上一节已经部署了容器化的 ELK,本节讨论如何将日志导入 ELK 并进行图形化展示. 几乎所有的软件和应用都有自己的日志文件,容器也不例外.前面我们已经知道 Docker 会将容器日志记录到 /var/lib/docker/containers/<contariner ID>/<contariner ID>-json.log,那么只要我们能够将此文件发送给 ELK 就可以实现日志管理. 要实现这一步其实不难,因为 ELK 提供了一个配套小工具 Filebeat,它能将指定路径下的日…
上一节介绍了 Prometheus 的核心,多维数据模型.本节演示如何快速搭建 Prometheus 监控系统. 环境说明 我们将通过 Prometheus 监控两台 Docker Host:192.168.56.102 和 192.168.56.103,监控 host 和容器两个层次的数据. 按照架构图,我们需要运行如下组件: Prometheus Server Prometheus Server 本身也将以容器的方式运行在 host 192.168.56.103 上. Exporter Pr…
本节在实践时使用的是 Prometheus Operator 版本 v0.14.0.由于项目开发迭代速度很快,部署方法可能会更新,必要时请参考官方文档. 下载最新源码 git clone https://github.com/coreos/prometheus-operator.git cd prometheus-operator 为方便管理,创建一个单独的 Namespace monitoring,Prometheus Operator 相关的组件都会部署到这个 Namespace. kube…
在开源的日志管理方案中,最出名的莫过于 ELK 了.ELK 是三个软件的合称:Elasticsearch.Logstash.Kibana. Elasticsearch一个近乎实时查询的全文搜索引擎.Elasticsearch 的设计目标就是要能够处理和搜索巨量的日志数据. Logstash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.Logstash 支持丰富的 Input 和 Output 类型,能够处理各种应用的日志. Kiba…
Graylog 是与 ELK 可以相提并论的一款集中式日志管理方案,支持数据收集.检索.可视化 Dashboard.本节将实践用 Graylog 来管理 Docker 日志. Graylog 架构 Graylog 架构如下图所示: Graylog 负责接收来自各种设备和应用的日志,并为用户提供 Web 访问接口. Elasticsearch 用于索引和保存 Graylog 接收到的日志. MongoDB 负责保存 Graylog 自身的配置信息. 与 ELK 一样,Graylog 的部署方案很灵…
我们将部署三个节点的 Kubernetes Cluster. k8s-master 是 Master,k8s-node1 和 k8s-node2 是 Node. 所有节点的操作系统均为 Ubuntu 16.04,当然其他 Linux 也是可以的. 官方安装文档可以参考 https://kubernetes.io/docs/setup/independent/install-kubeadm/ 注意:Kubernetes 几乎所有的安装组件和 Docker 镜像都放在 goolge 自己的网站上,这…
上节我们通过 kubeadm 在 k8s-master 上部署了 Kubernetes,本节安装 Pod 网络并添加 k8s-node1 和 k8s-node2,完成集群部署. 安装 Pod 网络 要让 Kubernetes Cluster 能够工作,必须安装 Pod 网络,否则 Pod 之间无法通信. Kubernetes 支持多种网络方案,这里我们先使用 flannel,后面还会讨论 Canal. 执行如下命令部署 flannel: kubectl apply -f https://raw.…
本节我们将安装和部署 Helm 客户端和 Tiller 服务器. Helm 客户端 通常,我们将 Helm 客户端安装在能够执行 kubectl 命令的节点上,只需要下面一条命令: curl https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/helm/master/scripts/get | bash 执行 helm version 验证. 目前只能查看到客户端的版本,服务器还没有安装. helm 有很多子命令和参数,为了提高使用命令行的效率,通常建议安装…
高效的监控和日志管理对保持生产系统持续稳定地运行以及排查问题至关重要. 在微服务架构中,由于容器的数量众多以及快速变化的特性使得记录日志和监控变得越来越重要.考虑到容器短暂和不固定的生命周期,当我们需要 debug 问题时有些容器可能已经不存在了.因此,一套集中式的日志管理系统是生产环境中不可或缺的组成部分. 本章我们将讨论监控容器的各种可用技术和方案,首先会介绍 Docker 自带的 logs 子命令,然后讨论 Docker 的 logging driver,接下来通过实践学习几个已经广泛应用…
将容器日志发送到 STDOUT 和 STDERR 是 Docker 的默认日志行为.实际上,Docker 提供了多种日志机制帮助用户从运行的容器中提取日志信息.这些机制被称作 logging driver. Docker 的默认 logging driver 是 json-file. # docker info |grep 'Logging Driver'Logging Driver: json-file 如果容器在启动时没有特别指明,就会使用这个默认的 logging driver. json…