本文主要简单介绍了 ELK 的技术栈,并给出了 Docker compose 的编排配置。阅读本文,可在本地通过 Docker 将 ELK 跑起来。后续会将 ELK 在服务器上进行部署,相关的配置再补充。
1. ELK 技术栈介绍
ELK 其实并不是一款软件,而是一整套解决方案,是三个软件产品的首字母缩写,Elasticsearch,Logstash 和 Kibana。这三款软件都是开源软件,通常是配合使用,简称为 ELK 协议栈。
ELK 已经成为目前最流行的集中式日志解决方案。
基本流程是 Logstash 负责从各种数据源里采集数据,然后发送到 Elasticsearch,Elasticsearch 对这些数据创建索引,然后由 Kibana 对其进行各种分析并以图表的形式展示。
Logstash 在服务器上占用过多系统资源,通常会引入 Beats 作为日志的收集器。Beats 所占系统的 CPU 和内存几乎可以忽略不计。
2. 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。
主要特点
- 实时分析
- 分布式实时文件存储,并将每一个字段都编入索引
- 文档导向,所有的对象全部是文档
- 高可用性,易扩展,支持集群(Cluster)、分片和复制(Shards 和 Replicas)
- 接口友好,支持 JSON
3. Logstash
Logstash 是一个具有实时渠道能力的数据收集引擎,使用 JRuby 语言编写。其作者是世界著名的运维工程师乔丹西塞 (JordanSissel)。
主要特点
- 几乎可以访问任何数据
- 可以和多种外部应用结合
- 支持弹性扩展
它由三个主要部分组成:
- Shipper-发送日志数据
- Broker-收集数据,缺省内置 Redis
- Indexer-数据写入
4. Kibana
Kibana 是一个开源的分析与可视化平台,设计出来用于和 Elasticsearch 一起使用的。Kibana 可以使用搜索、查看、交互存放在 Elasticsearch 索引里的数据,能够很轻松地进行高级数据分析与数据可视化。
Kibana 能够更好地处理海量数据,并据此创建柱形图、折线图、散点图、直方图、饼图和地图。
5. Filebeat
Fielbeat 是基于 logstash-forwarder 的源码改造而来,换句话说:Filebeat 就是最新版的 logstash-forwarder。它负责从当前服务器获取日志然后转发给 Logstash 或 Elasticserach 进行处理。
Filebeat 包含两个部分 prospectors 和 harversters。 harversters 负责从文件中收集日志;prospectors 负责管理 harversters。
6. 实践
docker-compose.yml
|
|
以 CentOS 为例,首先需要安装 Docker 和 Docker compose。
|
|
启动 Docker。
|
|
本地通 http://127.0.0.1:5601 即可访问 Kibana 页面了。