K8S监控实战-ELK收集K8S内应用日志 目录 K8S监控实战-ELK收集K8S内应用日志 1 收集K8S日志方案 1.1 传统ELk模型缺点: 1.2 K8s容器日志收集模型 2 制作tomcat底包 2.1 准备tomcat底包 2.1.1 下载tomcat8 2.1.2 简单配置tomcat 2.2 准备docker镜像 2.2.1 创建dockerfile 2.2.2 准备dockerfile所需文件 2.2.3 构建docker 3 部署ElasticSearch 3.1 安装Ela

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

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

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

简介 关于日志收集这个主题,这已经是第三篇了,为什么一再研究这个课题,因为这个课题实在太重要,而当今优秀的开源解决方案还不是很明朗: 就docker微服务化而言,研发有需求标准输出,也有需求文件输出,每次登录到服务器上去查看日志又多有不妥:现有的解决方案ELK,每次收集新应用日志都要更改配置文件重新适配日志路径足以让我们崩溃: 对于k8s,没有日志系统推行工作就无法进行,总不能让开发小伙伴登录到k8s上去找日志吧,鬼知道在哪个pod里:当然,k8s官方提供了解决方案efk,efk最大的问题就是无

对于 K8S 内的容器日志收集,业内一般有两种常用的方式: 使用 DaemonSet 在每台 Node 上部署一个日志收集容器,用于收集当前 Node 上所有容器挂载到宿主机目录下的日志 使用 SideCar 模式将日志收集容器与业务容器部署在同一个 Pod 中,只收集对应容器的日志 这两种方式各有优缺点.使用 DaemonSet 方式部署日志收集服务,管理起来简单,但是如果一个 Node 中运行了过多的 Pod,那么日志收集会存在性能瓶颈.使用 SideCar 模式可以更有针对性的收集容器的日

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/

背景 原有日志方案查询日志很不方便且效率低,而且也不支持基于日志的高级操作.如:聚合,图形展示,关键字检测等. 方案 接入阿里云的sls日志服务. 实施 1.通过环境变量进行日志接入 配置如下: 字段 说明 示例 注意事项 aliyun_logs_{key} - 必选项.{key}只能包含小写字母.数字和-.- 若不存在aliyun_logs_{key}_logstore,则默认创建并采集到名为{key}的logstore.- 当值为stdout表示采集容器的标准输出:其他值为容器内的日志路径.

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

rsyslog日志收集配置 rsyslog服务器收集各服务器的日志,并汇总,再由logstash处理 请查看上一篇文章  http://bbotte.blog.51cto.com/6205307/1613571 客户端/发送端 web服务器 # yum install rsyslog -y # vim /etc/rsyslog.conf *.* @192.168.10.1:514 # vim /etc/bashrc #收集其他服务器的操作命令 export PROMPT_COMMAND='{ m

安装fluentd 参考文档: 官方文档    https://docs.fluentd.org/v0.12/categories/installation fluentd配置 https://www.ixdba.net/archives/2018/01/1116.htm curl -L https://toolbelt.treasuredata.com/sh/install-redhat-td-agent3.sh | sh 查看已安装fluentd版本 /opt/td-agent/embedd

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

上一篇中我们介绍了为什么需要一个日志系统.为什么云原生下的日志系统如此重要以及云原生下日志系统的建设难点,相信DevOps.SRE.运维等同学看了是深有体会的.本篇文章单刀直入,会直接跟大家分享一下如何在云原生的场景下搭建一个灵活.功能强大.可靠.可扩容的日志系统. 需求驱动架构设计 技术架构,是将产品需求转变为技术实现的过程.对于所有的架构师而言,能够将产品需求分析透彻是非常基本也是非常重要的一点.很多系统刚建成没多久就要被推翻,最根本的原因还是没有解决好产品真正的需求. 我所在的日志服务团队

主要内容 1 ELK概念 2 K8S需要收集哪些日志 3 ELK Stack日志方案 4 容器中的日志怎么收集 5 K8S平台中应用日志收集 准备环境 一套正常运行的k8s集群,kubeadm安装部署或者二进制部署即可 ip地址 角色 备注 192.168.73.136 nfs 192.168.73.138 k8s-master 192.168.73.139 k8s-node01 192.168.73.140 k8s-node02 1 ELK 概念 ELK是Elasticsearch.Logst

本文的试验环境为CentOS 7.3,Kubernetes集群为1.11.2,安装步骤参见kubeadm安装kubernetes V1.11.1 集群 1. 环境准备 Elasticsearch运行时要求vm.max_map_count内核参数必须大于262144,因此开始之前需要确保这个参数正常调整过. $ sysctl -w vm.max_map_count=262144 也可以在ES的的编排文件中增加一个initContainer来修改内核参数,但这要求kublet启动的时候必须添加了--

ELK Stack (2) -- ELK + Redis收集Nginx日志 摘要 使用Elasticsearch.Logstash.Kibana与Redis(作为缓冲区)对Nginx日志进行收集 版本 elasticsearch版本: elasticsearch-2.2.0 logstash版本: logstash-2.2.2 kibana版本: kibana-4.3.1-darwin-x64 jdk版本: jdk1.8.0_65 内容 目标架构 准备工作 参考以下文章安装好ELK与Redis

elastic 5.2集群安装笔记   设计架构如下: nginx_json_log ->filebeat ->logstash ->elasticsearch ->kibana 系统版本Centos7.2 nginx格式为json,如何定义为json请自行百度. kibana展示如下     wget https://artifacts.elastic.co/downloads/beats/filebeat/filebeat-5.2.0-x86_64.rpm wget https

前面已经有ELK-Redis的安装,此处只讲在不改变日志格式的情况下收集Nginx日志. 1.Nginx端的日志格式设置如下: log_format access '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ' '$status $body_bytes_sent "$http_referer" ' '"$http_user_agent" "$http_x_forwarded

常规的日志收集方案中Client端都需要额外安装一个Agent来收集日志,例如logstash.filebeat等,额外的程序也就意味着环境的复杂,资源的占用,有没有一种方式是不需要额外安装程序就能实现日志收集呢?Rsyslog就是你要找的答案! Rsyslog Rsyslog是高速的日志收集处理服务,它具有高性能.安全可靠和模块化设计的特点,能够接收来自各种来源的日志输入(例如:file,tcp,udp,uxsock等),并通过处理后将结果输出的不同的目的地(例如:mysql,mongodb,

关于收集日志的方式,最简单性能最好的应该是修改nginx的日志存储格式为json,然后直接采集就可以了. 但是实际上会有一个问题,就是如果你之前有很多旧的日志需要全部导入elk上查看,这时就有两个问题,一是原始日志不是json格式,二是原始日志的时间戳不能识别,如果时间不处理,导入之后所有日志的时间戳将全部是导入时间. 下面说一下用grok的方式导入原始日志,当然你也可以直接使用这种方式收集nginx日志,这种方式可以保留nginx的原始日志格式. 1.在官网下载rpm包或者按照guide设置官