ELK企业级日志分析系统

Posted 2021-08-17 奋斗的蜗牛灬

目录

• 前言
• 一、ELK 概述
• • 1.1 ELK日志分析系统
  • 1.2 ELK中日志处理步骤
  • 1.3 Elasticsearch概述
  • 1.4 LogStash概述
  • 1.5 Kibana概述
  • 1.6 Filebeat
  • 完整日志系统基本特征
  • ELK的工作原理:
• 二、部署 ELK日志分析系统
• • 2.1 配置 Elasticsearch 环境
  • 2.2 安装elasticsearch-head插件
  • 2.3 安装 Logstash
  • 2.4 安装 Kibana
  • 2.5 Filebeat+ELK 部署

前言

目前企业中面临问题包括日志量太大如何归档、文本搜索太慢、多维度查询等问题。所以企业中都会建立日志服务器，建立集中式日志收集系统，将所有节点上的日志汇总，统一收集，管理，访问。

日志进行集中化管理后，但是相应的大量的日志文件会导致对日志分析困难。今天将介绍使用 ELK 日志分析系统。

一、ELK 概述

1.1 ELK日志分析系统

• ELK是由 Elasticsearch、Logstash、Kiabana 三个开源软件的组合。
• 在实时数据检索和分析场合，三者通常是配合共用，而且又都先后归于 Elastic.co 公司名下，故有此简称。
• 是一套完整的日志集中处理解决方案

1.2 ELK中日志处理步骤

• Logstash 的作用就是一个数据收集器，将各种格式各种渠道的数据通过它 收集、解析之后、格式化输出 到 Elasticsearch ，最后再由
  Kibana 提供的比较友好的 Web 界面进行汇总、分析、搜索。

ELK 内部实际就是个管道结构，数据从 Logstash 到 Elasticsearch 再到 Kibana 做可视化展示。这三个组件各自也可以单独使用，比如 Logstash 不仅可以将数据输出到Elasticsearch ，也可以到输出数据库、缓存等。

ELK 数据流向：

• 第一步：将日志进行集中化管理（beats）
• 第二步：将日志格式化（Logstash），然后将格式化后的数据输出到 Elasticsearch
• 第三步：对格式化后的数据进行索引和存储（Elasticsearch）
• 第四步：前端数据的展示（Kibana）

1.3 Elasticsearch概述

来自百度百科的介绍：

• Elasticsearch是一个基于 Lucene 的搜索服务器。
• 它基于RESTful web 接口提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎。
• Elasticsearch 是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是第二流行的企业搜索引擎。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。
• Elasticsearch 可看成是一个键值对保存的数据库，有自己的语言

（1）Elasticsearch的特性
最重要的就是分片和副本，也是让es数据库（Elasticsearch）成为百度这些主流搜索引擎的主要原因，理论上能提升4倍的性能。

分片的特点：
水平分割扩展，增大存储量
分布式并行跨分片操作，提供性能和吞吐量
分布式分片的机制和搜索请求的文档如何汇总完全是有elasticsearch控制的，这些对用户而言是透明的

1.4 LogStash概述

Logstash：收集、解析和转换日志

Logstash:作为数据收集引擎。它支持动态的从各种数据源搜集数据，并对数据进行过滤、分析、丰富、统一格式等操作，然后存储到用户指定的位置，一般会发送给Elasticsearch。

Logstash 由JRuby 语言编写，运行在Java虚拟机（JVM)上，是一款强大的数据处理工具，可以实现数据传输、格式处理、格式化输出。Logstash具有强大的插件功能，常用于日志处理。

• 是一个数据收集引擎
• 可实现数据输入、数据加工（如过滤，改写等）以及数据输出
• 常用插件：Input、Filter Plugin、Output
  • Input：收集源数据（访问日志、错误日志等）
  • Filter Plugin：用于过滤日志和格式处理
  • Output：输出日志

因为需要安装JVM，消耗性能，所以常用于数据转换，数据收集 交给轻量级的 Filebeat

1.5 Kibana概述

Kiabana:是基于Node.js开发的展示工具，可以为Logstash和 ElasticSearch 提供图形化的日志分析web界面展示，可以汇总、分析和搜索重要数据日志。

一个针对Elasticsearch的开源分析及可视化平台
搜索、查看存储在Elasticsearch索引中的数据
通过各种图表进行高级数据分析及展示
Kibana主要功能
Elasticsearch无缝之集成
Kibana架构为Elasticsearch定制，可以将任何结构化和非结构化数据加入Elasticsearch索引。Kibana还充分利用了Elasticsearch强大的搜索和分析功能。
整合数据
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。
复杂数据分析
Kibana提升了Elasticsearch分析能力，能够更加智能地分析数据，执行数学转换并且根据要求对数据切割分块。
让更多团队成员收益
强大的数据库可视化接口让各业务岗位都能够从数据集合受益。
接口灵活，分享更容易
使用Kibana可以更加方便地创建、保存、分享数据，并将可视化数据快速交流。
配置简单
Kibana的配置和启用非常简单，用户体验非常友好。Kibana自带Web服务器，可以快速启动运行。
可视化多数据源
Kibana可以非常方便地把来自Logstash、ES-Hadoop、Beats或第三方技术的数据整合到Elasticsearch，支持的第三方技术包括Apache flume、 Fluentd 等。
简单数据导出
Kibana可以方便地导出感兴趣的数据，与其它数据集合并融合后快速建模分析，发现新结果。

1.6 Filebeat

• Filebeat：轻量级的开源日志文件数据搜集器。通常在需要采集数据的客户端安装。

Filebeat，并指定目录与日志格式，Filebeat就能快速收集数据，并发送给 logstash 进行解析，或是直接发给Elasticsearch存储，性能上相比运行于JVM 上的 logstash优势明显，是对它的替代。

工作中，可以专门部署一台logstash 服务器。

完整日志系统基本特征

• 收集：能够采集多种来源的日志数据
  中
• 传输：能够稳定的把日志数据解析过滤并传输到存储系统
• 存储：存储日志数据
• 分析：支持UI 分析
• 警告：能够提供错误报告，监控机制

ELK的工作原理:

(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。

Filebeat → Logstash → Elasticsearch → Kibana

数据收集 → 数据过滤、格式转换 → 存储，数据检索 → 对ES存储的数据进行图形化展示，用户可以在其上面进行数据的分析。

二、部署 ELK日志分析系统

ES的集群 之间是通过 单播实现通信的。

需求描述

• 配置ELK日志分析集群
• 使用Logstash收集日志
• 使用Kibana查看分析日志

案例环境

• 配置和安装ELK日志分析系统，安装集群方式，2个Elasticsearch节点，并监控apache服务器日志

主机	操作系统	IP地址	软件
node1	CentOS7	192.168.10.40	Elasticsearch/Kibana
node2	CentOS7	192.168.10.50	Elasticsearch
apache	CentOS7	192.168.10.111	httpd / Logstash

修改主机名，关闭防火墙

systemctl stop firewalld.service
systemctl disable firewalld.service
setenforce 0

hostnamectl set-hostname 主机名（node1/node2/apache）

2.1 配置 Elasticsearch 环境

node1（192.168.10.40）
node2（192.168.10.50）

1、配置elasticsearch环境

#两台Node机器上都执行
echo '192.168.10.40 node1' >> /etc/hosts
echo '192.168.10.50 node2' >> /etc/hosts

java -version    #如果没有安装，yum -y install java 或 yum install -y jdk*

（图片中的 node2 对应的是10.50 图片没改）

2、部署 Elasticsearch软件

（1）安装 Elasticsearch 软件包
上传 elasticsearch-5.5.0.rpm 包到 /opt 目录下

rpm -ivh elasticsearch-5.5.0.rpm

查看 elasticsearch 安装位置

（2）加载系统服务

systemctl daemon-reload
systemctl enable elasticsearch.service

（3）更改elasticsearch主配置文件

cd /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml 
cp elasticsearch.yml{,.bak}   #备份

vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml

#17行；取消注释，修改；集群名字
cluster.name: my-elk-cluster
#23行；取消注释，修改；节点名字（node2修改成node2）
node.name: node1
#33行；取消注释，修改；数据存放路径
path.data: /data/elk_data
#37行；取消注释，修改；日志存放路径
path.logs: /var/log/elasticsearch
#43行；取消注释，修改；不在启动的时候锁定内存
bootstrap.memory_lock: false
#55行；取消注释，修改；提供服务绑定的IP地址，0.0.0.0代表所有地址
network.host: 0.0.0.0
#59行；取消注释；侦听端口为9200（默认）
http.port: 9200
#68行；取消注释，修改；集群发现通过单播实现，指定要发现的节点 node1、node2
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["node1", "node2"]

#群集的最少节点数量为3台
#discovery.zen.minimum_master_nodes: 3


保存退出
 cat elasticsearch.yml | grep -v "^#"

很多注释项要放开。

（4）创建数据存放路径并授权

mkdir -p /data/elk_data
chown elasticsearch:elasticsearch /data/elk_data/

（5）启动elasticsearch是否成功开启

192.168.10.50 一样进行修改，注意节点号不同

#192.168.10.40 中执行
scp /opt/elasticsearch-5.5.0.rpm 192.168.10.50:/opt/
scp /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml 192.168.10.50:/etc/elasticsearch/elasticsearch.yml

（6）查看节点信息

在宿主机浏览器中访问：

http://192.168.10.40:9200
http://192.168.163.12:9200

检验集群健康状态
在宿主机上访问

http://192.168.10.40:9200/_cluster/health?pretty
http://192.168.10.50:9200/_cluster/health?pretty

查看集群状态
在宿主机上访问

http://192.168.10.40:9200/_cluster/state?pretty
http://192.168.10.40:9200/_cluster/state?pretty

2.2 安装elasticsearch-head插件

安装elasticsearch-head插件，用于管理集群

（1）编译安装node组件依赖包
node1（192.168.10.40）
node2（192.168.10.50）

yum -y install gcc gcc-c++ make

上传软件包 node-v8.2.1.tar.gz 到/opt
cd /opt
tar xzvf node-v8.2.1.tar.gz
cd node-v8.2.1/
./configure && make && make install
这里耗时比较长估计20-30分钟

（2）安装 phantomjs（前端框架）
node1（192.168.10.40）
node2（192.168.10.50）

上传软件包 phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2 到/opt目录下

cd /opt
tar jxvf phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2 

cd /opt/phantomjs-2.1.1-linux-x86_64/bin
cp phantomjs /usr/local/bin

（3）安装elasticsearch-head（数据可视化工具）
node1（192.168.10.40）
node2（192.168.10.50）

• 端口号是9100，elasticsearch-head 数据可视化工具是在 phantomjs 前端框架基础上运行的。

上传软件包 elasticsearch-head.tar.gz 到/opt

cd /opt
tar zxvf elasticsearch-head.tar.gz 
cd /opt/elasticsearch-head/

npm install

（4）修改主配置文件
node1（192.168.10.40）
node2（192.168.10.50）

vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
......
#-------末尾;添加以下内容--------
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"

#---------参数解释---------
http.cors.enabled: true			#开启跨域访问支持，默认为 false
http.cors.allow-origin: "*"		#指定跨域访问允许的域名地址为所有

systemctl restart elasticsearch.service

（5）启动 elasticsearch-head
node1（192.168.10.40）
node2（192.168.10.50）

必须在解压后的 elasticsearch-head 目录下启动服务，进程会读取该目录下的 gruntfile.js 文件，否则可能启动失败。

cd /opt/elasticsearch-head/
npm run start &

> elasticsearch-head@0.0.0 start /usr/local/src/elasticsearch-head
> grunt server

Running "connect:server" (connect) task
Waiting forever...
Started connect web server on http://localhost:9100

elasticsearch-head 监听的端口是 9100
netstat -natp |grep 9100

（6）使用 elasticsearch-head 插件查看集群状态
在宿主机浏览器上访问

http://192.168.10.40:9100

在Elasticsearch-head 后面的栏目中输入Elasticsearch 地址
http://192.168.10.40:9200

http://192.168.10.50:9100
在Elasticsearch 后面的栏目中输入
http://192.168.10.50:9200

连接后如果看到群集健康值为green绿色，代表群集很健康。

（7）创建索引
node1（192.168.10.40）
创建索引为 index-demo , 类型为test

curl -XPUT 'localhost:9200/index-demo/test/1?pretty&pretty' -H 'content-Type: application/json' -d '{"user":"zhangsan","mesg":"hello world"}'

刷新页面查看

2.3 安装 Logstash

客户机 192.168.10.111 收集日志输出到 elasticsearch 中。

（1）安装Apahce服务（httpd）

yum -y install httpd
systemctl start httpd

（2）安装Java环境，Logstash 要运行在 JVM上

java -version        ###如果没有装 安装yum -y install java

（3）安装 Logstash 服务

上传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

#建立logstash软连接
ln -s /usr/share/logstash/bin/logstash /usr/local/bin/

（4）测试logstash命令

字段描述解释：

-f  通过这个选项可以指定logstash的配置文件，根据配置文件配置logstash
-e  后面跟着字符串 该字符串可以被当做logstash的配置（如果是” ”,则默认使用stdin做为输入、stdout作为输出）
-t  测试配置文件是否正确，然后退出

定义输入和输出流：
输入采用标准输入，输出采用标准输出（类似管道）

logstash -e 'input { stdin{} } output { stdout{} }'

使用rubydebug显示详细输出，codec为一种编解码器

logstash -e 'input { stdin{} } output { stdout{ codec=>rubydebug } }'

使用 Logstash 将信息写入 Elasticsearch 中

logstash -e 'input { stdin{} } output { elasticsearch { hosts=>["192.168.10.40:9200"] } }'

在宿主机上访问 9100 端口，在es-head图像化界面查看。
查看索引信息


（5）在Apache主机上做对接配置

Logstash配置文件主要由三部分组成：input、output、filter（根据需要）

chmod o+r /var/log/messages
ll /var/log/messages

vim /etc/logstash/conf.d/system.conf

input {
       file{
        path => "/var/log/messages"
        type => "system"
        start_position => "beginning"
        }
      }
output {
        elasticsearch {
          hosts => ["192.168.10.40:9200"]
          index => "system-%{+YYYY.MM.dd}"
          }
        }


systemctl restart logstash.service

在宿主机上访问 9100 端口
查看索引信息

2.4 安装 Kibana

不使用 Logstash 收集日志，使用 Kibana 来收集。

node1（192.168.10.40）

上传kibana-5.5.1-x86_64.rpm 到/opt目录

cd /opt
rpm -ivh kibana-5.5.1-x86_64.rpm

cd /etc/kibana/
cp kibana.yml kibana.yml.bak

vim kibana.yml
#2行；取消注释；kibana打开的端口（默认5601）
server.port: 5601
#7行；取消注释，修改；kibana侦听的地址
server.host: "0.0.0.0"
#21行；取消注释，修改；和elasticsearch建立联系
elasticsearch.url: "http://192.168.10.40:9200"
#30行;取消注释；在elasticsearch中添加.kibana索引
kibana.index: ".kibana"              				


systemctl start kibana.service 
systemctl enable kibana.service

在宿主机上访问

192.168.10.40:5601

首次登录创建一个索引 名字：system-*
（这是对接系统日志文件）
然后点最下面的 create 按钮创建

然后点最左上角的 Discover 按钮 会发现 system-* 信息

对接Apache主机的Apache 日志文件（访问日志、错误日志）

cd /etc/logstash/conf.d/

vim 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 => ["192.168.10.40:9200"]
          index => "apache_access-%{+YYYY.MM.dd}"
        }
以上是关于ELK企业级日志分析系统的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
 
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