ELK 日志分析系统（二）

一、ELK Kibana 部署

1.1 安装Kibana软件包

#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

1.2 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://192.168.133.10:9200" 
--30--取消注释，设置在 elasticsearch 中添加.kibana索引
kibana.index: ".kibana"

1.3 启动 Kibana 服务

systemctl start kibana.service
systemctl enable kibana.service
netstat -natp | grep 5601

1.4 验证 Kibana

第一次登录需要添加一个 Elasticsearch 索引：

Index name or pattern 里输入：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。

1.5 将 Apache 服务器日志添加到 Elasticsearch 并通过 Kibana 显示

vim /etc/logstash/conf.d/apache_log.conf
input {
    file{
        path => "/etc/httpd/logs/access_log"
        type => "access"
        start_position => "beginning"
    }
    file{
        path => "/etc/httpd/logs/error_log"
        type => "error"
        start_position => "beginning"
    }
}
output {
    if [type] == "access" {
        elasticsearch {
            hosts => ["192.168.10.13:9200"]
            index => "apache_access-%{+YYYY.MM.dd}"
        }
    }
    if [type] == "error" {
        elasticsearch {
            hosts => ["192.168.10.13:9200"]
            index => "apache_error-%{+YYYY.MM.dd}"
        }
    }
}

cd /etc/logstash/conf.d/
/usr/share/logstash/bin/logstash -f apache_log.conf

二、Filebeat+ELK

2.1 简介

Filebeat是一款轻量级的日志收集工具，可以在非JAVA环境下运行。

因此，Filebeat常被用在非JAVAf的服务器上用于替代Logstash，收集日志信息。实际上，Filebeat几乎可以起到与Logstash相同的作用，可以将数据转发到Logstash、Redis或者是Elasticsearch中进行直接处理。

2.2 使用Filebeat的原因

logstash就需要消耗500M左右的内存，而filebeat只需要10M左右的内存资源。

常用的ELK日志采集方案中，大部分的做法就是将所有节点的日志内容通过filebeat发送到logstash，lostash根据配置文件进行过滤，然后将过滤之后的文件传输到elasticsearch中，最后通过kibana展示。

2.3 好处

Filebeat结合logstash中，Filebeat负责收集日志，logstash负责过滤。

（1）通过logstash，具有基于磁盘的自适应缓冲系统，该系统将吸收传入的吞吐量，从而减轻Elasticsearch持续写入数据的压力。

（2）从其它数据源（例如数据库，s3对象存储或消息传递队列）中提取

（3）将数据发送到多个目的地，例如S3，HDFS（hadoop分部署文件系统）或写入文件

（4）使用数据流逻辑组成更复杂的处理管道。