【ELFK】Filebeat+ELK 部署

ELK 概述

        1、ELK 简介

        ELK平台是一套完整的日志集中处理解决方案，将 ElasticSearch、Logstash 和 Kiabana 三个开源工具配合使用， 完成更强大的用户对日志的查询、排序、统计需求。

可视化日志管理系统

●ElasticSearch：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。

        Elasticsearch 是用 Java 开发的，可通过 RESTful Web 接口，让用户可以通过浏览器与Elasticsearch 通信。

        Elasticsearch是一个实时的、分布式的可扩展的搜索引擎，允许进行全文、结构化搜索，它通常用于索引和搜索大容量的日志数据，也可用于搜索许多不同类型的文档。

●Kiabana：Kibana 通常与 Elasticsearch 一起部署，Kibana 是 Elasticsearch 的一个功能强大的数据可视化 Dashboard，Kibana 提供图形化的 web 界面来浏览 Elasticsearch 日志数据，可以用来汇总、分析和搜索重要数据。
 

●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 Ruby 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。

Logstash处理过程

LogStash 主要组件

• Shipper  
• Indexer  
• Broker  
• Search and Storage  
• Web Interface  

可以添加的其它组件：

●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。常应用于 EFLK 架构当中。

filebeat 结合 logstash 带来好处：

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）从其他数据源（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分布式文件系统）或写入文件
4）使用条件数据流逻辑组成更复杂的处理管道

●缓存/消息队列（redis、kafka、RabbitMQ等）：可以对高并发日志数据进行流量削峰和缓冲，这样的缓冲可以一定程度的保护数据不丢失，还可以对整个架构进行应用解耦。

●Fluentd：是一个流行的开源数据收集器。由于 logstash 太重量级的缺点，Logstash 性能低、资源消耗比较多等问题，随后就有 Fluentd 的出现。相比较 logstash，Fluentd 更易用、资源消耗更少、性能更高，在数据处理上更高效可靠，受到企业欢迎，成为 logstash 的一种替代方案，常应用于 EFK 架构当中。在 Kubernetes 集群中也常使用 EFK 作为日志数据收集的方案。

        在 Kubernetes 集群中一般是通过 DaemonSet 来运行 Fluentd，以便它在每个 Kubernetes 工作节点上都可以运行一个 Pod。 它通过获取容器日志文件、过滤和转换日志数据，然后将数据传递到 Elasticsearch 集群，在该集群中对其进行索引和存储。

2、为什么要使用 ELK

        日志主要包括系统日志、应用程序日志和安全日志。系统运维和开发人员可以通过日志了解服务器软硬件信息、检查配置过程中的错误及错误发生的原因。经常分析日志可以了解服务器的负荷，性能安全性，从而及时采取措施纠正错误。

        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。这样是很繁琐和效率低下的。

        当务之急我们使用集中化的日志管理，例如：开源的syslog，将所有服务器上的日志收集汇总。集中化管理日志后，日志的统计和检索又成为一件比较麻烦的事情，一般我们使用 grep、awk和wc等Linux命令能实现检索和统计，但是对于要求更高的查询、排序和统计等要求和庞大的机器数量依然使用这样的方法难免有点力不从心。

        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。

3、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
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

elastic中文官网：https://www.elastic.co/cn/
Logstash中文官网：https://www.elastic.co/cn/logstash

4、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。

总结：logstash作为日志搜集器，从数据源采集数据，并对数据进行过滤，格式化处理，然后交由Elasticsearch存储，kibana对日志进行可视化处理。

ELK 部署

实验环境：

Apache节点：apache/192.168.80.13                                Apache

关闭防火墙

ELK Elasticsearch 集群部署

（在Node1、Node2节点上操作）

1．环境准备
#更改主机名、配置域名解析、查看Java环境

java环境建议使用jdk  需要注意版本问题。

详见：Tomcat-CSDN博客

这里就直接使用yum安装的java来进行实验（建议使用jdk）

[root@node1 ~]#java -version
openjdk version "1.8.0_131"
OpenJDK Runtime Environment (build 1.8.0_131-b12)
OpenJDK 64-Bit Server VM (build 25.131-b12, mixed mode)


如果没有安装，yum -y install java

2．部署 Elasticsearch 软件

（1）安装elasticsearch—rpm包

上传elasticsearch-5.5.0.rpm到/opt目录下

（2）加载系统服务

（3）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-jntm

--23--取消注释，指定节点名字：Node1节点为node1，Node2节点为node2
node.name: node1

--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 node1、node2
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["node1", "node2"]


可以尝试添加ip地址
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["192.168.80.7:9300", "192.168.80.11:9300"]

（4）创建数据存放路径并授权

（5）启动elasticsearch是否成功开启

（6）查看节点信息

浏览器访问  http://192.168.80.7:9200  、 http://192.168.80.11:9200 查看节点 Node1、Node2 的信息。

        浏览器访问 http://192.168.80.7:9200/_cluster/health?pretty  、 http://192.168.80.11:9200/_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。

浏览器访问 http://192.168.80.7:9200/_cluster/state?pretty  检查群集状态信息。

        使用上述方式查看群集的状态对用户并不友好，可以通过安装 Elasticsearch-head 插件，可以更方便地管理群集。

3．安装 Elasticsearch-head 插件

        只需在node1上安装即可

        Elasticsearch 在 5.0 版本后，Elasticsearch-head 插件需要作为独立服务进行安装，需要使用npm工具（NodeJS的包管理工具）安装。用来打包前端的包。

安装 Elasticsearch-head 需要提前安装好依赖软件 node 和 phantomjs。

node：是一个基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行环境。
phantomjs：是一个基于 webkit 的JavaScriptAPI，可以理解为一个隐形的浏览器，任何基于 webkit 浏览器做的事情，它都可以做到。

（1）编译安装 node

上传软件包 node-v8.2.1.tar.gz 到/opt，并安装编译需要的软件

yum install gcc gcc-c++ make -y

cd  /opt
tar zxf node-v8.2.1.tar.gz

cd node-v8.2.1/
./configure
make -j 2 && make install

（2）安装 phantomjs（前端的框架）

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

（3）安装 Elasticsearch-head 数据可视化工具

上传软件包 elasticsearch-head.tar.gz 到/opt

（4）修改 Elasticsearch 主配置文件

vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
......
--末尾添加以下内容--
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

（5）启动 elasticsearch-head 服务

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 /usr/local/src/elasticsearch-head/
npm run start &



[root@node1 elasticsearch-head]#npm run start &
[1] 49336
[root@node1 elasticsearch-head]#
> 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）通过 Elasticsearch-head 查看 Elasticsearch 信息

通过浏览器访问 http://192.168.80.7:9100/ 地址并连接群集。如果看到群集健康值为 green 绿色，代表群集很健康。

（7）插入索引
#通过命令插入一个测试索引，索引为 index-demo，类型为 test。

该命令是使用curl工具向本地Elasticsearch服务发出一个PUT请求，目的是创建或更新索引index-demo1中
的文档。

命令分解说明：

curl: 是一个用于获取或发送数据，支持多种协议（如HTTP、FTP等）的命令行工具。

-X PUT: 指定HTTP方法为PUT，PUT方法通常用于更新资源或创建（如果资源不存在的话）。

'localhost:9200/index-demo1/test/1': 指定请求的目标URL，其中localhost:9200是Elasticsearch服
务的地址和端口，index-demo1是要操作的索引名称，test是索引下的类型（在Elasticsearch 7.x版本以
后，类型的概念已经被移除，但仍可以使用，只是不再影响索引结构），1是待创建或更新的文档ID。

?pretty&pretty: 这是对Elasticsearch服务的请求参数，两次pretty是为了美化输出结果，使其易于阅
读。

-H 'content-Type: application/json': 设置HTTP头部信息，告知Elasticsearch请求体内容的格式为
JSON。

-d '{"user":"zhangsan","mesg":"hello world"}': 提供请求体数据，这里是一个简单的JSON对象，包
含两个字段：user 和 mesg，分别赋值为 "zhangsan" 和 "hello world"。

执行该命令后，Elasticsearch服务将会在index-demo1索引下创建或更新ID为1的文档，文档内容为指定的
JSON对象。如果文档已存在，则其内容会被更新；如果文档不存在，则会被创建。

结果如下：

浏览器访问 http://192.168.80.7:9100/ 查看索引信息，可以看见索引默认被分片5个，并且有一个副本。
点击“数据浏览”，会发现在node1上创建的索引为 index-demo，类型为 test 的相关信息。

 ELK Logstash 部署

（在 Apache 节点上操作）

        Logstash 一般部署在需要监控其日志的服务器。在本案例中，Logstash 部署在 Apache 服务器上，用于收集 Apache 服务器的日志信息并发送到 Elasticsearch。

1．更改主机名

2．安装Apahce服务（httpd）

3．安装Java环境

4．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/

5．测试 Logstash

Logstash 命令常用选项：
-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 的输入和输出流。
-e：从命令行中获取，输入、输出后面跟着字符串，该字符串可以被当作 Logstash 的配置（如果是空，则默认使用 stdin 作为输入，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）

www.baidu.com										#键入内容（标准输入）
2024-04-10T08:47:59.840Z apache www.baidu.com		#输出结果（标准输出）
www.sina.com.cn										#键入内容（标准输入）
2024-04-10T08:50:10.953Z apache www.sina.com		#输出结果（标准输出）

//执行 ctrl+c 退出

使用 rubydebug 输出详细格式显示，codec 为一种编解码器

使用 Logstash 将信息写入 Elasticsearch 中

logstash -e 'input { stdin{} } output { elasticsearch { hosts=>["192.168.80.7:9200"] } }'
			 输入				输出			对接

输入以上命令后输入

结果不在标准输出显示，而是发送至 Elasticsearch 中，可浏览器访问 http://192.168.80.7:9100/ 查看索引信息和数据浏览。

6．定义 logstash配置文件

Logstash 配置文件基本由三部分组成：input、output 以及 filter（可选，根据需要选择使用）。
input：表示从数据源采集数据，常见的数据源如Kafka、日志文件等
filter：表示数据处理层，包括对数据进行格式化处理、数据类型转换、数据过滤等，支持正则表达式
output：表示将Logstash收集的数据经由过滤器处理之后输出到Elasticsearch。

#格式如下：

在每个部分中，也可以指定多个访问方式。例如，若要指定两个日志来源文件，则格式如下：

修改 Logstash 配置文件，让其收集系统日志/var/log/messages，并将其输出到 elasticsearch 中。

chmod +r /var/log/messages					#让 Logstash 可以读取日志

vim /etc/logstash/conf.d/system.conf       #这里配置文件名称可自己定义但结尾一定要是.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 => ["192.168.80.7:9200"]					#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 

浏览器访问 http://192.168.10.13:9100/ 查看索引信息

ELK Kiabana 部署

（在 Node1 节点上操作）

1．安装 Kiabana
#上传软件包 kibana-5.5.1-x86_64.rpm 到/opt目录

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://192.168.80.7:9200" 

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

3．启动 Kibana 服务

查看是否运行

4．验证 Kibana

浏览器访问 http://192.168.80.7:5601

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

添加host搜索结果为

5．将 Apache 服务器的日志（访问的、错误的）添加到 Elasticsearch 并通过 Kibana 显示

Apache节点：

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}"
        }
    }
}

启动Logstash服务，并使用配置文件apache_log.conf来处理日志数据的指令

做了软连接可以直接输入 logstash -f apache_log.conf

浏览器访问 http://192.168.80.7:9100 查看索引是否创建

浏览器访问 http://192.168.80.7:5601 登录 Kibana，单击“Create Index Pattern”按钮添加索引， 在索引名中输入之前配置的 Output 前缀 apache_access-*，并单击“Create”按钮。在用相同的方法添加 apache_error-*索引。

Filebeat+ELK 部署

实验环境：

关闭防火墙

修改主机名

1．安装 Filebeat

上传软件包filebeat-6.6.1-x86_64.rpm 到/opt目录(若是tar.gz二进制包解压后直接使用)

二进制包安装步骤（filebeat-6.2.4-linux-x86_64.tar.gz）

2．设置 filebeat 的主配置文件

vim /etc/filebeat/filebeat.yml

​
filebeat.inputs:
- type: log         #指定 log 类型，从日志文件中读取消息
  enabled: true
  paths:
    - /var/log/messages       #指定监控的日志文件
    - /var/log/*.log
  fields:           #可以使用 fields 配置选项设置一些参数字段添加到 output 中
     service_name: filebeat
     log_type: log
     service_id: 192.168.80.12

--------------Elasticsearch output-------------------
(全部注释掉)

----------------Logstash output---------------------
output.logstash:
  hosts: ["192.168.80.13:5044"]      #指定 logstash 的 IP 和端口

启动 filebeat

-e  ：让Filebeat在前台运行，并将所有的输出和错误信息直接打印到控制台

-c  ：指定Filebeat加载的配置文件路径

4．在 Logstash 组件所在节点上新建一个 Logstash 配置文件

[root@apache ~]#cd /etc/logstash/conf.d/
[root@apache conf.d]#ls
apache_log.conf  system.conf
[root@apache conf.d]#vim logstash.conf

input {
  beats {
    port => "5044"
  }
}

output {
  elasticsearch {
    hosts => ["192.168.80.7:9200"]
    index => "%{[fields][service_name]}-%{+YYYY.MM.dd}"
  }
  stdout {
    codec => rubydebug
  }
}


#启动 logstash
logstash -f logstash.conf
#如果有其它的在运行会报错，需要把其它正在运行的停止才可以。


Input部分:
这部分定义了一个Beats输入插件，它监听5044端口等待来自Filebeat的数据输入。

Output部分:
这部分定义了两个输出插件：

Elasticsearch 输出： 数据会被发送到Elasticsearch服务器，地址为192.168.80.7，端口为9200。
index字段指定了索引的命名规则，它将根据日志事件中的fields.service_name字段值和当前日期（格
式为YYYY.MM.dd）动态生成索引名称。


Stdout 输出： 使用Ruby Debug编码器将处理后的事件输出到控制台。这对于调试和查看Logstash处理事
件的过程非常有用，因为可以看到事件经过Logstash处理之后的完整结构和内容。

5．浏览器访问 http://192.168.80.7:5601 登录 Kibana，单击“Create Index Pattern”按钮添加索引“filebeat-*”，单击 “create” 按钮创建，单击 “Discover” 按钮可查看图表信息及日志信息。

总结

ELK日志分析系统

一套基于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。
e1k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。



① Elasticsearch 是一个分布式存储检索引擎，它可以对各种类型的数据进行近实时的索引和査询，支
持高可用和水平扩展性

② logstash: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glasticsearch或者其他的目的地

③ Kibana:是一个针对Elasticsearch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



filebeat + Logstash +Elasticsearch + Kibana模式

这是一种更加完善和灵活的架构，适合处理复杂的日志数据。

在这种模式下，filebeat(beats)负责收日志文件，并将其发送到Logstash进行处理。Logstash可以对日志
数据进行更多的过滤、转换和增强的操作，并将其发送到Elasticsearch进行索引。kibana则可以用来查看
和分析日志数据


feilbeat + 缓存/消息队列 + Logstash + Elasticsearch + Kibana 模式

这是一种加健壮高效的架构，适合处理海量复杂的日志数据。
在这种模式下，filebeat和logstach之间加入缓存或消息队列组件，如redis、kafka或Rabbitno等这样可
以降低对日志源主机的影响 ，提高日志传输的稳定性和可靠性，以及实现负载均衡和高可用