前面的章节中我们讲了几种方法将用户数据导入腾讯云ES集群。在现今云计算环境下，为了更好的利用资源跟有效的管理服务，有必要在这里跟大家讲一下，如何通过自建Docker去实现数据接入腾讯云ES呢？今天，我们讲一下这个：
一.安装docker 安装docker yum -y install docker 启动docker systemctl start docker 查看docker服务状态 systemctl status docker 有下面的提示则表示启动成功 二.安装Elasticsearch 2.1下载镜像 docker pull elasticsearch:7.1.1 2.2查看镜像 docker images 2.3创建自定义的网络 docker network create somenetwork
特别说明，Mac系统需要关闭SIP才可以正常使用！即便开启了，某些位置也可能导致你无法正常使用。去他妈的，本教程不适合Mac Apple Chip安装的Docker！！
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/143946.html原文链接：https://javaforall.cn
vim /usr/local/logstash/config/logstash.yml
ELK是一种流行的开源日志收集、存储、搜索和分析解决方案，它由Elasticsearch、Logstash和Kibana三个组件组成。在Docker环境中，使用ELK可以收集和分析容器日志，以便更好地了解应用程序的状态和运行情况。
这篇文章将着重于我对ELK的搭建初体验，基于部署和安装的方便，也为了巩固Docker相关的知识点的学习和熟练运行，尝试在使用Docker来搭建整个ELK系统。
WatchAD是0KEE Team研发的开源域安全入侵感知系统，WatchAD收集所有域控上的事件日志和kerberos流量，通过特征匹配、Kerberos协议分析、历史行为、敏感操作和蜜罐账户等方式来检测各种已知与未知威胁，功能覆盖了大部分目前的常见内网域渗透手法。目前支持的具体检测功能包括：
需要使用docker 安装Logstash，来收集文件/var/log/messages
Docker是目前非常主流的容器化的虚拟技术,这个虚拟又与VMware或者是Hyper-v搭建的虚拟机不同,虚拟机是在宿主机的内核已经操作系统系统之上在虚拟出一套操作系统,而Docker这种容器化的技术是基于操作系统的namespace直接使用宿主机的操作系统去构建需要隔离的应用,中间省去了再去虚拟化一套操作系统的过程,或许有人会担心使用如果Docker的容器挂掉了之后,数据会丢失的问题,这你大可不必的过多担心,Docker本身实现了数据卷的工程,可以将容器内部的目录挂载到宿主机之上,只要你的宿主机还健康,那么上面的数据就不会丢失.甚至是当你重新创建一个容器之后你将新容器的数据目录也挂载到了之前容器的目录上,数据都可以复用,但我不建议你这样哦~
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
在后台开发中，日志系统是一个很重要的系统，一个架构良好的日志系统，可以帮助开发者更清楚的了解服务器的状态和系统安全状况，从而保证服务器的稳定运行。日志主要包括系统日志和应用程序日志，运维和开发人员可以通过日志了解服务器中软硬件的信息，检查应用程序或系统的故障，了解故障出现的原因，以便解决问题。
/usr/share/logstash/pipeline/logstash.conf
随着时间的积累，日志数据会越来越多，当你需要查看并分析庞杂的日志数据时，可通过 Filebeat+Kafka+Logstash+Elasticsearch 采集日志数据到Elasticsearch（简称ES）中，并通过 Kibana 进行可视化展示与分析。
一、引言 最近有一个工作任务，需要利用Suricata作为IDS来检测出口流量，同时利用ELK进行数据的展示。在搭建过程中，发现一篇文章《使用Suricata和ELK进行流量检测》[1]记录的比较好，但不是非常符合需求，一方面是本次部署任务需要利用Docker进行ELK的部署，另一方面是其数据展示并不是很丰富。在之前的文章中《Cowrie蜜罐的Docker部署过程及Elasticsearch+Kibana可视化》中就利用Docker搭建过elasticsearch + kibana来展示过自己的蜜罐数据。这
启动时会发现 /usr/share/elasticsearch/data 目录没有访问权限，只需要修改 /mydata/elasticsearch/data 目录的权限，再重新启动即可；
ELK主要由ElasticSearch、Logstash和Kibana三个开源软件组成。
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。
本文的宗旨在于通过易于上手实操的方式，教会读者完成系统ELK日志采集的对接和使用。那你知道对于一个系统的上线考察，必备的几样东西是什么吗？其实这也是面试中考察求职者，是否真的做过系统开发和上线的必备问题。包括：服务治理(熔断/限流)、监控和日志，如果你做的系统里没有这样几个东西，一种是说明系统是玩具项目，另外一种就是压根没做过或者没关心过。前面的已经写完了，所以今天来给大家写ELK日志。
纯粹是处于个人爱好，各种技术只要跟 Docker 搭边就倾爱它的 Docker 镜像版本。本文除了filebeat agent是二进制版本直接安装在应用机上，与docker无关，其他都是基于docker 镜像版本的集群安装。
搭建了ELK日志收集系统之后，我们如果要查看SpringBoot应用的日志信息，就不需要查看日志文件了，直接在Kibana中查看即可。
笔者所在项目组的项目由多个子项目所组成，每一个子项目都存在一定的日志，有时候想排查一些问题，需要到各个地方去查看，极为不方便，此前听说有ELK这种神器，搜索了一下，发现利用docker搭建似乎并不麻烦，于是进行了一番尝试，结果还比较顺利，将此过程完整记录下来，希望留给有需要的读者进行参考。
springcloud是一个应用很广的微服务全家桶，阿里开发了自己的springcloud alibaba分支，elk是一款不错的监控工具，尤其是日志分析，可以将springcloud微服务项目的日志通过logstash-logback-encoder传送到elk的logstash上，好了废话不多少了，直接进入环境搭建流程：
或者直接使用我的文件(记得ip换成你自己的) : https://shaun.lanzoum.com/iYxoV10uqlsh
豌豆贴心提醒，本文阅读时间5分钟 “Eason，企业一线运维实战者，马哥教育原创作者联盟成员，热爱分享Linux应用技术的感想和原创知识。” Background 上一篇文章《结合docker快速搭建启动ELK日志收集平台》讲到搭建ELK service，这一章主要为了通过filebeat发送日志文件到前面我们所搭建的ELK平台里边 Filebeat 在beats中，filebeat作为轻量级的logs shipper，帮助用户将无数client端上的log文件以一种轻量级的方式转发并集中日志和文件到
Elasticsearch 服务提供在用户 VPC 内通过私有网络 VIP 访问集群的方式，用户可以通过 Elasticsearch REST client 编写代码访问集群并将自己的数据导入到集群中，当然也可以通过官方提供的组件（如 logstash 和 beat）接入自己的数据。 本文以官方的 logstash 和 beats 为例，介绍不同类型的数据源接入 ES 的方式。
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。
最近在折腾 ELK 日志平台，它是 Elastic 公司推出的一整套日志收集、分析和展示的解决方案。
ELK的架构有多种，本篇分享使用的架构如图所示： Beats(Filebeat) -> -> Elasticsearch -> Kibana，目前生产环境一天几千万的日志，内存占用大概 10G 左右
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。
.zip和.tar.gz包是完全独立的，默认情况下，所有文件和目录都包含在主目录中——主目录是在解压缩归档文件时创建的目录。
大家好，我是泥腿子安尼特。毫不夸张的说，最近这几个月与我相处最久的就是公司里面的ELK系统。
Compose是一个定义和运行多个Docker应用的工具，用一个YAML（dockder-compose.yml）文件就能配置我们的应用。然后用一个简单命令就能启动所有的服务。Compose编排Docker服务的优势是在单机测试场景，因为Compose的安装简单，开箱即用，yaml的定义也复用了Dockerfile的语法。但是集群中容器编排服务还是推荐K8S或者Mesos+Marathon这样的编排调度系统。
原文链接：https://dzone.com/articles/deploying-springboot-in-ecs-part-1
官方chart地址：https://github.com/elastic/helm-charts/tree/master/elasticsearch
ELK 其实并不是一款软件，而是一整套解决方案，是三个软件产品的首字母缩写，Elasticsearch，Logstash 和 Kibana。这三款软件都是开源软件，通常是配合使用，而且又先后归于 Elastic.co 公司名下，故被简称为 ELK 协议栈.
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。
ELK(Elasticsearch+Logstash+Kibana)中我们使用过Elasticsearch和Kibana，就剩下最后一个LogStash了。
我的数据库是5.7版本,我这里下载5.1.47的驱动了,当然如果你们的数据库是8.0以上的版本,那么就下相应的版本就行
ELK日志分析系统是Logstash、Elastcsearch、Kibana开源软件的集合，对外是作为一个日志管理系统的开源方案，它可以从任何来源、任何格式进行日志搜索、分析与可视化展示。
一、安装说明 1.1、文档说明 文档用于使用3台服务器，通过Docker运行ELK集群。 1.2、参考文档 参考文档: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.5/docker.html 二、系统环境 2.1、服务器配置要求 资源 最低要求 推荐配置 CPU 2 4 内存 4 16 磁盘 50 500 操作系统 ubuntu 16.04 ubuntu 18.04 2.2、软件要求 软件 版本 Docker 17.03+ elast
微服务各个组件的相关实践会涉及到工具，本文将会介绍微服务日常开发的一些利器，这些工具帮助我们构建更加健壮的微服务系统，并帮助排查解决微服务系统中的问题与性能瓶颈等。
Elasticsearch默认使用mmapfs目录来存储索引。操作系统默认的mmap计数太低可能导致内存不足，我们可以使用下面这条命令来增加内存：
用过ELK（Elasticsearch, Logstash, Kibana）的人应该都面临过同样的问题，Logstash虽然功能强大：支持许多的input/output plugin、强大的filter功能。但是确内存占用会非常大。还有种情况（我就是orz...），在Logstash 5.2+版本中，input plugin使用Log4j，必须使用filebeat，并且只支持log4j 1.x版本。了解到filebeat已经支持filter和不少的output plugin，果断转投fielbeat阵营。
我这里采用的是 all-in-one 的配置，即所有操作都在一台主机上，如资源充足可以将 jenkins和gitlab 与后续项目容器分开部署
-P: 随机端口映射，容器内部端口随机映射到主机的端口，格式为：主机(宿主)端口:容器端口
随着客户的不断增多，客户业务复杂程度不断加大，传统的服务器级别监控由于监控粒度过大，且当告警时需要进一步排查原因，已无法满足需求，为了深入客户业务，保证业务健康运行，我们需要手机服务器系统的日志、客户业务日志，并进行分析处理，做到故障发生时可以第一时间定位故障原因，通知相应的人员处理，那么怎么将日志文件归集，怎么将日志文件呈现，以及故障发生时第一时间通知给相应业务负责的人员，成了很多公司需要面对的问题，因此日志监控系统应运而生。
本文主要目的是简化搭建ELK环境的步骤，使用Docker Compose部署ELK 7.1.1分布式集群的日志框架,只需要执行一个init.sh脚本即可搭建好一个ELK Stack日志中心。
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