是基于Elasticsearch、Logstash、Kibana三个开源的日志收集、存储检索和可视化的解决方案。
elk可以帮助用户快速定位和分析应用程序的故障,监控应用程序的性能和安全性,以及提供丰富的数据分析和展示功能。
Elasticsearch
1.将日志进行集中化管理
2.将日志格式化(Logstash) 并输出到Elasticsearch
3.对格式化后的数据进行索引和存储 (Elasticsearch)
4.前端数据的展示(Kibana)
是基于Lucene(一个全文检索引擎的架构)开发的分布式存储检索引擎,用来存储各类日志。是一个分布式和搜索和分析引擎,它可以对各种类型的数据进行近实时的索引和查询,支持高可用和水平扩展性。
它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎。
是一个数据处理管道,它可以从多个来源采集数据,对数据进行过滤、转换和增强,然后将数据发送到Blasticsearch或者其他的目的地。

- Shipper 日志收集者
- Indexer 日志存储
- Broker 日志hub(用于连接)
- Search and Storage 搜索和存储
- Web Interface 基于Web的展示的界面
-
- input (数据采集) filter (数据过滤) output(数据输出)
- 用jdk启动,基于Jana,会占用大量资源。
是一个针对Easticsearch的数据可视化平台,它可以通过各种图表、仪表盘和地图来展示和探索Elasticsearch中的数据。
1、Elasticsearch无缝之集成
2、整合数据,复杂数据分析
3、让更多团队成员受益
4、接口灵活,分享更容易
5、配置简单,可视化多数据源
6、简单数据导出
往往单台机器的日志我们使用grep、awk等工具就能基本实现简单分析,但是当日志被分散的储存不同的设备上。如果你管理数十上百台服务器,你还在使用依次登录每台机器的传统方法查阅日志。这样是不是感觉很繁琐和效率低下。
一般大型系统是一个分布式部署的架构,不同的服务模块部署在不同的服务器上,问题出现时,大部分情况需要根据问题暴露的关键信息,定位到具体的服务器和服务模块,构建一套集中式日志系统,可以提高定位问题的效率。
(1)在所有需要收集日志的服务器上部署Logstash;或者先将日志进行集中化管理在日志服务器上,在日志服务器上部署 Logstash。
(2)Logstash 收集日志,将日志格式化并输出到 Elasticsearch 群集中。
(3)Elasticsearch 对格式化后的数据进行索引和存储。
(4)Kibana 从 ES 群集中查询数据生成图表,并进行前端数据的展示。

ELK Elasticsearch 集群部署 - 上传elasticsearch-5.5.0.rpm到/opt目录下
- cd /opt
- rpm -ivh elasticsearch-5.5.0.rpm
-
- systemctl daemon-reload
- systemctl enable elasticsearch.service
-
- 修改elasticsearch主配置文件
- cp /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml.bak
- vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
- --17--取消注释,指定集群名字
- cluster.name: my-elk-cluster
- --23--取消注释,指定节点名字:day6节点为day6,day7节点为day7
- node.name: day6
- --33--取消注释,指定数据存放路径
- path.data: /data/elk_data
- --37--取消注释,指定日志存放路径
- path.logs: /var/log/elasticsearch/
- --43--取消注释,改为在启动的时候不锁定内存
- bootstrap.memory_lock: false
- --55--取消注释,设置监听地址,0.0.0.0代表所有地址
- network.host: 0.0.0.0
- --59--取消注释,ES 服务的默认监听端口为9200
- http.port: 9200
- --68--取消注释,集群发现通过单播实现,指定要发现的节点 day6、day7
- discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["day6", "day7"]
-
- grep -v "^#" /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml

- 创建数据存放路径并授权
- mkdir -p /data/elk_data
- chown elasticsearch:elasticsearch /data/elk_data/
-
- 启动elasticsearch是否成功开启
- systemctl start elasticsearch.service
- netstat -antp | grep 9200

- 查看节点信息
- 浏览器访问 http://192.168.11.66:9200/_cluster/health?pretty 、 http://192.168.11.77:9200/_cluster/health?pretty查看群集的健康情况,可以看到 status 值为 green(绿色), 表示节点健康运行。


- 更改主机名
- hostnamectl set-hostname apache
-
- 安装Apahce服务(httpd)
- yum -y install httpd
- systemctl start httpd
-
- 安装Java环境
- yum -y install java
- java -version
-
- 安装logstash
- #上传软件包 logstash-5.5.1.rpm 到/opt目录下
- cd /opt
- rpm -ivh logstash-5.5.1.rpm
- systemctl start logstash.service
- systemctl enable logstash.service
-
- ln -s /usr/share/logstash/bin/logstash /usr/local/bin/
- 测试 Logstash
- logstash -e 'input { stdin{} } output { stdout{} }'
- ......
- www.baidu.com


- 修改logstash配置文件
- chmod +r /var/log/messages
- 让 Logstash 可以读取日志
-
- vim /etc/logstash/conf.d/system.conf
- input {
- file{
- path =>"/var/log/messages" 指定要收集的日志的位置
- type =>"system" 自定义日志类型标识
- start_position =>"beginning" 表示从开始处收集
- }
- }
- output {
- elasticsearch { 输出到 elasticsearch
- hosts => ["192.168.11.66:9200"] 指定 elasticsearch 服务器的地址和端口
- index =>"system-%{+YYYY.MM.dd}" 指定输出到 elasticsearch 的索引格式
- }
- }
-
- systemctl restart logstash
- 安装 Kiabana
- #上传软件包 kibana-5.5.1-x86_64.rpm 到/opt目录
- cd /opt
- rpm -ivh kibana-5.5.1-x86_64.rpm
-
- 设置 Kibana 的主配置文件
- vim /etc/kibana/kibana.yml
- --2--取消注释,Kiabana 服务的默认监听端口为5601
- server.port: 5601
- --7--取消注释,设置 Kiabana 的监听地址,0.0.0.0代表所有地址
- server.host: "0.0.0.0"
- --21--取消注释,设置和 Elasticsearch 建立连接的地址和端口
- elasticsearch.url: "http://192.168.11.66:9200"
- --30--取消注释,设置在 elasticsearch 中添加.kibana索引
- kibana.index: ".kibana"
-
- 启动 Kibana 服务
- systemctl start kibana.service
- systemctl enable kibana.service
-
- netstat -natp | grep 5601
-
- 验证 Kibana
- 浏览器访问 http://192.168.11.66:5601
- 第一次登录需要添加一个 Elasticsearch 索引:
- Index name or pattern
- //输入:system-* #在索引名中输入之前配置的 Output 前缀“system”
-
- 单击 “create” 按钮创建,单击 “Discover” 按钮可查看图表信息及日志信息。
- 数据展示可以分类显示,在“Available Fields”中的“host”,然后单击 “add”按钮,可以看到按照“host”筛选后的结果