ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana的简称,这三者是核心套件,但并非全部。
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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:
Elasticsearch是一个开源搜索引擎,以易用性着称。kibana是一个图形界面,可以在上面条件检索存储在ElasticSearch里数据,相当于提供了ES的可视化操作管理器。
一、EFK日志收集系统介绍1.EFK简介EFK:分别表示:Elasticsearch , Filebeat, Kibana , 其中ELasticsearch负责日志保存和搜索,Filebeat负责收集日志,Kibana 负责界面,三者配合起来,形成一个非常完美的解决方案。2.Elasticsearch简介Elasticsearch是一个基于Apache Lucene的开源搜索和数据分析引擎引擎,Elasticsearch使用Java进行开发,并使用Lucene作为其核心实现所有索引和搜索的功能。3.Ela
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。
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
Loki、ELK、EFK是三种广泛使用的开源日志管理工具。这些工具可以帮助开发人员和运维人员更轻松地管理应用程序的日志数据,包括收集、存储、分析和可视化。
https://devopscube.com/kubernetes-logging-tutorial/
Kubernetes 开发了一个 Elasticsearch 附加组件来实现集群的日志管理。这是一个 Elasticsearch、Fluentd 和 Kibana 的组合。
所以Logstash一般可以用fluentd或者filebeat替代,这就有了EFK
Logstash: 是一个灵活的数据传输和处理系统,Logstash的任务读取原始日志,并对其进行分析和过滤,然后将其转发给其他组件(比如 Elasticsearch)进行索引或存储。在beats出来之前,还负责进行数据收集。logstash基于JRuby实现,可以跨平台运行在JVM上。模块化设计,有很强的扩展性和互操作性,不过性能一直是被诟病的问题。
主流的 ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana) 目前已经转变为 EFK (Elasticsearch, Filebeat or Fluentd, Kibana) 比较重,对于容器云的日志方案业内也普遍推荐采用 Fluentd,我们一起来看下从 ELK 到 EFK 发生了哪些变化,与此同时我也推荐大家了解下 Grafana Loki
关注“一猿小讲”公众号的粉丝都清楚,在《傻瓜也能玩转日志归集》一文中,分享过一个业界使用成熟的日志归集方案 EFK。而今天,咱们再谈日志归集,但是今天的分享,却不再傻瓜般的 EFK,而是一款可定制开发的日志归集工具 Flume。
前阵子有园友留言,提到日志相关的东西,同时,最近圈子里也有提到日志这个东西。一个充分、集中的统一日志平台还是很有必要的,否则系统出问题了只能靠猜或者干瞪眼。何谓充分,日志记录满足最低要求、出问题方便定位、可追溯、可追责,最重要的,方便扯皮;何谓集中,各子系统或服务日志都怼到一个地方,想看日志直接去日志平台去看,且方便检索、聚类,而不是需要每个服务、每台服务器逐个远程去翻扯。这里,就结合项目实践,聊下怎么方便、快捷、低成本的实现统一日志平台。
Loki开源日志解决方案已经开源有一段时间了,对标EFK/ELK,由于其轻量的设计,备受欢迎
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。 已经修改好的 yaml 文件见:EFK 配置 es
这篇文章主要是参考Docker Logging via EFK (Elasticsearch + Fluentd + Kibana) Stack with Docker Compose,并在其基础上做了一些修改。
这3个监控组合都非常不错,那在实际生产过程中,对一家中等规模的微服务业务应用,该如何选型呢? 如果企业采用spring + k8s技术栈,EFK + Prometheus + SkyWalking就是我推荐的监控三套件,这三个分别是日志、metrics和调用链监控的利器,社区生态好。
Loki是受Prometheus启发的水平可扩展,高度可用的多租户日志聚合系统。它的设计具有很高的成本效益,并且易于操作。它不索引日志的内容,而是为每个日志流设置一组标签。
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。
经典的ELK架构或现被称为Elastic Stack。Elastic Stack架构为Elasticsearch + Logstash + Kibana + Beats的组合:
关注"一猿小讲"的猿友们都知道,前段时间我在《一文讲懂线上应用系统监控》给大家简单提到了日志归集,埋下了伏笔,今天的这篇分享是来给大家还债的,主要从整体到局部,深入了解一下日志归集。如果你正在困惑于每天登录服务器查询业务日志的繁琐,或正在寻找一个业务日志归集的方案,那么就请跟紧我的脚步,莫掉队。
(编者按:Prometheus 是一个开源监控系统,几乎所有云原生系统都以 Prometheus的指标格式输出运行时的监控信息。)
Loki 是受 Prometheus 启发的水平可扩展、高可用、多租户日志聚合系统。非常适合采集 Kubernetes Pod 的日志,关键 Loki 还易于操作且更加轻量级(相比 ELK/EFK/EFLK )。
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。在LogStash中对日志进行解析后再将日志传输到ElasticSearch中,最后通过Kibana查看日志。
我所在的公司目前使用的K8S是RedHat的OpenShift 4, 虽然有官方文档, 并且有专门的 Develop 章节, 但是实际使用发现, 开发者(特别是中国的开发者, 传统行业\金融行业的开发者)关注的功能和章节相去甚远. 所以我专门针对开发经常问我的问题, 总结出来这个系列文章.
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。fluentd 为日志收集工具,支持从各个数据源收集数据,对数据进行过滤、解析、转换、结构化后,写入 es。
基于 centos7.9 docker-ce-20.10.18 kubelet-1.22.3-0 loki-2.3.0 promtail-2.3.0
本篇已加入《.NET Core on K8S学习实践系列文章索引》,可以点击查看更多容器化技术相关系列文章。上一篇《你必须知道的容器日志(1)》中介绍了Docker自带的logs子命令以及其Logging driver,本篇将会介绍一个流行的开源日志管理方案ELK。
理解OpenShift(5):从 Docker Volume 到 OpenShift Persistent Volume
ELK 是三个开源项目的首字母缩写:Elasticsearch、Logstash 和 Kibana。但后来出现的 FileBeat 可以完全替代 Logstash的数据收集功能,也比较轻量级。本文将介绍 EFK: Elasticsearch、Filebeat 和 Kibana
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。
产品要求的功能都都开发完了,但这并不是终结。怎么样做才能让我们的服务具有更好的质量。 笔者结合自己的遇到的问题和工作中的经验,并以提问的方式,给读者一点点建议
关注我公众号的朋友,应该知道我写了一些云原生应用日志收集和分析相关的文章,其中内容大多聚焦某个具体的组件:
最近一两个月生产K8s集群频繁出现短时503 Service Temporarily Unavailable,还不能主动复现,相当郁闷,压力山大。
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。由于服务的众多,每个服务挨个查看日志显然是一件非常复杂的事情,故而日志的统一收集、整理显得尤为重要。
第7章 可视化工具 分布式追踪 分布式追踪(Distributed Tracing)主要用于记录整个请求链的信息。在微服务应用中,一个完整的业务往往需要调用多个服务才能完成,服务之间就产生了交互。当出现故障时,如何找到问题的根源非常重要。追踪系统可以地展示出请求的整个调用链以及每一步的耗时,方便查找问题所在 本节主要介绍如何使用Jaeger在Istio中实现追踪 启动Jaeger Jaeger是一个开源的分布式追踪系统,它可以在复杂的分布式系统中进行监控和故障排查。Jaeger的主要功能包括分布式请求监控
作为拿起键盘一把梭的Coder, 开发--->部署-->收工--->心旷神怡,滋一口82年的可乐.
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 server端将日志加工后传递到elasticsearch,存储到elasticsearch的数据就可以使用kibana展示出来。
如果你需要搭建立体化的监控告警系统,这篇文章可以对你有所帮助。 监控分类 立体化监控分三个维度 Metrics Logging Tracing Metrics可以用于服务告警 Tracing 和 Lo
如果你的固态硬盘是慧荣SM2246EN主控的,且闪存为8贴9D2H 9E2H 9DDJ 9EDJ 9EFK 9DFK 9DFL 9EFL 9CDJ 等8Die 4CE的,那么遇到开卡失败的话,可以尝试下面的方法来解决: 打开慧荣SM2246EN量产工具文件夹中的FlashDB文件夹,找到里面的Flash.SET(闪存参数配置)文件,用记事本打开此文件后,把对应的闪存参数第46项数值(十六进制)适当降低1-6(十六进制)即可解决。 比如下面以9DDJ为例:
在没使用helm之前,向kubernetes部署应用,我们要依次部署deployment,service,configMap等,步骤较繁琐。况且随着很多项目微服务化,复杂的应用在容器中部署以及管理显得较为复杂.
由于logstash内存占用较大,灵活性相对没那么好,ELK正在被EFK逐步替代.其中本文所讲的EFK是Elasticsearch+Fluentd+Kafka,实际上K应该是Kibana用于日志的展示,这一块不做演示,本文只讲述数据的采集流程.
Elk Elasticsearch logstash kibana 传统:Shell sed awk grep 简单的信息筛选 进行海量日志的筛选遇到的问题:1信息搜索(费时) 2 多维度分析 适用于服务器数量少 因此,海量日志的情况下需要日志分析系统 日志分析系统常见方案:ELF /EFK/graylog/流式分析/ELK 日志分析系统作用: 1 信息检索——>快速找到bug——>修复 2 服务诊断——>负载均衡和运行状态——>优化 3 数据分析——> 日志系统的角色(组件): 1 采集端(agent):采集日志源数据,对数据进行封装并发送给聚合端。 2 聚合端(collector):搜集来自多个采集端的日志数据,并按照一定规则进行数据的处理(例如:加索引)。 3 存储端(storage):负责存储来自聚合端的数据。
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