简介 EFK工作示意 Elasticsearch 一个开源的分布式、Restful 风格的搜索和数据分析引擎，它的底层是开源库Apache Lucene。它可以被下面这样准确地形容： 一个分布式的实时文档存储，每个字段可以被索引与搜索； 一个分布式实时分析搜索引擎； 能胜任上百个服务节点的扩展，并支持 PB 级别
本文作者：hukey 本文链接：https://www.cnblogs.com/hukey/p/16469999.html 手把手系列 - 使用docker容器搭建efk8 目录 Docker容器最佳实践 手把手系列 - 搭建 EFK 7 收集 docker 容器日志 手把手系列 - 搭建 EFK 8 收集 docker 容器日志 手把手系列 - 使用docker容器搭建efk8
前言 查看网络上真正搭建使用 efk 8.0 版本的并不多，于是本文记录搭建过程。 本文书写时间：2022-07-01 以 8.2.2 搭建一套 docker 容器的日志收集系统。 elasticsearch: 8.2.2 filebeat: 8.2.2 kibana: 8.2.2 阅读本文前，请对 docker 日志有个正确的认识，请参考： docker容器日志
title: EFK日志平台搭建 date: 2022-06-25 11:14:47 tags: - EFK categories: - ElasticSearch - FileBeat - Kibana 前言 日志平台对于开发者来说自然不陌生,无论是处于开发阶段还是测试阶段亦或者是项目一上线后,一个优秀的日志平台能够节省大量的时间。 常见日志平台有ELK也
前文提要，ES集群已经部署好了 不清楚的可以看下这里https://www.cnblogs.com/whitelittle/p/16358037.html 下面是部署filebeat和kibana 按照涉及思路，FILEBEAT需要部署在每一个节点上，收集日志，KIBana只需要在master上有一个进行展示即可，这样数据存储有ES集群，也保证了高可用 直接
使用fluent-bit收集/var/log/containers/log ,INPUT OUTPUT配置都没问题，fluent-bit日志也没任何报错，可就是收集不到日志。 最后排查，因为/var/log/containers/log都是从docker的root目录链接而来，而我们这个服务器docker的root目录进行了自定义，所以要修改fluent-bit的挂载路径，如下图
一、下载efk相关安装文件 1.1、下载对应的EFK yaml配置文件 [root@k8s-master01 k8s]# cd efk-7.10.2/ [root@k8s-master01 efk-7.10.2]# ls create-logging-namespace.yaml es-service.yaml es-statefulset.yaml filebeat fluentd-es-configmap.yaml fluentd-es-ds.yaml k
1.根据两次请求日志的关键点来截取日志，缩小日志的范围。tail -f orderApi.log | grep "orderKeyWordSubmit" 确定两次异常请求的时间点sed -n /"2022-05-05 11:14:15.616/",/"2022-05-05 11:14:30.585/"p orderApi.log > 220505.log 根据两次的时间点来截取日志sz 22
目录 第一部分：Kubernetes 日志 Kubernetes Logging 是如何工作的 Kubernetes Pod 日志存储位置 Kubelet Logs Kubernetes 容器日志格式 Kubernetes 日志的类型 Kubernetes Logging 架构 Kubernetes Logging 模式 Node Level Logging Agent Streaming sidecar con
目录第一部分：Kubernetes 日志Kubernetes Logging 是如何工作的Kubernetes Pod 日志存储位置Kubelet LogsKubernetes 容器日志格式Kubernetes 日志的类型Kubernetes Logging 架构Kubernetes Logging 模式Node Level Logging AgentStreaming sidecar containerSidecar Logging Agent
1 整体目录结构 root@shutang:/home/shutang/docker-scripts# tree log-scripts/ log-scripts/ |-- README.MD |-- curator | |-- Dockerfile | |-- curator_prod.yml | |-- curator_qa.yml | |-- delete_indices.yml | `-- docker-compose.yml |-- docker-compose
[root@node2 log]# grep "^\s*[^# \t].*$" /etc/kibana/kibana.yml server.port: 5601 server.host: "192.168.197.129" elasticsearch.hosts: ["http://127.0.0.1:9200"] kibana.index: ".kibana" logging.dest: /var/log/kibana
资源监控：cpu、mem、disk、net、server 开源监控系统的选择 - 简书本文遵循「知识共享许可协议 CC-BY-NC-SA 4.0 International」，未经作者(laiwei)书面许可，不允许用于商业用途的转载、分发、和演绎。 开源的或...https://www.jianshu.com/p/5bdeb896af08 容器监控： 选型必看：监控K8
文章目录 说明镜像等文件监控管理【prometheus】框架说明部署prometheus【mon节点】登陆prometheus用户名密码查看模版的使用 helm3 安装(部署)EFK【elk的升级版】架构说明运行环境说明【必看】1、增加efk官方helm源2.下载并安装elasticsearch3.下载并安装filebeat4.下载并
1.系统架构 通常我们说的elastic stack，也就是elk，通过es 收集日志数据，存到elasticsearch，最后通过kibana进行统计分析，但是elastic公司后续又推出了新的日志收集产品beats，这里更推荐使用beats，性能更高 2.搭建es 2.1 创建docker 网络,用于不同容器间通信 之前常用--
1、为什么需要日志系统？ 首先咱们会想到分布式日志管理系统 ELK。 分别表示：Elasticsearch , Logstash, Kibana , 它们都是开源软件。新增了一个FileBeat，它是一个轻量级的日志收集处理工具(Agent)，Filebeat占用资源少，适合于在各个服务器上搜集日志后传输给Logstash，官方也推荐此
基础架构：1/ Kibana---->elasticsearch---->Logstash(收集)2/ Kibana---->elasticsearch---->filebeat(收集)3/ Kibana---->elasticsearch---->Logstash(过滤)---->filebeat(收集) 扩展架构：1/ Kibana---->elasticsearch---->Logstash(过滤)---->redis(缓存)---->
k8s日志收集架构 https://kubernetes.io/docs/concepts/cluster-administration/logging/ 总体分为三种方式： 使用在每个节点上运行的节点级日志记录代理。 在应用程序的 pod 中，包含专门记录日志的 sidecar 容器。 将日志直接从应用程序中推送到日志记录后端。 使用节点级日志代
1、统一日志管理的整体方案通过应用和系统日志可以了解Kubernetes集群内所发生的事情，对于调试问题和监视集群活动来说日志非常有用。对于大部分的应用来说，都会具有某种日志机制。因此，大多数容器引擎同样被设计成支持某种日志机制。对于容器化应用程序来说，最简单和最易接受的日志记
命名空间 ns.yaml apiVersion: v1 kind: Namespace metadata: name: logging elastic.yaml apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: elasticsearch namespace: logging spec: replicas: 1 selector: matchLabels: component: elasticsea
目录 EFK架构（elasticsearch\filebeat\kibana） 1、下载elasticsearch、kibana、filebeat 2、创建用户并授权 3、安装并启动 3.1 使用elasticsearch账号安装启动 >3.1.1 解压 elasticsearch >3.1.2 配置 elasticsearch >3.1.3 启动elasticsearch >3.1.4 访问 3.2 安装启动kiba
一、EFK部署 1.1、部署ES # 1、下载yaml文件 https://github.com/kubernetes/kubernetes/tree/master/cluster/addons/fluentd-elasticsearch # 2、共6个文件 [root@k8s-master01 efk]# ls es-service.yaml es-statefulset.yaml fluentd-es-configmap.yaml fluentd-es-ds.yaml
Kubernetes K8S之Helm部署ELK日志分析系统；由于Logstash比较消耗资源，因此本次我们使用Fluentd实现日志收集（EFK）。 主机配置规划 服务器名称(hostname)系统版本配置内网IP外网IP(模拟) k8s-master CentOS7.7 2C/4G/20G 172.16.1.110 10.0.0.110 k8s-node01 CentOS7.7 2C/
一、安装ui （1）中文docker网页管理 https://www.dockernb.com/ 1. docker run -d --name ui --restart always -p 16001:8081 -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock wangbinxingkong/fast 2. 用户初始账号/密码：admin/888888 （2）油猴脚本，把@match后面的127.0.0.1:16001改
今天的目标： 1：EFK平台的搭建 2：利用EFK平台收集nginx日志 3：EFK平台添加告警功能 环境：centos7 mini 配置：2核心2G内存 192.168.1.7 jdk,zk,kafka,filebeat,es 192.168.1.8 jdk,zk,kafka,filebeat,logstash 192.168.1.9 jdk,zk,kafka,filebeat,kibana 1 初始化环境 时间同步： yum -
