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/

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

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

EFK介绍 EFK,全称Elasticsearch Fluentd Kibana ,是kubernetes中比较常用的日志收集方案,也是官方比较推荐的方案. 通过EFK,可以把集群的所有日志收集到Elasticsearch中,然后可以对日志做分析.一般用于故障排查,数据分析等... 数据流示意图 官方项目 https://github.com/kubernetes/kubernetes/tree/master/cluster/addons/fluentd-elasticsearch 小技巧,如果

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

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

EFK Elasticsearch是一个数据搜索引擎和分布式NoSQL数据库的组合,提过日志的存储和搜索功能. Fluentd是一个消息采集,转化,转发工具,目的是提供中心化的日志服务. Kibana是一个带有强大数据整理,分析的web前端,将数据以可视化的方式呈现给用户. 注意: docker hub 上 elastic 不再更新,直接去elastic官网 fluend image from dokcer hub 下载镜像 docker pull docker.elastic.co/elast

Kubernetes 中比较流行的日志收集解决方案是 Elasticsearch.Fluentd 和 Kibana(EFK)技术栈,也是官方现在比较推荐的一种方案. Elasticsearch 是一个实时的.分布式的可扩展的搜索引擎,允许进行全文.结构化搜索,它通常用于索引和搜索大量日志数据,也可用于搜索许多不同类型的文档. Elasticsearch 通常与 Kibana 一起部署,Kibana 是 Elasticsearch 的一个功能强大的数据可视化 Dashboard,Kibana 允许

我们用一个系列来讲解从需求到上线.从代码到k8s部署.从日志到监控等各个方面的微服务完整实践. 整个项目使用了go-zero开发的微服务,基本包含了go-zero以及相关go-zero作者开发的一些中间件,所用到的技术栈基本是go-zero项目组的自研组件,基本是go-zero全家桶了. 实战项目地址:https://github.com/Mikaelemmmm/go-zero-looklook 序言 在介绍之前,我先说一下整体思路,如果你的业务日志量不是特别大恰好你又使用的是云服务,那你直接使

本文介绍了kubernetes官方提供的日志收集方法,并介绍了Fluentd日志收集器并与其他产品做了比较.最后介绍了好雨云帮如何对k8s进行改造并使用ZeroMQ以消息的形式将日志传输到统一的日志处理中心. 容器日志存在形式 目前容器日志有两种输出形式: stdout,stderr标准输出 这种形式的日志输出我们可以直接使用docker logs查看日志,k8s集群中同样集群可以使用kubectl logs类似的形式查看日志. 日志文件记录 这种日志输出我们无法从以上方法查看日志内容,只能t

简单介绍: EFK 组合插件是k8s项目的一个日志解决方案,它包括三个组件:Elasticsearch, Fluentd, Kibana.相对于ELK这样的架构,k8s官方推行了EFK,可能Fluentd相对于Logstash更加轻量级吧. Elasticsearch 是日志存储和日志搜索引擎,Fluentd 负责把k8s集群的日志发送给 Elasticsearch, Kibana 则是可视化界面查看和检索存储在 Elasticsearch 的数据. GitHub官网:https://githu

ELK——日志收集分析平台 ELK简介:在开源的日志管理方案之中,最出名的莫过于ELK了,ELK由ElasticSearch.Logstash和Kiabana三个开源工具组成.1)ElasticSearch是一个基于Lucene的开源分布式搜索服务器.它的特点有:分布式,零配置,自动发现,索引自动分片,索引副本机制,restful风格接口,多数据源,自动搜索负载等.它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口.Elasticsearch是用Java开发的,并作为Ap

根据生产环境要求,需要采集K8Spod 日志,和开发协商之后,pod中应用会将日志输出到容器终端上,这时可以直接用filebeat 采集node节点上面的/var/log/containers/*.log日志,然后将日志输出到kafka消息队列中,经过kafka将日志写入logstash进行格式化,然后由logstash传入elasticsearch存储,然后kibana会连接elasticsearch展示索引数据. 数据传输流程:Pod -> /var/log/containers/*.log

EFK架构图 一.EFK简介 EFK不是一个软件,而是一套解决方案,并且都是开源软件,之间互相配合使用,完美衔接,高效的满足了很多场合的应用,是目前主流的一种日志系统. EFK是三个开源软件的缩写,分别表示:Elasticsearch , FileBeat, Kibana , 其中ELasticsearch负责日志保存和搜索,FileBeat负责收集日志,Kibana 负责界面 Elasticsearch:是个开源分布式搜索引擎,提供搜集.分析.存储数据三大功能. 特点:分布式,自动发现,索引自

前言 ELK 是三个开源项目的首字母缩写:Elasticsearch.Logstash 和 Kibana.但后来出现的 FileBeat 可以完全替代 Logstash的数据收集功能,也比较轻量级.本文将介绍 EFK: Elasticsearch.Filebeat 和 Kibana Elasticsearch:分布式搜索和分析引擎,具有高可伸缩.高可靠和易管理等特点.基于 Apache Lucene 构建,能对大容量的数据进行接近实时的存储.搜索和分析操作.通常被用作某些应用的基础搜索引擎,使其

k8s集群 kubectl get node EFK简介 ElasticSearch:分布式存储检索引擎,用来搜索.存储日志 Fluentd:日志采集 Kibana:读取es中数据进行可视化web界面展示 下载 https://github.com/kubernetes/kubernetes/tree/master/cluster/addons/fluentd-elasticsearch https://github.com/kubernetes/kubernetes/tree/release-

数据流: logfile -> filebeat > kafka(依赖zookeeper)-> logstash -> elasticsearch -> kibana 1.部署zookeeper集群 1.1 主机IP规划 hostname IP zk-kfk-1 192.168.2.26 zk-kfk-2 192.168.2.27 zk-kfk-3 192.168.2.28 3个服务器上都需要操作以下安装配置步骤 1.2 安装jdk11 apt install openjdk

首先这里要收集的日志是容器的日志,而不是集群状态的日志 要完成的三个点,收集,监控,报警,收集是基础,监控和报警可以基于收集的日志来作,这篇主要实现收集 不想看字的可以直接看代码,一共没几行,尽量用调用本地方法实现,有工夫的可以改写成shell脚本 https://github.com/cclient/kubernetes-filebeat-collector 官方的收集方案 https://kubernetes.io/docs/tasks/debug-application-cluster/l

难的不是技术,难的是业务.熟悉业务流程才是最难的. 其实搜索进来的每一个人的需求不一样,希望你能从我的这篇文章里面收获到. 建议还是看官方文档,更全面一些. 一.背景 1,收集nginx  access  error日志,nginx日志最开始是main日志,后来被我改成了json日志方便收集 2,收集php info  error日志,php日志就是标准的 3,每一个php服务都是docker容器启动 4,每一个php容器服务里面都有一个nginx服务 5,需要收集日志的php服务大概30个 6

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