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在Docker上搭建ELK+Filebeat日志中心

shaonbean
 shaonbean
发布于 2017/09/11 08:22
字数 743
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当前环境

1.系统:centos 7

2.docker 1.12.1

介绍

ElasticSearch

Elasticsearch 是一个实时的分布式搜索和分析引擎,它可以用于全文搜索,结构化搜索以及分析。它是一个建立在全文搜索引擎 Apache Lucene 基础上的搜索引擎,使用 Java 语言编写。

Logstash

Logstash 是一个具有实时渠道能力的数据收集引擎,主要用于日志的收集与解析,并将其存入 ElasticSearch中。

Kibana

Kibana 是一款基于 Apache 开源协议,使用 JavaScript 语言编写,为 Elasticsearch 提供分析和可视化的 Web 平台。它可以在 Elasticsearch 的索引中查找,交互数据,并生成各种维度的表图。

Filebeat

引入Filebeat作为日志搜集器,主要是为了解决Logstash开销大的问题。相比Logstash,Filebeat 所占系统的 CPU 和内存几乎可以忽略不计。

架构

不引入Filebeat

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引入Filebeat

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部署

启动ElasticSearch

docker run -d -p 9200:9200 --name elasticsearch elasticsearch

启动Logstash

# 1. 新建配置文件logstash.conf
input {
beats {
port => 5044
}
}

output {
stdout {
codec => rubydebug
}
elasticsearch {
#填写实际情况elasticsearch的访问IP,因为是跨容器间的访问,使用内网、公网IP,不要填写127.0.0.1|localhost
hosts => ["{$ELASTIC_IP}:9200"]

}
}

# 2.启动容器,暴露并映射端口,挂载配置文件
docker run -d --expose 5044 -p 5044:5044 --name logstash -v "$PWD":/config-dir logstash -f /config-dir/logstash.conf

启动Filebeat

下载地址:https://www.elastic.co/downloads/beats/filebeat

# 1.下载Filebeat压缩包
wget https://artifacts.elastic.co/downloads/beats/filebeat/filebeat-5.2.2-linux-x86_64.tar.gz

# 2.解压文件
tar -xvf filebeat-5.2.2-linux-x86_64.tar.gz

# 3.新建配置文件filebeat.yml
filebeat:
prospectors:
- paths:
- /tmp/test.log #日志文件地址
input_type: log #从文件中读取
tail_files: true #以文件末尾开始读取数据
output:
logstash:
hosts: ["{$LOGSTASH_IP}:5044"] #填写logstash的访问IP

# 4.运行filebeat
./filebeat-5.2.2-linux-x86_64/filebeat -e -c filebeat.yml

启动Kibana

docker run -d --name kibana -e ELASTICSEARCH_URL=http://{$ELASTIC_IP}:9200 -p 5601:5601 kibana

测试

模拟日志数据

# 1.创建日志文件
touch /tmp/test.log

# 2.向日志文件中写入一条nginx访问日志
echo '127.0.0.1 - - [13/Mar/2017:22:57:14 +0800] "GET / HTTP/1.1" 200 3700 "-" "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_11_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/46.0.2490.86 Safari/537.36" "-"' >> /tmp/test.log

访问 http://{$KIBANA_IP}:5601

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总结

本文主要讲述了如何一步步搭建ELK的过程,以及Filebeat在其中所起的作用。

这儿仅仅给大家做了一个演示,要在生产环境中部署时,还需使用数据卷进行数据持久化,容器内存问题也需考虑,elasticsearch与logstash都是相对吃内存的,如果不加以限制,很可能会拖垮你整个服务器。

当然安全因素也是大家不能忽视的,如传输的安全性、端口权限的最小化暴露程度,防火墙设置等。

后续

logstash解析日志格式,如JAVA、nginx、nodejs等日志;

elasticsearch的常用搜索语法;

通过kibana制作可视化图表;

原文来自:https://github.com/jasonGeng88/blog

本文地址:http://www.linuxprobe.com/docker-deploy-elk-filebeat.html

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