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。
主流的 ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana) 目前已经转变为 EFK (Elasticsearch, Filebeat or Fluentd, Kibana) 比较重，对于容器云的日志方案业内也普遍推荐采用 Fluentd，我们一起来看下从 ELK 到 EFK 发生了哪些变化，与此同时我也推荐大家了解下 Grafana Loki
Logstash: 是一个灵活的数据传输和处理系统，Logstash的任务读取原始日志，并对其进行分析和过滤，然后将其转发给其他组件（比如 Elasticsearch）进行索引或存储。在beats出来之前，还负责进行数据收集。logstash基于JRuby实现，可以跨平台运行在JVM上。模块化设计，有很强的扩展性和互操作性，不过性能一直是被诟病的问题。
本篇已加入《.NET Core on K8S学习实践系列文章索引》，可以点击查看更多容器化技术相关系列文章。上一篇《你必须知道的容器日志（1）》中介绍了Docker自带的logs子命令以及其Logging driver，本篇将会介绍一个流行的开源日志管理方案ELK。
最近群里有小伙伴有说到自己的日志存储路径先是从客户端到Kafka，再通过消费kafka到ElasticSearch。现在要将ES换成Loki面临需要同时支持Kafka和Loki插件的工具。小白查了下当前市面上满足需求且足够可靠的工具分别为Fluentd、Logstash以及Vector。
logstash是一个开源的日志统一处理数据收集器,属于ELK中的L,在日志收集领域应用广泛.
随着大数据越来越被重视，数据采集的挑战变的尤为突出。今天为大家介绍几款数据采集平台：Apache Flume Fluentd Logstash Chukwa Scribe Splunk Forwarder。
随着大数据越来越被重视，数据采集的挑战变的尤为突出。今天为大家介绍几款数据采集平台：
CNCF（云原生计算基金会）在美国时间 2019 年 4 月 11 日宣布 fluentd 今天正式毕业了。
https://epsagon.com/blog/cncf-tools-overview-fluentd-unified-logging-layer/
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。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说大数据采集工具，除了Flume，还有什么工具？,希望能够帮助大家进步!!!
前面大家介绍了 Kubernetes 集群中的几种日志收集方案，Kubernetes 中比较流行的日志收集解决方案是 Elasticsearch、Fluentd 和 Kibana（EFK）技术栈，也是官方现在比较推荐的一种方案。
今天为大家介绍几款数据采集平台： Apache Flume Fluentd Logstash Chukwa Scribe Splunk Forwarder 大数据平台与数据采集 任何完整的大数据平台，
Elasticsearch是一个开源搜索引擎，以易用性着称。kibana是一个图形界面，可以在上面条件检索存储在ElasticSearch里数据，相当于提供了ES的可视化操作管理器。
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。
Loki、ELK、EFK是三种广泛使用的开源日志管理工具。这些工具可以帮助开发人员和运维人员更轻松地管理应用程序的日志数据，包括收集、存储、分析和可视化。
本文转自网络，如涉侵权请及时联系我们 大数据的应用速度超过此前人们的预期，现在新的一轮风口吹向了AI，对于交互设计来说，数据交互才是核心的竞争力，今日头条类型的公司现在招聘都要求熟知各种算法，了解学习数据算法要趁早。——阿西UED 随着大数据越来越被重视，数据采集的挑战变的尤为突出。今天为大家介绍几款数据采集平台： Apache Flume Fluentd Logstash Chukwa Scribe Splunk Forwarder 大数据平台与数据采集 任何完整的大数据平台，一般包括以下的几个过程：
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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始于足下的第一步。
把日志放到node节点的主机目录上，在到主机目录上配置rsyslog收集到专门的日志服务器。 从这个日志服务器启一个logstash或者filebeat写入es。 不建议直接从每个节点直接写入es。因为日志量大的时候可能es就会被弄死，另外这么多的filebeat也是要占用不少资源的。 如果觉得麻烦，就每个node写个文件监控。自动添加rsyslog的配置然后重启rsyslog。 这样可以保证日志不丢，还能有序插入es不会因为业务高峰把es弄死，还可以利用logstash再进行一些日志格式化的需求。 目前用这个方案，把istio的所有envoy访问日志、traefik、应用程序日志收集到es上稳定的很。现在每15分钟大概150万条记录。
大数据的来源多种多样，在大数据时代背景下，如何从大数据中采集出有用的信息是大数据发展的最关键因素。大数据采集是大数据产业的基石，大数据采集阶段的工作是大数据的核心技术之一。为了高效采集大数据，依据采集环境及数据类型选择适当的大数据采集方法及平台至关重要。下面介绍一些常用的大数据采集平台和工具。
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。
构建脚本： version: "3" services: fluentd: build: ./fluentd volumes: - ./fluentd/conf:/fluentd/etc privileged: true ports: - "24224:24224" - "24224:24224/udp" environment: - TZ=Asia/Shanghai restart: always
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：
随着大数据越来越被重视，数据采集的挑战变的尤为突出。今天为大家介绍几款数据采集平台： Apache Flume Fluentd Logstash Chukwa Scribe Splunk Forwar
由于logstash内存占用较大,灵活性相对没那么好,ELK正在被EFK逐步替代.其中本文所讲的EFK是Elasticsearch+Fluentd+Kafka,实际上K应该是Kibana用于日志的展示,这一块不做演示,本文只讲述数据的采集流程.
前言 随着Devops、云计算、微服务、容器等理念的逐步落地和大力发展，机器越来越多，应用越来越多，服务越来越微，应用运行基础环境越来多样化，容器、虚拟机、物理机不一而足。 面对动辄几百上千个虚拟机、容器，数十种要监控的对象，现有的监控系统还能否支撑的住？来自于容器、虚拟机、物理机的应用日志、系统服务日志如何采用同一套方案快速、完整的收集和检索？怎样的架构、技术方案才更适合如此庞大繁杂的监控需求呢？本文主要从以下几个方面来分享下笔者在日志监控方面的一些经验。 目录 一、DevOps浪潮下带来的监控挑
设置正确的日志记录基础结构可帮助我们查找发生的问题、调试和监视应用程序。从最基本的角度来看，我们应该从基础架构中得到以下内容：
efk需要用到elasticsearch、fluentd以及kibana，nginx使用fluentd日志驱动将nginx docker日志转发到对应fluentd server端，fluentd server端将日志加工后传递到elasticsearch，存储到elasticsearch的数据就可以使用kibana展示出来。
Kubernetes 集群中会编排非常多的服务，各个服务不可能保证服务一定能稳定的运行，于是每个服务都会打印出各自的日志信息方便调试。由于服务的众多，每个服务挨个查看日志显然是一件非常复杂的事情，故而日志的统一收集、整理显得尤为重要。
关于日志收集、处理、分析的方案，其实是很多，常见的就是ELK组合，即：Elasticsearch + Logstash + Kibana，官方网站：https://www.elastic.co/products
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
这3个监控组合都非常不错，那在实际生产过程中，对一家中等规模的微服务业务应用，该如何选型呢？ 如果企业采用spring + k8s技术栈，EFK + Prometheus + SkyWalking就是我推荐的监控三套件，这三个分别是日志、metrics和调用链监控的利器，社区生态好。
Fluentd is deployed as a DaemonSet which spawns a pod on each node that reads logs, generated by kubelet, container runtime and containers and sends them to Elasticsearch. Fluentd被部署为一个守护进程集，在每个节点上生成一个pod，该pod读取由kubelet、容器运行时和容器生成的日志，并将它们发送到ElasticSearch。
官网： http://docs.fluentd.org/articles/quickstart
日志对于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，同样也可以通过 docker logs 或者 kubectl logs 来查看到对应的日志信息。
疑问：既然应用能直接向ElasticSearch写日志，为什么我们还需要Logstash,Fluentd等日志摄取器？而且这些日志摄取器组件还成为日志收集的事实标准？
“ 把日志输出到elasticsearch做业务分析，这大概是最普遍的日志采集用途了”
Keywords: Collector, Processor, Aggregator
Logstash logstash基于JRuby实现，可以跨平台运行在JVM上 优点 主要的优点就是它的灵活性，这还主要因为它有很多插件。然后它清楚的文档已经直白的配置格式让它可以再多种场景下应用。
修改了多source到多output时，发现Fluentd采集不到原来的某些pod的日志，并报错如下：
在以前我们的应用日志一般由log4j输入到不同的文件中，比如info.log warn.log error.log。 然后当我们需要查看日志的时候，就需要登录服务器使用命令tail -fn 500 error.log进行查看。
这篇文章主要是参考Docker Logging via EFK (Elasticsearch + Fluentd + Kibana) Stack with Docker Compose，并在其基础上做了一些修改。
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。
Fluentd是用于统一日志记录层的开源数据收集器,是继Kubernetes、Prometheus、Envoy 、CoreDNS 和containerd后的第6个CNCF毕业项目,常用来对比的是elastic的logstash,相对而言fluentd更加轻量灵活,现在发展非常迅速社区很活跃,在编写这篇blog的时候github的star是8.8k,fork是1k就可见一斑.
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