k8s日志收集方案 三种收集方案的优缺点: 下面我们就实践第二种日志收集方案: 一.安装ELK 下面直接采用yum的方式安装ELK(源码包安装参考:https://www.cnblogs.com/Dev0ps/p/9309103.html)1.安装jdk yum install -y java 2.添加ELK源 cat << EOF >>/etc/yum.repos.d/logstash.repo [logstash-7.x] name=Elastic repository for…

如今越来越多的应用部署在容器之中,如何收集日志也是一个很重要的问题.服务出问题了,排查问题需要给开发看日志.服务一般会在多个不同的 pod 中,一个一个的登进去看也的确不方便.业务数据统计也需要日志.因此日志收集很重要.今天就来试着部署一下业内常用的 k8s 日志收集方案 EFK. E - elasticsearch F - fluentd / filebeat K - kibana 参考: https://github.com/easzlab/kubeasz/blob/master/docs/…

0x00 简介 本文主要介绍在k8s中收集应用的日志方案,应用运行中日志,一般情况下都需要收集存储到一个集中的日志管理系统中,可以方便对日志进行分析统计,监控,甚至用于机器学习,智能分析应用系统问题,及时修复应用所存在的问题. 在k8s集群中应用一般有如下日志输出方式 直接遵循docker官方建议把日志输出到标准输出或者标准错误输出 输出日志到容器内指定目录中 应用直接发送日志给日志收集系统 本文会综合部署上述日志收集方案. 日志收集组件说明 elastisearch 存储收集到的日志 kiba…

Kubernetes 常用日志收集方案 学习了 Kubernetes 集群中监控系统的搭建,除了对集群的监控报警之外,还有一项运维工作是非常重要的,那就是日志的收集. 介绍 应用程序和系统日志可以帮助我们了解集群内部的运行情况,日志对于我们调试问题和监视集群情况也是非常有用的.而且大部分的应用都会有日志记录,对于传统的应用大部分都会写入到本地的日志文件之中.对于容器化应用程序来说则更简单,只需要将日志信息写入到 stdout 和 stderr 即可,容器默认情况下就会把这些日志输出到宿主机上的一…

docker日志收集方案有太多,下面截图罗列docker官方给的日志收集方案(详细请转docker官方文档).很多方案都不适合我们下面的系列文章没有说. 经过以下5篇博客的叙述简单说下docker容器日志采集方案 docker容器日志收集方案(方案一 filebeat+本地日志收集) docker容器日志收集方案(方案二 filebeat+syslog本地日志收集) docker容器日志收集方案(方案三 filebeat+journald本地日志收集) docker容器日志收集方案(方案四,目前…

由于docker虚拟化的特殊性导致日志收集方案的多样性和复杂性下面接收几个可能的方案 ​ 这个方案各大公司都在用只不过传输方式大同小异 中间件使用kafka是肯定的,kafka的积压与吞吐能力相当强悍,其实kafka就是专门为传输日志设计的,链路当中可以对日志进行压缩等. 这里与方案四不同的地方除了中间件不一样之外就是这里的日志输出是容器输出,不再是应用推送日志了!这样和应用没有关系. 使用docker容器部署之后因为容器和微服务app是一体的,app应用日志输出是可以体现到整个容器. 中间件日…

k8s日志收集架构图 利用阿里开源的工具log-pilot,往kafka内写日志,然后吐一份至es,另外一份用flume消费kafka数据落盘…

容器日志样例 172.101.32.1 - - [03/Jun/2019:17:14:10 +0800] "POST /ajaxVideoQueues!queryAllUser.action?rnd=1559553110429 HTTP/1.0" 200 65 "http://www.wsjy.gszq.com:81/sysNotice!sysList.action" "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Trident/7.0; r…

先看看结果有多轻量吧 官方文档:https://grafana.com/docs/loki/latest/ 简介 Grafana Loki 是一个日志聚合工具,它是功能齐全的日志堆栈的核心. Loki 是一个为有效保存日志数据而优化的数据存储.日志数据的高效索引将 Loki 与其他日志系统区分开来.与其他日志系统不同,Loki 索引是根据标签构建的,原始日志消息未编入索引. 代理(也称为客户端)获取日志,将日志转换为流,然后通过 HTTP API 将流推送到 Loki.Promtail 代理专为…

每个系统都有日志,当系统出现问题时,需要通过日志解决问题 当系统机器比较少时,登陆到服务器上查看即可满足 当系统机器规模巨大,登陆到机器上查看几乎不现实 当然即使是机器规模不大,一个系统通常也会涉及到多种语言的开发,那么问题来了,每次系统出问题了,如何能够迅速查问题? 好一点的情况可能是python应用层查日志发现是系统底层处理异常了,于是又叫C++同事来查,如果C++这边能够迅速定位出错误告知python层这边还好,如果错误好排查, 可能就是各个开发层的都在一起查到底是哪里引起的.当然可能这样…