使用命令挨个服务实例去查询日志文件，这样导致的结果就是排查问题的效率非常低。
Kubernetes中的DaemonSet是一种资源对象，它允许我们在Kubernetes集群中运行一个Pod的副本，确保每个节点上都有一个Pod在运行。DaemonSet通常用于运行需要在每个节点上运行的系统级别服务，如日志收集器、监视代理和网络代理等。
ELK 已经成为目前最流行的集中式日志解决方案，它主要是由Beats、Logstash、Elasticsearch、Kibana等组件组成，来共同完成实时日志的收集，存储，展示等一站式的解决方案。本文将会介绍ELK常见的架构以及相关问题解决。
为满足《网络安全法》和《网络安全等级保护》针对安全日志审计的要求，遂作者在对比可多款( syslog、syslog-ng和rsyslog )的日志记录服务器工具后，最终选择了 rsyslog 日志工具来完成企业内部日志收集，并采用 Loki & Promtail 进行日志采集，最后使用Grafana 通过 LogQL 语法进行采集数据查询以及展示，此文深入浅出讲解了从rsyslog初识到实践配置使用，可以让各位运维的同道中人可以快速为企业搭建收集各类网络日志服务器，以满足合规要求！
系统日志记录操作系统组件产生的事件，主要包括驱动程序、系统组件和应用软件的崩溃以及数据丢失错误等。系统日志中记录的时间类型由Windows NT/2000操作系统预先定义。 默认位置： %SystemRoot%\System32\Winevt\Logs\System.evtx
项目背景 每个系统都有日志，当系统出现问题时，需要通过日志解决问题 当系统机器比较少时，登陆到服务器上查看即可满足 当系统机器规模巨大，登陆到机器上查看几乎不现实 当然即使是机器规模不大，一个系统通常
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
随着分布式系统规模的日益扩大，集群中的机器规模也随之变大，那如何更好地进行集群管理也显得越来越重要了。所谓集群管理，包括集群监控与集群控制两大块，前者侧重对集群运行时状态的收集，后者则是对集群进行操作与控制。
日志收集系统的原理是这样的，首先应用集成了Logstash插件，通过TCP向Logstash传输日志。Logstash接收到日志后根据日志类型将日志存储到Elasticsearch的不同索引上去，Kibana从Elasticsearch中读取日志，然后我们就可以在Kibana中进行可视化日志分析了，具体流程图如下。
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:
安全圈的大事刚刚结束，安全圈的小伙伴也从加班的阴影中走了出来，这期间，学习写文章投稿的人很少，估计还是忙吧，大考结束之后，大家可以放松一下，然后继续学习新知识，打基础，为了迎接下一次的挑战而做准备。做安全防御，入侵检测是必不可少的，而入侵检测通常分为网络层面和主机层面，今天就来看一个带有主机入侵检测功能的安全平台，他不止包含主机入侵检测的功能，还包含其他的一些功能，比如：基线漏洞监控、合规性扫描，能力强的还可以根据检测的结果自动响应。
企业无论是已经使用了开源日志收集工具，还是准备选择一款或多款工具，都有必要了解日志收集工具的关键要求。这些要求包括：高数据吞吐量、可靠性、可扩展性、灵活性、安全性以及资源（CPU和内存）消耗等。本文讨论了市面上流行的几款日志收集工具（包括 Logstash、Fluentd、Fluent Bit 和 Vector）及其主要特点。
DT时代，数以亿万计的服务器、移动终端、网络设备每天产生海量的日志。中心化的日志处理方案有效地解决了在完整生命周期内对日志的消费需求，而日志从设备采集上云是第一步。
Exceptionless 是一个开源的实时的日志收集框架，它可以应用在基于 ASP.NET，ASP.NET Core，Web Api，Web Forms，WPF，Console，MVC 等技术栈的应用程序中，并且提供了Rest接口可以应用在 Javascript，Node.js 中。它将日志收集变得简单易用并且不需要了解太多的相关技术细节及配置。
数据是怎么来的？ 在很多行业，数据都是人工收集来的，比如医学疾病数据、环境数据、经济数据等。数据的更新周期也比较长，比如年度、月度。 但互联网行业不一样，这个天然的流量行业，数据量巨大，更新周期按天就算长了，通常有小时级、分钟级、实时秒级，甚至来不及落入表中，直接对实时流数据就进行计算。 最后说的这种「流式计算」，之前介绍过：什么是流式计算 | 另一个世界系列，对数据流实时进行计算，不需要存储到表里，主要为了满足一些实时级的需求，比如实时监控、实时个性化推荐等。 不管是「流式计算」还是存储到表里再计算
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。
Elasticsearch集群运行过程中，运行日志和慢日志能够帮助集群使用者迅速定位出现的问题。
"本文主要对fluent-bit 1.3版本配置做详细介绍，关注后回复【pdf】获得文档"
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。
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，是三个产品的首字母缩写，分别是ElasticSearch、Logstash 和 Kibana。
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。
在互联网迅猛发展的今天 各大厂发挥十八般武艺的收集用户的各种信息，甚至包括点击的位置，我们也经常发现自己刚搜完一个东西，再打开网页时每个小广告都会出现与之相关联的商品或信息，在感叹智能的同时不惊想 什么时候泄露的行踪。 许多公司的业务平台每天都会产生大量的日志数据。收集业务日志数据，供离线和在线的分析系统使用，正是日志收集系统的要做的事情。 用户的数据除了这种后台默默的收集外，还有各种运行的日志数据和后台操作日志，因此每个业务可以算是一种类型的日志，那稍大点的公司就会有几十种日志类型要收集，而且
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：
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。
推荐系统是大数据中最常见和最容易理解的应用之一，比如说淘宝的猜你喜欢和京东等网站的用户提供个性化的内容。但是不仅仅只有电商会用推荐引擎为用户提供额外的商品，推荐系统也可以被用在其他行业，以及具有不同的应用中使用，如网易云音乐的每日歌曲推荐、活动、产品到约会对象。
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：
随着互联网架构的扩张，分布式系统变得日趋复杂，越来越多的组件开始走向分布式化，如微服务、消息收发、分布式数据库、分布式缓存、分布式对象存储、跨域调用，这些组件共同构成了繁杂的分布式网络，那现在
"本文主要讲解了fluentd的为什么选用fluentd作为核心组件，它的优势是什么"
在微服务架构中，日志是一个不得不面临与需要解决的点。因为微服务架构中，服务是分散在不同的节点或虚拟机上运行，这意味着服务产生的日志也是分散的，所以收集分散的日志就成为了微服务中的一个痛点。否则有需要时查询起日志来就非常麻烦与不方便。
“不允许没有监控的系统上线”，这是许多网站架构师在做项目上线评审时常说的一句话。网站运行监控对于网站运维和架构设计优化至关重要，运维没有监控的网站，犹如架势没有仪表的飞机。盲人骑瞎马，夜半临深渊而不知，生死尚且未卜，提高可用性、减少故障率就更无从做起了。
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。
1. 前 言 本文在书写过程中，咨询了红帽技术专家郭跃军、李春霖、张亚光，并借鉴了他们提供的技术文档，在此表示感谢！ 此外，在书写过程中，笔者也借鉴了红帽官方技术文档以及互联网上的一些信
Zookeeper：保存集群元数据和消费者信息，broker和主题元数据、消费者元数据分区偏移量
LPG日志收集方案内存占用很少，经济且高效！它不像ELK日志系统那样为日志建立索引，而是为每个日志流设置一组标签。下面分别介绍下它的核心组件：
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。
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
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
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