前面的 ELK 中我们是用 Filebeat 收集 Docker 容器的日志,利用的是 Docker 默认的 logging driver json-file,本节我们将使用 fluentd 来收集容器的日志. Fluentd 是一个开源的数据收集器,它目前有超过 500 种的 plugin,可以连接各种数据源和数据输出组件.在接下来的实践中,Fluentd 会负责收集容器日志,然后发送给 Elasticsearch.日志处理流程如下: 这里我们用 Filebeat 将 Fluentd 收集到的

1. Docker介绍 Docker由dotCloud公司发起的一个内部项目,后来Docker火了,dotCloud公司改名为Docker了: Docker使用了Go语言开发,基于 Linux 内核的 cgroup,namespace,以及 AUFS 类的 Union FS 等技术,对进程进行封装隔离,属于操作系统层面的虚拟化技术: Docker vs VM如下图所示: 2. Docker的安装 Docker现在区分Community Edition,简称:CE版本:Enterprise Edi

1. Docker介绍 Docker由dotCloud公司发起的一个内部项目,后来Docker火了,dotCloud公司改名为Docker了: Docker使用了Go语言开发,基于 Linux 内核的 cgroup,namespace,以及 AUFS 类的 Union FS 等技术,对进程进行封装隔离,属于操作系统层面的虚拟化技术: Docker vs VM如下图所示: 2. Docker的安装 Docker现在区分Community Edition,简称:CE版本:Enterprise Edi

好长时间没用Docker,最近准备部署一下,做个记录,今天早上去官网下载,发现Docker开始区分Docker Community Edition(社区版)和Docker Enterprise Edition(企业版) 由于作者所在的单位基本都都是windows环境(政府部门一般都这样,Linux环境太少了,主要是政府这边管理员技术有限),所以使用windows版,但是看了一下最新的Docker CE仅支持win10,而Docker EE仅支持WIN SERVER 2016,Docker 给旧版

本文根据[2016 全球运维大会•深圳站]现场演讲嘉宾分享内容整理而成 讲师简介 易立 毕业于北京大学,获得学士学位和硕士学位:目前负责阿里云容器技术相关的产品的研发工作. 加入阿里之前,曾在IBM中国开发中心工作14年,担任资深技术专员,负责IBM企业平台云产品线PureApplication System的研发工作:还负责和参与了一系列IBM在Web 2.0,SOA中间件的研发和创新,也曾为全球客户提供SOA技术咨询和项目实施. 日程 大家好,我演讲的主题是<云端基于Docker的微服务与持

1.首先在centos6.x和centos7.x中yum安装docker的区分. centos6.x: yum install docker-io centos7.x: yum install docker 2.升级内核 查看centos6.9的内核: 升级: 先导入公钥: rpm --import https://www.elrepo.org/RPM-GPG-KEY-elrepo.org 导入源: rpm -Uvh http://www.elrepo.org/elrepo-release-6-

上图是EFK架构图,k8s环境下常见的日志采集方式. 日志需求 1 集中采集微服务的日志,可以根据请求id追踪到完整的日志: 2 统计请求接口的耗时,超出最长响应时间的,需要做报警,并针对性的进行调优: 3 慢sql排行榜,并报警: 4 异常日志排行榜,并报警: 5 慢页面请求排行,并告警: k8s的日志采集 k8s本身不会为你做日志采集,需要自己做: k8s的容器日志处理方式采用的 集群层级日志, 即容器销毁,pod漂移,Node宕机不会对容器日志造成影响: 容器的日志会输出到stdout,s

安装fluentd 参考文档: 官方文档    https://docs.fluentd.org/v0.12/categories/installation fluentd配置 https://www.ixdba.net/archives/2018/01/1116.htm curl -L https://toolbelt.treasuredata.com/sh/install-redhat-td-agent3.sh | sh 查看已安装fluentd版本 /opt/td-agent/embedd

我们把微小的服务发布到docker里,然后实现docker service启动它,保证了服务的高可用性,然后把服务产生的日志输出到fluentd,由它进行过滤和转发,存储到elasticsearch里,最后由kibana进行查询与分析,整个过程都是异步进行,不会阻塞主线程,你只需要把日志输出的控制台即可!Console.WriteLine! .netcore在docker里产生日志的过程如下: vs,vscode开发程序 上传到git,svn,tfs jenkins去获代码,编译,发布 由sh调

简述 本文用于记录如何使用Docker Compose部署 EFK(Elasticsearch + Fluentd + Kibana) 收集Docker容器日志,使用EFK,可以无侵入代码,获得灵活,易用的日志收集和分析. fluentd镜像构建相关文件.docker-compose.yml文件都放在 https://github.com/LXD24/EFK 仓库里. 1.首先弄个fluentd镜像 因为Fluentd需要fluent-plugin-elasticsearch插件才能将日志传输到

说明: 1.该镜像内默认配置文件路径是/fluentd/etc/fluent.conf 2.该镜像默认启用tcp的5140和24224端口 3.镜像dockerhub地址:https://hub.docker.com/_/fluentd 4.版本 # 拉取镜像 docker pull fluentd # 创建挂载目录和配置文件 mkdir -p /opt/fluentd/ cd /opt/fluentd/ vim fluentd.conf <source> @type http @id inp

init()方法 如果想在一个go文件里,进行一些初始化的工作,可以把代码放到init()方法中. init()方法先被执行. func init() { // initialization of package } 注意:它是没有输入参数和返回参数的. identifier首字母大小写区分 当identifier(比如constant,variable,type,function,struct field,...)的命名首字母是大写的话,那表示这个identifier在包外是可以见的: 类似p

环境deepin mysql : docker run -p 3306:3306 --name tyer-mysql --restart=always -v $PWD/conf:/etc/mysql/conf.d -v $PWD/logs:/logs -v $PWD/data:/var/lib/mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root -d mysql:5.7 --lower_case_table_names=1 minio: docker run -p 9000:90

docker和Jenkins不是什么新东西了,两者结合也不是什么稀奇的事情,也已经有很多Jenkins和docker相结合的文章,此文仅为自己的一点心得实践,如有不对的地方,欢迎大家纠正. 先贴上大致的流程图,逐步说明: 代码-Git: 并没有什么好说明的,就是简单的使用了Git作为版本控制工具而已,通用使用规范不在细说.此步的产出:Git分支特定版本号 Git-自动构建.自动构建-代码包: 做法也很通用了,将project的Git钩子同Jenkins结合,达到特定分支有push时机触发自动构建

上一节已经部署好了 Graylog,现在学习如何用它来管理日志. 首先启动测试容器. docker run -d \ --log-driver=gelf \ --log-opt gelf-address=udp://localhost:12201 \ --log-opt tag="log-test-container-A" \ busybox sh -c 'while true; do echo "This is a log message from container A&

传统日志处理 说到日志,我们以前处理日志的方式如下: · 日志写到本机磁盘上 · 通常仅用于排查线上问题,很少用于数据分析 ·需要时登录到机器上,用grep.awk等工具分析 那么,这种方式有什么缺点呢? 第一,   它的效率非常低,因为每一次要排查问题的时候都要登到机器上去,当有几十台或者是上百台机器的时候,每一台机器去登陆这是一个没办法接受的事情,可能一台机器浪费两分钟,整个几小时就过去了. 第二,   如果要进行一些比较复杂的分析,像grep.awk两个简单的命令不能够满足需求时,就需要运

前面我们学的ELK中用filebeat收集docker容器日志,利用的是dcoker默认的logging driver json-file,下面我们用fluentd来收集容器日志 Fluentd是一个开源的数据收集器,他目前又超过500种的plugin,可以连接各种数据源和数据输出组件. 实践: fluentd负责收集容器的日志,发送给elasticsearch,日志处理流程如下: 这里我们用filebeat将fluentd收集到的日志转发给elasticsearch.这当然不是唯一的方案,fl

为什么要使用 Docker? 作为一种新兴的虚拟化方式,Docker 跟传统的虚拟化方式相比具有众多的优势.首先,Docker 容器的启动可以在秒级实现,这相比传统的虚拟机方式要快得多. 其次,Docker 对系统资 源的利用率很高,一台主机上可以同时运行数千个 Docker 容器.容器除了运行其中应用外,基本不消耗额外的系统资源,使得应用的性能很高,同时系统的开销尽量小. 传统虚拟机方式运行 10 个不同的应用就要起 10 个虚拟机,而Docker 只需要启动 10 个隔离的应用即可.具体说来

一.Kubernetes系列之介绍篇   •Kubernetes介绍 1.背景介绍 云计算飞速发展 - IaaS - PaaS - SaaS Docker技术突飞猛进 - 一次构建,到处运行 - 容器的快速轻量 - 完整的生态环境 2.什么是kubernetes 首先,他是一个全新的基于容器技术的分布式架构领先方案.Kubernetes(k8s)是Google开源的容器集群管理系统(谷歌内部:Borg).在Docker技术的基础上,为容器化的应用提供部署运行.资源调度.服务发现和动态伸缩等一系列

一.  Kubernetes 介绍 Kubernetes是一个全新的基于容器技术的分布式架构领先方案, 它是Google在2014年6月开源的一个容器集群管理系统,使用Go语言开发,Kubernetes也叫K8S.K8S是Google内部一个叫Borg的容器集群管理系统衍生出来的,Borg已经在Google大规模生产运行十年之久.K8S主要用于自动化部署.扩展和管理容器应用,提供了资源调度.部署管理.服务发现.扩容缩容.监控等一整套功能.2015年7月,Kubernetes v1.0正式发布,截