和 EFK 类似，Loki Stack 也由采集端、服务端和交互端三个部分构成，其中采集端是可变的，目前支持 Promtail、FluentBit 和 Fluentd 三种，服务端和交互端分别使用的是
1、部署efk efk需要用到elasticsearch、fluentd以及kibana，nginx使用fluentd日志驱动将nginx docker日志转发到对应fluentd server端，fluentd
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是一个开源和免费的web界面的工具，可以让用户浏览ES里的日志 Logstash性能低，消耗资源，且存在不支持消息队列缓存及存在数据丢失 所以Logstash一般可以用fluentd或者filebeat替代，这就有了EFK mirror.azure.cn/kubernetes/charts/ elastic https://helm.elastic.co [root@vms61 helm3]# mkdir efk [root@vms61 helm3]# cd efk [root@vms61 efk]# helm pull elastic/elasticsearch 图片2.png 图片3.png README.md filebeat/examples/security/test/goss.yaml filebeat/examples/security/values.yaml [root@vms61 efk [root@vms61 efk]# scp filebeat7.9.1.tar 192.168.135.63:~ root@192.168.135.63's password: filebeat7.9.1
导语本文将介绍常见的分布式系统日志收集组件EFK的搭建，以及一些常见问题的处理。 概述EFK（ElasticSearch、Fluentd、Kibana）是常见的分布式系统日志收集方案，es 用于存储数据，kibana 用于展示数据，支持各种搜索及维度聚合。 restartPolicy: Always schedulerName: default-scheduler securityContext: {} serviceAccount: efk serviceAccountName: efk terminationGracePeriodSeconds: 30 volumes: - hostPath: OnDelete参考文献fluentd 文本解析规则在线测试工具：https://fluentular.herokuapp.com/fluentd官方文档：https://docs.fluentd.org/EFK
EFK 架构说明 日志收集方案是采用 Elasticsearch、Fluentd、Filebeat 和 Kibana（EFK）技术栈。 将官方提供的yaml下载到本地，如EFK目录下 https://github.com/kubernetes/kubernetes/tree/master/cluster/addons/fluentd-elasticsearch kubernetes/master/cluster/addons/fluentd-elasticsearch/kibana-deployment.yaml 下载filebeat官方提供的yaml文件到本地目录下如EFK https://github.com/elastic/beats/blob/master/deploy/kubernetes/filebeat-kubernetes.yaml EFK 部署 创建 Elasticsearch
通过DaemonSet在每一台Node节点上跑一个Filebeat或fluentd，然后通过挂载的形式将容器日志与该Pod关联，从而处理发送至后端存储；
Kubernetes 中比较流行的日志收集解决方案是 Elasticsearch、Fluentd 和 Kibana（EFK）技术栈，也是官方现在比较推荐的一种方案。 如果你了解 EFK 的基本原理，只是为了测试可以直接使用 Kubernetes 官方提供的 addon 插件的资源清单，地址：https://github.com/kubernetes/kubernetes /efk/kibana/kibana:7.6.2tcr-chen.tencentcloudcr.com/efk/elasticsearch/elasticsearch:7.6.2tcr-chen.tencentcloudcr.com /efk/ceph:1.2.1在创建 Elasticsearch 集群之前，我们先创建一个命名空间，我们将在其中安装所有日志相关的资源对象。 spec: containers: - name: elasticsearch image: tcr-chen.tencentcloudcr.com/efk/elasticsearch
file 前言 在EFK基础架构中，我们需要在客户端部署Filebeat，通过Filebeat将日志收集并传到LogStash中。 上文EFK实战一 - 基础环境搭建已经搭建好了EFK的基础环境，本文我们通过真实案例打通三者之间的数据传输以及解决EFK在使用过程中的一些常见问题。 weaver.filter.MonitorForbiddenUrlFilter.doFilter(MonitorForbiddenUrlFilter.java:133) 日志组成格式为： 时间 日志级别 日志详情 主要任务就是将这段日志正常写入EFK
配置和安装 EFK 官方文件目录：cluster/addons/fluentd-elasticsearch $ ls *.yaml es-controller.yaml es-service.yaml fluentd-es-ds.yaml kibana-controller.yaml kibana-service.yaml efk-rbac.yaml 同样EFK服务也需要一个efk-rbac.yaml 文件，配置serviceaccount为efk。 version: v1 kubernetes.io/cluster-service: "true" spec: serviceAccountName: efk 执行定义文件 $ kubectl create -f . serviceaccount "efk" created clusterrolebinding "efk" created replicationcontroller
Kubernetes 集群日志监控 EFK 安装 一、前言 Kubernetes 集群中会编排非常多的服务，各个服务不可能保证服务一定能稳定的运行，于是每个服务都会打印出各自的日志信息方便调试。 ELK 日志收集系统大家都知道，但是还有一种流行方案 EFK，肯定有很多朋友不知道！ # 创建 Fluentd ConfigMap kubectl apply -f fluentd-es-config.yaml -n efk # 创建 Fluentd ServiceAccount -n efk # 创建 Fluentd DaemonSet kubectl apply -f fluentd.yaml -n efk 六、查看 Fluentd 相关资源 $ kubectl get pod,daemonset -n efk | grep fluent pod/fluentd-es-8ggfj 1/1 Running 0
1.创建新的namespace 创建一个新的namespace为logging，该命名空间来部署EFK image.png 2.创建ES的svc kind: Service apiVersion: v1
EFK简介 Elasticsearch 是一个实时的、分布式的可扩展的搜索引擎，允许进行全文、结构化搜索，它通常用于索引和搜索大量日志数据，也可用于搜索许多不同类型的文档。 EFK架构图 ELK和EFK的区别 ELK 是现阶段众多企业单位都在使用的一种日志分析系统，它能够方便的为我们收集你想要的日志并且展示出来 ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana EFK是ELK日志分析系统的一个变种，加入了filebeat 可以更好的收集到资源日志 来为我们的日志分析做好准备工作。 安装环境 此次实验用的一台服务器进行操作 准备安装包，EFK的三个安装包保持相同版本 安装es的节点一定安装java环境 通过yum安装java [root@localhost ~]# yum
但是这都很难去做查询，本文介绍的EFK就可以解决这个问题。 二、docker-compose运行EFK 目录结构 创建一个空目录 mkdir /opt/efk/ 目录结构如下： ./ ├── docker-compose.yml └── fluentd _1 ... done Starting efk_fluentd_1 ... done Starting efk_kibana_1 ... done Starting efk_web 所以我们首先需要找到我们现在创建的EFK的网络名， ? 我是在efk目录下创建的docker-compose.yml文件，所以这里默认的名字就是efk_default。
整合EFK部署前预习 ElasticSearch 的 配置文件位置 简单的ElasticSearch 配置管理章节 ElasticStack 安装 kompose 转换 compose为k8s文件
在分布式系统中，由于节点服务会部署多台，一旦出现线上问题需要通过日志分析定位问题就需要登录服务器一台一台进行日志检索，非常不便利，这时候就需要用到EFK日志收集工具。 EFK基础版的架构如下： 本文主要是使用docker和docker-Compose部署EFK的基础环境，选择7.5.1作为EFK组件版本。 xxxxxx" 重启kibana docker-compose -f elk.yml restart kibana 重新访问kibana，并使用上面设置的elastic账号进行登录 至此我们顺利给EFK
EFK不是一个软件，而是一套解决方案，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，是目前主流的一种日志系统。 EFK是三个开源软件的缩写，分别表示：Elasticsearch , Fluentd, Kibana 组件说明： EFK由ElasticSearch、Fluentd和Kiabana三个开源工具组成。 一、环境准备 # 资源配置： Master: 4U4G Node-1: 4U4G Node-2: 4U4G mkdir efk cd efk kubectl create namespace efk --name ela --namespace=efk -f values.yaml # 测试一下： kubectl run cirror-$RANDOM --rm -it --image=cirros --name flu --namespace=efk -f values.yaml 完成后查看： 四、部署 kibana helm fetch bitnami/kibana # 这里要特别注意一下，
kubernetes（k8s）中部署 efk Kubernetes 开发了一个 Elasticsearch 附加组件来实现集群的日志管理。 从官方github仓库下载yaml文件 [root@hello ~/efk]# git clone https://github.com/kubernetes/kubernetes.git [root@ hello ~/efk]# kubectl create namespace logging [root@hello ~/efk]# 复制代码 执行所有yaml文件 [root@hello ~/efk] # cd kubernetes/cluster/addons/fluentd-elasticsearch/ [root@hello ~/efk/kubernetes/cluster/addons/fluentd-elasticsearch
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