随着58集团业务的飞速发展,日志数量也呈现指数级增长。传统的日志处理方案,已不再适用,此时急需一套功能强大、稳定可靠的日志处理系统。
ELK是三个开源软件的缩写,分别表示:Elasticsearch , Logstash, Kibana , 它们都是开源软件。新增了一个FileBeat,它是一个轻量级的日志收集处理工具(Agent),Filebeat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。
圈子里关于大数据、云计算相关文章和讨论是越来越多,愈演愈烈。行业内企业也争前恐后,群雄逐鹿。而在大数据时代的运维挑站问题也就日渐突出,任重而道远了。本文旨在针对复杂的大数据运维系统推荐一把利器,达到抛砖引玉的效果,如果文中出现任何纰漏和错误的地方,恳请指正,欢迎讨论,希望大家不吝赐教。 众所周知,大数据平台组件是很复杂的。笔者之前接触的一个大数据平台解决方案,仅平台组件就达20多个,这还没有加上物联网系统各组件。而这庞大的系统整合问题,对于运维来说是很头疼的。所以,在大数据时代下的运维问题是日渐尖锐。 有
简介 ELK并不是一款软件,是一整套解决方案,是由ElasticSearch,Logstash和Kibana三个开源工具组成:通常是配合使用,而且先后归于Elastic.co公司名下,简称ELK协议栈. 日志的收集和处理 在日常运维工作中,对于系统和业务日志的处理尤为重要。日志主要包括系统日志,应用日志,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
这是最简单的一种ELK架构方式。优点是搭建简单,易于上手。缺点是Logstash耗资源较大,运行占用CPU和内存高。另外没有消息队列缓存,存在数据丢失隐患。建议供学习者和小规模集群使用。
地址:https://github.com/fayechenlong/plumelog
运维是一个融合多学科(网络、系统、开发、安全、应用架构、存储等)的综合性技术岗位,从最初的网络管理(网管)发展到现在的系统运维工程师、网络运维工程师、安全运维工程师、运维开发工程师等,可以看出,运维的分工一直在细化,并且对综合技能要求越来越高,可以看出,未来运维的发展趋势是高、精、尖,高表示高度,精表示精通,尖表示尖端,也就是运维职场一定要站在一定的技术高度,在多个技术领域中,要精通某项技能,同时对尖端前沿技术一定要能掌控趋势。
在日常工作中,我们通常需要存储一些日志,譬如用户请求的出入参、系统运行时打印的一些info、error之类的日志,从而对系统在运行时出现的问题有排查的依据。
一个简单易用的java日志系统,解放你的日志查询困难问题,方便快速追踪问题,安装配置简单,性能优秀 演示视频地址:https://v.qq.com/x/page/g3308uxlcnw.html
产线环境上的Flink应用是长时运行的应用,日志量较大,需要将flink应用的日志发送到外部系统,方便进行日志检索。
为什么用到ELK: 一般我们需要进行日志分析场景:直接在日志文件中 grep、awk 就可以获得自己想要的信息。但在规模较大的场景中,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。常见解决思路是建立集中式日志收集系统,将所有节点上的日志统一收集,管理,访问。 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。 一个完整的集中式日志系统,需要包含以下几个主要特点: • 收集-能够采集多种来源的日志数据 • 传输-能够稳定的把日志数据传输到中央系统 • 存储-如何存储日志数据 • 分析-可以支持 UI 分析 • 警告-能够提供错误报告,监控机制 ELK提供了一整套解决方案,并且都是开源软件,之间互相配合使用,完美衔接,高效的满足了很多场合的应用。目前主流的一种日志系统。 ELK简介: ELK是三个开源软件的缩写,分别表示:Elasticsearch , Logstash, Kibana , 它们都是开源软件。新增了一个FileBeat,它是一个轻量级的日志收集处理工具(Agent),Filebeat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。 Elasticsearch是个开源分布式搜索引擎,提供搜集、分析、存储数据三大功能。它的特点有:分布式,零配置,自动发现,索引自动分片,索引副本机制,restful风格接口,多数据源,自动搜索负载等。 Logstash 主要是用来日志的搜集、分析、过滤日志的工具,支持大量的数据获取方式。一般工作方式为c/s架构,client端安装在需要收集日志的主机上,server端负责将收到的各节点日志进行过滤、修改等操作在一并发往elasticsearch上去。 Kibana 也是一个开源和免费的工具,Kibana可以为 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日志分析友好的 Web 界面,可以帮助汇总、分析和搜索重要数据日志。 Filebeat隶属于Beats。目前Beats包含四种工具:
针对上述问题,为了提供分布式的实时日志搜集和分析的监控系统,我们采用了业界通用的日志数据管理解决方案 - 它主要包括 Elasticsearch 、 Logstash 和 Kibana 三个系统。通常,业界把这套方案简称为ELK,取三个系统的首字母。调研了ELK技术栈,发现新一代的logstash-forward即Filebeat,使用了golang,性能超logstash,部署简单,占用资源少,可以很方便的和logstash和ES对接,作为日志文件采集组件。所以决定使用ELK+Filebeat的架构进行平台搭建。
一般我们需要进行日志分析场景:直接在日志文件中 grep、awk 就可以获得自己想要的信息。但在规模较大的场景中,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。常见解决思路是建立集中式日志收集系统,将所有节点上的日志统一收集,管理,访问。
产线环境上的Flink应用是长时运行的应用,日志量较大,通过flink web页面查看任务日志会导致浏览器卡死,通过日志排查问题非常不便。因此,需要将flink应用的日志发送到外部系统,方便进行日志检索
参照zinpkin全链路监控系统的弊端:监控系统收集器,通过集成SpringBoot插件,耦合侵入业务,和应用部署在同一个jvm中,影响洪峰下的业务系统的高可用性。
是指以处理海量数据存储、计算及不间断流数据实时计算等场景为主的一套基础设施。典型的包括Hadoop系列、Spark、Storm、Flink以及Flume/Kafka等集群。
在前面的众多章节中,我们从开源架构ELK讲到腾讯云Elasticsearch Service .最近的六篇中我们讲了腾讯云ES集群的选择、安装、运维监控告警系列。那么围绕这些知识点我们讲了这么多,我们要搞清楚ELK到底能做什么,到底在那些场景下做哪些事?只有搞清楚了它的用途我们才能更有目的的去学习并使用它。<本节提到的Logstash插件后面再详讲>
我们都知道服务器层面的基础监控已经是玲琅满目,可以说是层出不穷,比如各大云厂商自带的基础设施的监控,基本能满足我们的需求。即使你是使用了多云的业务部署架构,那也可以轻易办到,比如使用open-falcon或者夜莺等开源监控系统,再比如比较流行的grafana+prometheus,Zabbix等国外监控系统,使用分布式架构采用默认指标就可以满足我们的需求,但是针对于业务监控,可能有些公司有自己的想法,也可能捉襟见肘。这篇文章我们可以一起从运维的角度探讨,如何做后端业务指标的监控,当然本文仅仅是一种参考思路,不作为上线依据。
ELK 是 Elasticsearch、Logstrash 和 Kibana 的缩写,它们代表的是一套成熟的日志管理系统,ELK Stack 已经成为目前最流行的集中式日志解决管理方案。
在某婚恋客户合作过程中,由于以前该客户的所有基础架构环境全部部署在客户自己的IDC中,但是该IDC建设于10年前,IDC已经使用很久了,而且是运营商IDC,外网带宽有限,资源机架扩展有很大局限,还出现过多次DDOS攻击,而且客户的技术团队人员基本都在深圳,在北京还配备了一个单独的机房本地巡检维护团队,因此该客户基于云的很多好处,考虑将业务迁移到腾讯云。
“距离 Hackathon 结束已经一个多星期了,感觉心情还是没有从激情中平复过来。不过由于我读书少,这时候好像只能感慨一句,黑客马拉松真是太好玩了……”
ELK是Elasticsearch,Logstash,Kibana的缩写,是我们在处理日志时最常用到的方案。其中Logstash负责日志采集, Elasticsearch负责日志存储,Kibana负责日志展示。三款开源项目分工合作,提供了完整的解决方案。 此外也有使用Fluentd替换Logstash组成的EFK方案,同样也非常受欢迎。
笔记内容:搭建ELK日志分析平台(上)—— ELK介绍及搭建 Elasticsearch 分布式集群 笔记日期:2018-03-02
ELK 不是一款软件,而是 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana 三种软件产品的首字母缩写。这三者都是开源软件,通常配合使用,而且又先后归于 Elastic.co 公司名下,所以被简称为 ELK Stack。根据 Google Trend 的信息显示,ELK Stack 已经成为目前最流行的集中式日志解决方案。
flink任务日志指的是任务系统日志与用户代码里面log方式打印的日志,这些日志信息都可以在flink web页面上看到,目前任务的部署模式都是on yarn, 那么在yarn页面也可以看到,这些日志信息在开发环境或者测试环境量都是很小的,可以很方便的查看,但是在产生环境上,任务是7*24不间断的运行,那么势必会造成日志量会很大,这时打开flink web页面查看任务日志信息就会造成浏览器卡死,很难通过日志排查问题,所以需要将日志发送到外部的搜索系统中,方便搜索日志。
EFK 不是一个软件,而是一套解决方案。EFK 是三个开源软件的缩写,Elasticsearch,FileBeat,Kibana。其中 ELasticsearch 负责日志分析和存储,FileBeat 负责日志收集,Kibana 负责界面展示。它们之间互相配合使用,完美衔接,高效的满足了很多场合的应用,是目前主流的一种日志分析系统解决方案。 EFK 和 ELK 只有一个区别, 收集日志的组件由 Logstash 替换成了 FileBeat,因为 Filebeat 相对于 Logstash 来说有2个好处:
一,前言 人们常常说数据如金,可是,能被利用起的数据,才是“金”。而互联网的数据,常常以日志的媒介的形式存在,并需要从中提取其中的"数据"。 从这些数据中,我们可以做用户画像(每个用户都点了什么广告,对哪些开源技术感兴趣),安全审计,安全防护(如果1小时内登录请求数到达一定值就报警),业务数据统计(如开源中国每天的博客数是多少,可视化编辑格式和markdown格式各占比例是多少)等等。 之所以能做这些,是因为用户的所有的行为,都将被记录在nginx日志中或其它web服务器的日志中。日志分析要做的就是将这些日
ELK是一个应用套件,由Elasticsearch,Logstash和Kibana组成
ES是一个高扩展的、开源的、全文检索的搜索引擎,它提供了近实时的索引、搜索、分析功能。 ES文档翻译与总结参考:ES知识汇总 应用场景 1 它提供了强大的搜索功能,可以实现类似百度、谷歌等搜索。 2 可以搜索日志或者交易数据,用来分析商业趋势、搜集日志、分析系统瓶颈或者运行发展等等 3 可以提供预警功能(持续的查询分析某个数据,如果超过一定的值,就进行警告) 4 分析商业信息,在百万级的大数据中轻松的定位关键信息 核心知识简介 要了解ES首先就要弄清楚下面的几个概念,这样也不会对ES产生一些误解:
由于这系列文章实在是太长,所以很抱歉发错了顺序,这应该是第二篇,不过单独来看也是可以成文的。 目录服务(ZooKeeper) 分布式系统是一个由很多进程组成的整体,这个整体中每个成员部分,都会具备一些状态,比如自己的负责模块,自己的负载情况,对某些数据的掌握等等。而这些和其他进程相关的数据,在故障恢复、扩容缩容的时候变得非常重要。 简单的分布式系统,可以通过静态的配置文件,来记录这些数据:进程之间的连接对应关系,他们的IP地址和端口,等等。然而一个自动化程度高的分布式系统,必然要求这些状态数据都是动态保存的
前言:前段时间接触过一个流式计算的任务,使用了阿里巴巴集团的JStorm,发现这个领域值得探索,就发现了这篇文章——Putting Apache Kafka To Use: A Practical Guide to Building a Stream Data Platform(Part 1)。在读的过程中半总结半翻译,形成本文,跟大家分享。
Spring Cloud是一个基于Spring Boot实现的云应用开发工具,它为基于JVM的云应用开发中的配置管理、服务发现、断路器、智能路由、微代理、控制总线、全局锁、决策竞选、分布式会话和集群状态管理等操作提供了一种简单的开发方式。
ELK 是 Elasticsearch、Logstash、Kibana 的简称,这三者是核心套件,但并非全部。
2012~2014年,我们的业务开始使用一种新的互联网销售模式——秒杀抢购,一时间,各个产品线开始纷纷加入进来,今天秒杀门票,明天秒杀酒店,等等。各种活动是轮番登场,用户在不亦乐乎地玩着秒杀活动的同时,也对后端技术的支撑提出了一波又一波的挑战。
背景 先说说当前背景,本人从一线红队(拿过大HVV第一)转为一个人的安全部也有两年的时间了,公司属于金融科技行业。金融科技类的公司并不直接受到银监会的监管,但是会遵守银行的安全要求,算间接受到监管。 10月18日,银保监会公布监管责任单位名单,包括4604家银行业金融机构法人、232家保险机构法人、2621家保险专业中介机构法人、115家外国及港澳台银行分行、7家外国再保险公司分公司。 为什么要先说明这个?这主要是由于金融行业的特殊性质和其关键的信息系统安全需求所决定的,对应金融行业的业务流程/风控都
早在传统的单体应用时代,查看日志大都通过SSH客户端登服务器去看,使用较多的命令就是 less 或者 tail。如果服务部署了好几台,就要分别登录到这几台机器上看,等到了分布式和微服务架构流行时代,一个从APP或H5发起的请求除了需要登陆服务器去排查日志,往往还会经过MQ和RPC调用远程到了别的主机继续处理,开发人员定位问题可能还需要根据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,ELK就提供这样一套解决方案。
本篇对在CentOS 8上使用Elastic Stack套件中的Elasticsearch、Kibana进行简要总结,对Elasticsearch 7.8.0的部署、认证设置与Kibana 7.8.0的配套部署进行了详细总结。未来对在CentOS 8上使用Elastic Stack相关套件,将陆续更新其使用总结、性能调优等方面的系列文章,敬请期待。
作者按:慧响技术角“源产控”专题,将聚焦开源、国产化、自主可控三个方向的技术,以操作系统、中间件、数据库、程序应用等为粗分类,更新相关技术的发展趋势、探究技术核心的深度使用、系统总结技术整体架构,为对相关技术的学习者提供可观的资料,亦为个人同步学习总结的笔记,以飨读者。
搜索引擎现在是用得越来越多了,比如我们日志系统中用到的 ELK 就用到了搜索引擎 Elasticsearch(简称 ES)。
1. ELK应用场景 在复杂的企业应用服务群中,记录日志方式多种多样,并且不易归档以及提供日志监控的机制。无论是开发人员还是运维人员都无法准确的定位服务、服务器上面出现的种种问题,也没有高效搜索日志内容从而快速定位问题的方式。因此需要一个集中式、独立的、搜集管理各个服务和服务器上的日志信息,集中管理,并提供良好的UI界面进行数据展示,处理分析。 因此:ELK提供一套开源的解决方案,能高效、简便的满足以上场景。
Monitor 维护着 Ceph 集群的信息,如果 Monitor 无法正常提供服务,那整个 Ceph 集群就不可访问。一般来说,在实际运行中,Ceph Monitor的个数是 2n + 1 ( n >= 0) 个,在线上至少3个,只要正常的节点数 >= n+1,Ceph 的 Paxos 算法就能保证系统的正常运行。所以,当 Monitor 出现故障的时候,不要惊慌,冷静下来,一步一步地处理。
一般我们需要进行日志分析场景:直接在日志文件中 grep、awk 就可以获得自己想要的信息。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。常见解决思路是建立集中式日志收集系统,将所有节点上的日志统一收集,管理,访问。
ELK是三个开源软件的缩写,分别表示:Elasticsearch , Logstash, Kibana , 它们都是开源软件。
ELK 集群 + X-Pack + Redis 集群 + Nginx ,实时日志(数据)搜集和分析的监控系统,简单上手使用 简述 ELK实际上是三个工具的集合,ElasticSearch + Logstash + Kibana,这三个工具组合形成了一套实用、易用的监控架构,很多公司利用它来搭建可视化的海量日志分析平台。 官网下载地址:https://www.elastic.co/downloads Elasticsearch 是一个基于Apache Lucene(TM)的开源搜索引擎 ,它的特点有:分布式,
在Kubernetes集群环境中,一个完整的应用或服务都会涉及为数众多的组件运行,各组件所在的Node及实例数量都是可变的。日志子系统如果不做集中化管理,则会给系统的运维支撑造成很大的困难,因此建议在集群层面对日志进行统一收集和检索等工作。
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