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ELK-elasticsearch-6.3.2

ElasticSearch.6.2.2集群安装与head、Kibana、X-Pack..插件的配置安装参考博客:ELK5.5.1 插件安装实践纪要(headbigdeskkopfcerebo中文分词插件)参考博客:ELK build 1.8.0_112-b15)18 Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.112-b15, mixed mode)4. elasticsearch 软件1 $ pwd2 appsoftware3 $ tar xf elasticsearch-6.3.2.tar.gz 4 $ mv elasticsearch-6.3.2 app5 $ cd app6

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ELK-kibana-6.3.2

生产实践1 1.每个ES上面都启动一个Kibana2 2.Kibana都连自己的ES3 3.前端Nginx负载均衡、ip_hash + 验证 + ACL2. kibana2.1. 软件1 $ pwd2 appsoftware3 $ tar xf kibana-6.3.2-linux-x86_64.tar.gz 4 $ mv kibana-6.3.2-linux-x86_64

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    ELK-logstash-6.3.2

    1. logstash1 $ pwd2 appsoftware3 $ tar xf logstash-6.3.2.tar.gz 4 $ mv logstash-6.3.2 app5 $ cd app6

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    ELK基本

    ELK环境准备两台机器关闭防火墙和selinuxsystemctl stop firewalldsetenforce 0编辑etchosts文件node1:# vim etchosts172.16.0.3 #ELK的集群名称,名称相同即属于是同一个集群node.name: node1 #本机在集群内的节点名称path.data: varlibelasticsearch #数据存放目录path.logs: #ELK的集群名称,名称相同即属于是同一个集群node.name: node2 #本机在集群内的节点名称path.data: varlibelasticsearch #数据存放目录path.logs: truehttp.cors.allow-origin: *重启systemctl restart elasticsearch浏览器访问elasticsearch-head请输入图片描述Logstash上传软件包安装 system-log-%{+YYYY.MM.dd} #索引名称 } }启动logstashsystemctl start logstash浏览器访问172.16.0.3:9100查看请输入图片描述kibana上传软件包安装

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    ELK 集群

    建议修改为655360或者更高fs.file-max=655360 #开启ipv4转发net.ipv4.ip_forward= 1激活设置 sysctl -p修改完需要重启系统Elasticsearch http:192.168.99.185:9200_catindices | sort#删除索引# curl -XDELETE http:192.168.99.185:9200XXXXXKibana heartbeat 下载 heartbeat rpm 包 curl-L -O https:artifacts.elastic.codownloadsbeatsheartbeatheartbeat-6.8.0 用户能够对网络流量进行加密、创建和管理用户、定义能够保护索引和集群级别访问权限的角色.为Kibana 提供用户身份验证; 基于免费的X-Pack kibana 认证的请查看公众号ELK专栏《Elastic Stack 6.8 X-Pack 安全功能》的文章 在6.8.0之前的版本通常使用 Nginx反向认证作为用户认证的方式 Nginx反向认证kibana 默认无身份认证以至于数据完全暴露 #安装httpd-toolsyum

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    ELK 可视化网络日志分析监控平台

    只需要填写上IP地址和端口(大多数设备已经默认是514了),然后确定就可以了;Linux服务器只需要在本地的Rsyslog服务配置中加入简单的一行就可以将日志发送到日志服务器,布和配置起来十分简单; 架构?

    1.3K20

    elk平台

    说明对于ELK使用而言,下面是一个再常见不过的架构了Redis:接收用户日志的消息队列。Logstash:做日志解析,统一成JSON输出给Elasticsearch。 Kibana:基于Elasticsearch的数据可视化组件,超强的数据可视化能力是众多公司选择ELK stack的重要原因。? varlogelasticsearch chown elk.elk dataelasticsearch -R chown elk.elk varlogelasticsearch -R#启动nohup sudo -u elk

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    Docker Compose ELK

    ELK 是什么?ELK 是三个开源项目的首字母缩写,这三个项目分别是:Elasticsearch、Logstash 和 Kibana。 环境CentOS 7.4 系统Docker version 18.06.1-cedocker-compose version 1.22.0单节点 ELK调整系统配置 内核 vm.max_map_count 生产环境磁盘推荐使用 SSD Elasticsearch# 创建存储目录$ mkdir -p dataELKStack && cd dataELKStack$ mkdir -p dataELKStackelasticsearch-data 100mbindices.memory.index_buffer_size: 20%script.painless.regex.enabled: true# 启动 es$ cd dataELKStackelasticsearch$ docker-compose up -d elasticsearch:9200xpack.security.enabled: false# 启动 kibana$ cd dataELKStackkibana$ docker-compose up -d

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    用AnsibleELK STACK

    作者:Daniel Berman 译者:张斌想要重复你的ELK STACK更方便一点?在这篇帖子中,我们来看看如何通过使用Ansible来实现这一点。通常,安装ELK很容易。 2.执行ELK剧本由于我们已经使用Ansible建立了与服务器的连接,因此我们可以使用Ansible ELK Playbook(https:github.comDanielBermanansible-elk-playbook )来进行。 请记住,这个剧本的只是一个基本的ELK,也只适用于某些开发环境。 他热衷于日志分析、大数据、云计算、家庭,爱好跑步、利物浦足球俱乐,以及写写关于颠覆性高科技东西的文章。

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    HelmFilebeat + ELK

    Elasticsearch集群3) 多个Elasticsearch构成集群服务,提供日志的索引和存储能力4) Kibana负责对Elasticsearch中的日志数据进行检索、分析一、Elasticsearch官方 2GivolumeClaimTemplate: accessModes: storageClassName: nfs-client resources: requests: storage: 50Gi二、Filebeat官方 Kibana官方chart地址:https:github.comelastichelm-chartstreemasterkibana添加elastic helm charts 仓库helm repo Logstash官方chart地址:https:github.comhelmchartstreemasterstablelogstash安装$ helm install -name logstash Elastalert官方chart地址:https:github.comhelmchartstreemasterstableelastalert安装helm install -n elastalert

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    004.ELK-6.6.0安装

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    开源实时日志分析ELK平台

    开源实时日志分析ELK平台能够完美的解决我们上述的问题,ELK由ElasticSearch、Logstash和Kiabana三个开源工具组成。 在需要收集日志的所有服务上logstash,作为logstash agent(logstash shipper)用于监控并过滤收集日志,将过滤后的内容发送到logstash indexer,logstash indexer将日志收集在一起交给全文搜索服务ElasticSearch,可以用ElasticSearch进行自定义搜索通过Kibana 来结合自定义搜索进行页面展示一、开源实时日志分析ELK平台流程 到此,说明你的ELK平台安装完成。 到此,ELK平台和基本的测试已完成。

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    Elasticsearch +logstash +filebeat+redis+saltstackELK日志平台

    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。 elasticsearch-1主机 es-2: elasticsearch-2主机 es-3:elasticsearch-3,logstash-3主机 redis-1:redis-server-1 客户端: filebeat配置官方 yum包: https:www.elastic.codownloads安装javasalt *es* state.sls saltenv=prod jdk.jdk8elasticsearch (2个

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    Kubernetes中ELK Stack日志收集平台

    主要内容1 ELK概念2 K8S需要收集哪些日志3 ELK Stack日志方案4 容器中的日志怎么收集5 操作步骤准备环境一套正常运行的k8s集群,kubeadm安装或者二进制即可1 ELK 方式优点缺点方案一:Node上一个日志收集程序每个Node仅需一个日志收集程序,资源消耗少,对应用无侵入应用程序日志需要写到标准输出和标准错误输出,不支持多行日志方案二:Pod中附加专用日志收集的容器低耦合每个 单节点方式ES单节点ELK的方法较简单,可以参考下面的yaml编排文件,整体就是创建一个es,然后创建kibana的可视化展示,创建一个es的service服务,然后通过ingress的方式对外暴露域名访问首先 ,编写es的yaml,这里的是单机版,在k8s集群内中,通常当日志量每天超过20G以上的话,还是建议在k8s集群外,支持分布式集群的架构,这里使用的是有状态的方式,并且使用的是hostpath 5.2 Node上一个filebeat采集器采集k8s组件日志es和kibana好了之后,我们如何采集pod日志呢,我们采用方案一的方式,是要在每一个node上中一个filebeat的采集器

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    Kubernetes实战之ELK Stack收集平台日志

    集群,kubeadm安装或者二进制即可 ip地址角色备注192.168.73.136nfs192.168.73.138k8s-master192.168.73.139k8s-node01192.168.73.140k8s-node02 3 K8S需要收集哪些日志这里只是以主要收集日志为例:K8S系统的组件日志K8S Cluster里面的应用程序日志 -标准输出 -日志文件4 K8S中的ELK Stack日志采集方案? 低耦合 每个Pod启动一个日志收集代理,增加资源消耗,并增加运维维护成本方案三:应用程序直接推送日志 无需额外收集工具 浸入应用,增加应用复杂度5 单节点方式ELK单节点ELK的方法较简单,可以参考下面的 集群内中,通常当日志量每天超过20G以上的话,还是建议在k8s集群外,支持分布式集群的架构,这里使用的是有状态的方式,并且使用动态存储进行持久化,需要提前创建好存储类,才能运行该yaml# vim 5.1 方案一:Node上一个filebeat采集器采集k8s组件日志es和kibana好了之后,我们如何采集pod日志呢,我们采用方案一的方式,首先在每一个node上中一个filebeat

    2.7K20

    KubernetesELK并使用Filebeat收集容器日志

    单实例方式ELK单实例ELK的方法非常简单,可以参考我Github上的elk-single.yaml文件,整体就是创建一个ES的,创建一个Kibana的,创建一个ES的Headless服务 curl -L -O https:raw.githubusercontent.comcocowoolk8s-gomasterelkelk-single.yaml# kubectl apply -f elk-single.yaml 集群ELK3.1 不区分集群中的节点角色# curl -L -O https:raw.githubusercontent.comcocowoolk8s-gomasterelkelk-cluster.yaml # kubectl apply -f elk-cluster.yaml deployment.appskb-single createdservicekb-single-svc createdstatefulset.appses-cluster 3.2 区分集群中节点角色如果需要区分节点的角色,就需要建立两个StatefulSet,一个是Master集群,一个是Data集群。

    4.1K10

    使用Docker快速ELK分析Nginx日志实践

    一、背景 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 笔者这次实践的过程当中参考了较多的文档与笔记,参考的链接地址有: Docker ElK安装使用教程 、 Docker Hub官网、 Docker ELK使用文档 二、操作概要 服务安装与运行 数据导入与校验 绘图配置与展示 三、服务安装与运行 安装ELK有很多种方式,比如源码、rpm包,或docker;不过docker又分为了单个安装与ELK打包安装,笔者这里是通过docker打包安装,因为这样的方式相比来说最为简单 ,因为只需要下载镜像,然后运行起来就可以了 3.1 镜像下载 ELK镜像已经被docker官方收录,因此只需要简单的命令即可拉取到镜像;但考虑到ELK镜像比较大,在拉取过程当中存在比较慢的情况,因此笔者使用了阿里云的加速器来提速 registry-mirrors的数组里,点击 Apply & Restart按钮,等待Docker重启并应用配置的镜像加速器,如下截图 3.1.2 镜像获取 设置好加速地址之后,笔者就可以开始拉取ELK

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    使用Docker快速ELK分析Nginx日志实践(二)

    Kibana汉化使用中文界面实践 一、背景 笔者在上一篇文章使用Docker快速ELK分析Nginx日志实践当中有提到如何快速搭建ELK分析Nginx日志,但是这只是第一步,后面还有很多仪表盘需要配置 ,而对于大分人来说,英文并不是那么好,但Kibana都是英文界面,这就阻碍了笔者熟悉Kibana的一些操作; 所以笔者思考能不能将其汉化,在搜索引擎中找到了一些文章,发现汉化相对来说成本还算比较低,因此进行了一番实践 笔者上一篇文章使用Docker快速ELK分析Nginx日志实践URL地址:https:segmentfault.coma1190000016144694 二、操作概述 汉化包下载 运行环境安装 汉化效果演示 首先需要有执行汉化包里面工具的Python2.7环境,然后需要找到Kibana的安装目录,最后才能执行安装,具体操作如下 4.1 安装Python2.7 笔者直接运行汉化包的时候发现此汉化工具依赖于Python2.7,而ELK _g=() 但在实际汉化后发现并没有完全汉化,笔者所使用的ELK版本为6.4.0,效果如下图所示 而汉化包中介绍的汉化效果效果却如下图所示 笔者猜测可能是自己使用的ELK版本比较新,而汉化包还没用跟上节奏所导致

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    Kubernetes K8S之HelmELK日志分析系统 chart下载与配置修改ElasticsearchElasticsearch访问elasticsea

    Kubernetes K8S之HelmELK日志分析系统;由于Logstash比较消耗资源,因此本次我们使用Fluentd实现日志收集(EFK)。 ELK概述ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana的简称,这三者是核心套件,但并非全。 kibana_image}37 docker rmi registry.cn-beijing.aliyuncs.comgoogle_registry${kibana_image}Elasticsearch本次 : 1 ################ kibana-oss 2 # 当前目录 3 # pwd 4 rootk8s_practiceefk 5 # kibana-oss 6 # helm install 相关阅读1、Kubernetes K8S之Helm、使用与示例完毕!

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    ELK Stack日志中心搭建

    基于 Filebeat 搭建 ELK 集群日志中心本文主要目的是简化搭建ELK环境的步骤,使用Docker ComposeELK 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 1.1.1 应用与ELK在同一台服务器由于应用和ELK在同一台机器,所以这里只需要修改一下Filebeat配置即可(配置文件参考)filebeat.inputs:- type: log enabled 在不同服务器和 应用与ELK在同一台服务器 步骤相同,需要先把配置和脚本拉取下来,然后运行init.sh脚本,如果ELK所在服务器没有应用,也不需要监控日志,则可以把Filebeat服务停掉 停掉Filebeat服务# 停止Filebeat服务docker-compose stop filebeat1.1.2.1 应用服务器Filebeat服务1、 非容器化下载安装包curl -L 修改Filebeat配置文件 这里和 应用与ELK在同一台服务器 中的Filebeat配置大同小异,需要修改为正确的logstash服务的IP和端口启动Filebeat容器服务# 启动Filebeat

    2020

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