ELK(Elasticsearch、Logstash、Kibana)是一个流行的日志管理解决方案,可以在Kubernetes中进行日志管理。下面是在Kubernetes中使用ELK组件进行日志管理的步骤:
在容器化应用的管理中,实时监控和故障排查是非常重要的环节。本文将重点阐述和分析 Docker 容器监控和日志收集的方法和工具。通过从社区角度、市场角度、领域、层面和技术领域应用等多个角度的分析,帮助读者全面了解容器监控与日志收集的重要性和最佳实践,以提高容器化应用的稳定性和可靠性。
企业无论是已经使用了开源日志收集工具,还是准备选择一款或多款工具,都有必要了解日志收集工具的关键要求。这些要求包括:高数据吞吐量、可靠性、可扩展性、灵活性、安全性以及资源(CPU和内存)消耗等。本文讨论了市面上流行的几款日志收集工具(包括 Logstash、Fluentd、Fluent Bit 和 Vector)及其主要特点。
kubernetes日志收集方案有几种方案,都适用于什么场景?本文对k8s常用日志采集方案做了详细介绍。
Docker的日志分为两类,一类是 Docker引擎日志;另一类是容器日志。引擎日志一般都交给了系统日志,不同的操作系统会放在不同的位置。本文主要介绍容器日志,容器日志可以理解是运行在容器内部的应用输出的日志,默认情况下,docker logs 显示当前运行的容器的日志信息,内容包含 STOUT(标准输出) 和 STDERR(标准错误输出)。日志都会以 json-file 的格式存储于 /var/lib/docker/containers/<容器id>/<容器id>-json.log ,不过这种方式并不适合放到生产环境中。
前段时间写了一篇日志收集方案,Kubernetes日志收集解决方案有部分读者反馈说,都是中小企业,哪有那么多资源上ELK或者EFK,大数据这一套平台比我自身服务本身耗费资源还要多,再说了,现阶段我的业务不需要格式转换,不需要数据分析,我的日志顶多就是当线上出现问题时,把我的多个节点日志收集起来排查错误。但是在Kubernetes平台上,pod可能被调度到不可预知的机器上,如果把日志存储在当前计算节点上,难免会出现排查问题效率低下,当然我们也可以选用一些共享文件服务器,比如GFS、NFS直接把日志输出到特定日志服务器,这种情况对于单副本服务没有任何问题,但是对于多副本服务,可能会出现日志数据散乱分布问题(因为多个pod中日志输出路径和名称都是一样的),下面我介绍通过CNCF社区推荐的fluentd进行日志收集。
在Kubernetes中,每个容器都有自己的标准输出和标准错误输出,我们可以使用容器运行时提供的工具来采集这些输出,并将其重定向到日志文件中。例如,我们可以使用Docker提供的“docker logs”命令来查看容器的日志输出:
fluent-bit是一种在Linux,OSX和BSD系列操作系统运行,兼具快速、轻量级日志处理器和转发器。它非常注重性能,通过简单的途径从不同来源收集日志事件。
作者 | 分布式实验室 来源 | zhuanlan.zhihu.com/p/70662744 正文 准备 关于容器日志 Docker的日志分为两类,一类是Docker引擎日志;另一类是容器日志。引擎日志一般都交给了系统日志,不同的操作系统会放在不同的位置。本文主要介绍容器日志,容器日志可以理解是运行在容器内部的应用输出的日志,默认情况下,docker logs显示当前运行的容器的日志信息,内容包含 STOUT(标准输出)和STDERR(标准错误输出)。日志都会以json-file的格式存储于 /var/l
在微服务架构中,日志是一个不得不面临与需要解决的点。因为微服务架构中,服务是分散在不同的节点或虚拟机上运行,这意味着服务产生的日志也是分散的,所以收集分散的日志就成为了微服务中的一个痛点。否则有需要时查询起日志来就非常麻烦与不方便。
Winlogbeat 和 Filebeat 都是 Elastic Stack 中常用的日志收集工具,但它们的使用场景和功能略有不同。
Docker的日志分为两类,一类是 Docker引擎日志;另一类是容器日志。引擎日志一般都交给了系统日志,不同的操作系统会放在不同的位置。本文主要介绍容器日志,容器日志可以理解是运行在容器内部的应用输出的日志,默认情况下,docker logs 显示当前运行的容器的日志信息,内容包含 STOUT(标准输出) 和 STDERR(标准错误输出)。日志都会以 json-file 的格式存储于/var/lib/docker/containers/<容器id>/<容器id>-json.log,不过这种方式并不适合放到生产环境中。
日志管理的第一件事,就是日志的收集。日志收集是开发者必备的技巧,不管是哪个开发语言,哪个开发平台,日志收集的插件都是有很多选择的。例如:
说起日志,大家都是耳熟能详的,一大堆日志插件映入眼帘,日志收集的方式也历历在目,但是,今天我们的重点不仅仅是收集日志了,今天我们主要说说怎么管理日志 收集日志 日志管理的第一件事,就是日志的收集。日志收集是开发者必备的技巧,不管是哪个开发语言,哪个开发平台,日志收集的插件都是有很多选择的。例如: .net 平台大家钟爱的log4net,支持多种存储方式(文件、数据库),多种格式,多种日志拆分方式。 java 平台主流的log4j、slf4j、logback,多种选择。 日志收集的组件这里就不一一说明了,使用
1. 前 言 本文在书写过程中,咨询了红帽技术专家郭跃军、李春霖、张亚光,并借鉴了他们提供的技术文档,在此表示感谢! 此外,在书写过程中,笔者也借鉴了红帽官方技术文档以及互联网上的一些信
楼主在使用腾讯云IaaS时,经常遇到一些疑似平台问题的Windows疑难杂症,通常会向腾讯云工单提交OS工单,让其专业工程师来排查,毕竟我买IaaS的CVM要来上线业务的,无暇来解决系统层面的问题。
DT时代,数以亿万计的服务器、移动终端、网络设备每天产生海量的日志。中心化的日志处理方案有效地解决了在完整生命周期内对日志的消费需求,而日志从设备采集上云是第一步。
在我们线上的生产环境中要备份的东西很多,各种服务日志、数据库数据、用户上传数据、代码等等。用 JuiceFS 来备份可以节省你大量时间,我们会围绕这个主题写一系列的教程,整理出一套最佳实践,方便大家。
本文介绍了k8s官方提供的日志收集方法,并介绍了Fluentd日志收集器并与其他产品做了比较。最后介绍了好雨云帮如何对k8s进行改造并使用ZeroMQ以消息的形式将日志传输到统一的日志处理中心。 容器日志存在形式 目前容器日志有两种输出形式: stdout,stderr标准输出 这种形式的日志输出我们可以直接使用docker logs查看日志,k8s集群中同样集群可以使用kubectl logs类似的形式查看日志。 日志文件记录 这种日志输出我们无法从以上方法查看日志内容,只能tail日志文件查看。 在k
在微服务和容器化应用程序的时代,有效管理和监控应用程序的健康状况和性能变得至关重要。Kubernetes 是一个开源系统,用于自动化部署、扩展和管理容器化的应用程序,它已经成为企业寻求敏捷性和韧性的首选解决方案。
在当今数字化转型的时代,高效的软件监控和数据分析对于保障应用的性能和稳定性至关重要。OpenTelemetry作为一个开源项目,为开发者和运维人员提供了一个强大的工具,用于实现应用程序的链路追踪、错误检测和日志收集。在本文中,我们将深入探讨OpenTelemetry的核心特性、架构以及它对软件开发和运维的重要价值。
为满足《网络安全法》和《网络安全等级保护》针对安全日志审计的要求,遂作者在对比可多款( syslog、syslog-ng和rsyslog )的日志记录服务器工具后,最终选择了 rsyslog 日志工具来完成企业内部日志收集,并采用 Loki & Promtail 进行日志采集,最后使用Grafana 通过 LogQL 语法进行采集数据查询以及展示,此文深入浅出讲解了从rsyslog初识到实践配置使用,可以让各位运维的同道中人可以快速为企业搭建收集各类网络日志服务器,以满足合规要求!
日志收集系统还是有很多种可供选择,但是loki是一个开源项目,有水平扩展、高可用性、多租户日志收集聚合系统,特别适合k8s中pod日志的收集。据说灵感来源于prometheus,可以认为是日志版的prometheus,今天就来研究一番。
关于日志收集的文章,xjjdog已经写了不少了,比如下面这八篇文章。今天主要介绍一下关于日志的划分。工具虽然有力,落地才能有效。
tail命令能够看到日志的滚动,非常方便。于是xjjdog想,既然我们能够用这个命令,看到所有的日志,那能不能使用tail命令,做日志收集呢?
APT-Hunter是Windows事件日志的威胁猎杀工具,它由紫色的团队思想提供检测隐藏在海量的Windows事件日志中的APT运动,以减少发现可疑活动的时间,而不需要有复杂的解决方案来解析和检测Windows事件日志中的攻击,如SIEM解决方案和日志收集器。
为确保网络安全,减少攻击者入侵的可能性,组织机构中部署的安全信息和事件管理系统(SIEM)需要对进出网络的行为执行实时的日志收集、分析和预警处理,SIEM系统中会涉及到大量的日志收集设备。但也存在另外一种可能,攻击者可以对SIEM系统中的日志收集设备形成虚假日志,实现干扰SIEM的安全行为监测目的。本文就来探讨身处内网的攻击者如何对日志收集设备发起虚假日志攻击,文章仅为思路分享,不代表实战观点。 理论思路 要对SIEM系统日志收集设备形成虚假日志,主要有两步: 1、发现目标日志收集设备的日志格式 2、按格式
微服务早已是一个过时的热词,同时,容器 和 k8s 的出现让它更一步成为了一种时尚。同样会带来很多附赠的问题,日志收集就是其中一个比较重要的问题。当应用容器化之后,需要查看日志,如果还需要登录服务器,找到对应目录,然后 tail 查看,成本太高了,极大的影响效率。当前其实日志收集方案很多,在实践了多个方案之后,我终于能在今天写出我个人认为我最喜欢的一个方案了 loki
随着网络攻击手段的日益复杂化,网络安全领域所面临的威胁也愈发严重。在这种情况下,如何有效地处理和分析与大量的攻击数据,以找出其中的关键线索,成为网络安全分析师们所面临的重要挑战。本文将针对这一问题进行分析并提出相应的解决方案。
其次,很多部门对 Nginx 日志中可分析的数据都很重视。比如,对于运维团队而言,服务质量和流量带宽等统计 KPI 都可以从 Nginx 日志中获取。而对于公司的业务运营团队而言,运营活动或商品访问的 PV,UV 等,也可以从 Nginx 日志中统计出来。另外,像金融行业的风控模块,对 Nginx 日志其实也是有很大需求的。
"本文主要讲解了fluentd的为什么选用fluentd作为核心组件,它的优势是什么"
tail命令能够看到日志的滚动,非常方便。既然我们能够用这个命令,看到所有的日志,那能不能使用tail命令,做日志收集呢?
应用程序和系统日志可以帮助我们了解集群内部的运行情况,日志对于我们调试问题和监视集群情况也是非常有用的。而且大部分的应用都会有日志记录,对于传统的应用大部分都会写入到本地的日志文件之中。对于容器化应用程序来说则更简单,只需要将日志信息写入到 stdout 和 stderr 即可,容器默认情况下就会把这些日志输出到宿主机上的一个 JSON 文件之中,同样我们也可以通过 docker logs 或者 kubectl logs 来查看到对应的日志信息。
问题导读: 1.Flume-NG与Scribe对比,Flume-NG的优势在什么地方? 2.架构设计考虑需要考虑什么问题? 3.Agent死机该如何解决? 4.Collector死机是否会有影响? 5.Flume-NG可靠性(reliability)方面做了哪些措施? 美团的日志收集系统负责美团的所有业务日志的收集,并分别给Hadoop平台提供离线数据和Storm平台提供实时数据流。美团的日志收集系统基于Flume设计和搭建而成。 《基于Flume的美团日志收集系统》将分两部分给读者呈现美团日志收集系统
想象归想象,如果你想要一个快速的实时日志收集工具,那tail确实是个非常棒的工具。它比什么flume、logstatsh,比什么filebeat之类的,快捷的多。事实上,在工具缺乏的旧年代,我就曾经这么干过,而且它工作的很好。
抽象主题角色(Subject):可以是接口,也可以是抽象类 委托类角色(proxied):真实主题角色,业务逻辑的具体执行者 代理类角色(Proxy):内部含有对真实对象RealSubject的引用,负责对真实主题角色的调用,并在真实主题角色处理前后做预处理和后处理
EFK(ElasticSearch、Fluentd、Kibana)是常见的分布式系统日志收集方案,es 用于存储数据,kibana 用于展示数据,支持各种搜索及维度聚合。fluentd 为日志收集工具,支持从各个数据源收集数据,对数据进行过滤、解析、转换、结构化后,写入 es。
数据是怎么来的? 在很多行业,数据都是人工收集来的,比如医学疾病数据、环境数据、经济数据等。数据的更新周期也比较长,比如年度、月度。 但互联网行业不一样,这个天然的流量行业,数据量巨大,更新周期按天就算长了,通常有小时级、分钟级、实时秒级,甚至来不及落入表中,直接对实时流数据就进行计算。 最后说的这种「流式计算」,之前介绍过:什么是流式计算 | 另一个世界系列,对数据流实时进行计算,不需要存储到表里,主要为了满足一些实时级的需求,比如实时监控、实时个性化推荐等。 不管是「流式计算」还是存储到表里再计算
fluentd 作为开源的数据收集框架。C/Ruby开发,支持使用JSON文件来统一日志数据。可插拔架构,支持各种不同种类和格式的数据源和数据输出。最后它也同时提供了高可靠和很好的扩展性,fluentd 的性能已在许多大型服务中得到检验。实际上,一个普通的 PC 机一次可以处理18,000 条消息/秒。
Loki是由Grafana Labs开源的一个水平可扩展、高可用性,多租户的日志聚合系统的日志聚合系统。它的设计初衷是为了解决在大规模分布式系统中,处理海量日志的问题。Loki采用了分布式的架构,并且与Prometheus、Grafana密切集成,可以快速地处理大规模的日志数据。该项目受 Prometheus 启发,官方的介绍是:Like Prometheus,But For Logs.。
APT-Hunter是用于Windows事件日志的威胁搜寻工具,该工具能够检测隐藏在Windows事件日志中的APT运动,如果您是弄威胁情报的人,那么我保证您会喜欢使用此工具的,为什么?我将在本文中讨论原因,请注意,此工具仍为测试版,并且可能包含错误。
在大规模集群部署的场景下,容器实例会部署到多个节点上,节点以及节点上的应用产生的日志会随之分散在各个容器的主机上,传统的集群应用大多在本地持久化,这给整个应用系统的日志监控和故障排除带来了很大的挑战,而在Kubernetes大规模集群环境下,需要考虑把分散在各个节点上的日志统一采集,统一管理,统一展示。
在 SIEM (安全应急事件管理) 搭建中,日志是及其重要的一环。对于黑客掌上的明珠——域控, 它的日志监控是非常重要的,本文将介绍如何通过 WEF(Windows Event Forwarding) 将windows 主机日志汇总到一台中心节点,并输入到ElasticSearch ,最后通过Kibana 的展示。
对此不太熟悉的同学,可以先看这篇文章。可以看到,他是grafana家族的,界面支持上自然有保证。有了它,就不用在grafana和kibana之间来回切换了。
在早期的项目中,如果想要在生产环境中通过日志定位业务服务的Bug 或者性能问题,则需要运维人员使用命令挨个服务实例去查询日志文件,这样导致的结果就是排查问题的效率非常低。
Filebeat是一款轻量级日志采集器,可用于转发和汇总日志与文件。Filebeat内置有多种模块(Nginx、MySQL、Redis、Elasticsearch、Logstash等),可针对常见格式的日志大大简化收集、解析和可视化过程,只需一条命令即可。
10g告警日志默认所在路径:ORACLE_BASE/admin/ORACLE_SID/bdump/alert*.log
ELK 是三个开源项目的首字母缩写:Elasticsearch、Logstash 和 Kibana。但后来出现的 FileBeat 可以完全替代 Logstash的数据收集功能,也比较轻量级。本文将介绍 EFK: Elasticsearch、Filebeat 和 Kibana
但是在微服务架构中我们不可能每个服务都写一个自定义注解,再写一个AOP,这很明显违反了 Don’t repeat yourself 精神。所以这时候我们一般都会建立一个公共的组件,在公共组件中完成日志的收集,后端服务只需要引入这个公共的组件即可。
且听笔者一句劝,无论是Windows还是Linux抑或是Unix都是大部分理论是相同的,与其与人争吵对比这几个平台之类的差异,不如好好研究下底层的各个子系统。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云