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。
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。
到目前为止,参照我们系统( 某上市互联网保险中介 )应用,就日志而言,我们经历了以下几个时间段的变化,也经历很多方面的尝试。就目前我们的应用日志系统经历了以下的变化:
10g告警日志默认所在路径:ORACLE_BASE/admin/ORACLE_SID/bdump/alert*.log
Microsoft Operations Management Suite是微软一套基于云端集日志分析、自动化、备份恢复、安全合规为一体的IT管理解决方案。除了支持微软Azure和windows以外,还对linux、aws、vmware、openstack提供支持。
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。
LPG日志收集方案内存占用很少,经济且高效!它不像ELK日志系统那样为日志建立索引,而是为每个日志流设置一组标签。下面分别介绍下它的核心组件:
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。
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
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。
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。
在上一篇文章《系统调用分析(2)》中介绍和分析了32位和64位的快速系统调用指令——sysenter/sysexit和syscall/sysret,以及内核对快速系统调用部分的相关代码,并追踪了一个用户态下的系统调用程序运行过程。
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。
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:
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.。
当我们在对系统日志进行处理的时候,我们需要结合成本考虑方案,前期如果使用 Logstash 进行日志收集的话会耗费较多的机器性能,我们这里选择优化一下日志的采集。简单介绍一下即将出场的家伙: filebeat 首先 filebeat 是 Beats 中的一员。 Beats 在是一个轻量级日志采集器,其实 Beats 家族有6个成员,早期的 ELK 架构中使用 Logstash 收集、解析日志,但是 Logstash 对 内存 、 cpu 、 io 等资源消耗比较高。相比 Logstash , Beats 所占系统的 CPU 和内存几乎可以忽略不计。
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。
之前一直使用的是SpringBoot 2.1.7版本,这个版本是2019年8月发布的,距离现在已经一年多了,也到了更新版本的时候了。SpringBoot 2.3.0 是今年5月发布的,还是比较新的版本,想了解这个版本新特性的朋友可以看下《SpringBoot 2.3.0 新特性一览,快来跟我实践一波!》。
如果深究其日志位置,每个容器的日志默认都会以 json-file 的格式存储于 /var/lib/docker/containers/<容器id>/<容器id>-json.log 下,不过并不建议去这里直接读取内容,因为 Docker 提供了更完善地日志收集方式 - Docker 日志收集驱动。
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:
项目背景 每个系统都有日志,当系统出现问题时,需要通过日志解决问题 当系统机器比较少时,登陆到服务器上查看即可满足 当系统机器规模巨大,登陆到机器上查看几乎不现实 当然即使是机器规模不大,一个系统通常
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。
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。
ELK 是elastic公司提供的一套完整的日志收集以及展示的解决方案,这是我在ELK学习和实践过程写下的笔记,整理成了一个ELK入门到实践的系列文章,分享出来与大家共勉。本文为该系列文章的第一篇,通过rsyslog搭建集中日志服务器,收集linux和window系统日志。
1、ELK介绍 ELK不是一款软件,而是elasticsearch+Logstash+kibana三款开源软件组合而成的日志收集处理套件,堪称神器。其中Logstash负责日志收集,elasticsearch负责日志的搜索、统计,而kibana则是ES的展示神器,前端炫丽,点几下鼠标简单配置,就可以完成搜索、聚合功能,生成华丽的报表。 目前我们的日志方案: flume负责收集,服务写日志到文件,flume收集日志文件 flume汇总到数据通道kafka,供其他服务消费 日志搜索:从kafka读取日志写入到s
安全圈的大事刚刚结束,安全圈的小伙伴也从加班的阴影中走了出来,这期间,学习写文章投稿的人很少,估计还是忙吧,大考结束之后,大家可以放松一下,然后继续学习新知识,打基础,为了迎接下一次的挑战而做准备。做安全防御,入侵检测是必不可少的,而入侵检测通常分为网络层面和主机层面,今天就来看一个带有主机入侵检测功能的安全平台,他不止包含主机入侵检测的功能,还包含其他的一些功能,比如:基线漏洞监控、合规性扫描,能力强的还可以根据检测的结果自动响应。
由于公司项目较多,所部署服务产生的日志也较多,以往查看服务器日志只能通过xshell、putty等SSH工具分别连接每台服务器,然后进入到各个服务器,执行Linux命令查看日志,这样可能会带来以下问题:
本篇文章是一个系列,介绍如何用binary的方式手动安装k8s集群,目的是来更好的理解学习k8s。以学习和理解为目的,所以这里的每个组件都是一步一步手动来安装,以便有实践和理解。对于生产环境,如果host在自己的data center里,那么请专业的infrastructure架构师和devops团队来搭建生产级别的集群。如果是在公有云(AWS/GCP/Azure/阿里云/腾讯云)上搭建生产环境,请仔细阅读相关文档,不清楚的问题及时提交工单。
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。
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
A系统与B系统之间有很多接口交互,但是有一段时间接口经常报错,作为开发如果不能第一时间知道问题且及时解决的话就会收到业务投诉,当月绩效凉凉。
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!
以下是我在公司内部分享的关于分布式日志收集系统的PPT内容,现在与大家分享,希望对于需要使用的人能够起到基本的入门作用或是了解! 1.分布式日志收集系统:背景介绍 许多公司的平台每天会产生大量的日志(一般为流式数据,如,搜索引擎的pv,查询等),处理这些日志需要特定的日志系统,一般而言,这些系统需要具有以下特征: (1) 构建应用系统和分析系统的桥梁,并将它们之间的关联解耦; (2) 支持近实时的在线分析系统和类似于Hadoop之类的离线分析系统; (3) 具有高可扩展性。
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
微服务架构将一个应用程序拆分成多个独立的服务,每个服务可以独立开发、部署和扩展。Nacos提供了注册中心和配置中心的功能,可以帮助开发人员实现服务的注册和发现,同时也提供了动态配置管理的能力,使得微服务架构更加灵活和可管理。
本文来聊聊 Docker 双栈日志,看看这个方案解决了我们实际应用中的哪些痛点,以及如何落地使用。
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
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。
随着分布式系统规模的日益扩大,集群中的机器规模也随之变大,那如何更好地进行集群管理也显得越来越重要了。所谓集群管理,包括集群监控与集群控制两大块,前者侧重对集群运行时状态的收集,后者则是对集群进行操作与控制。
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。
ELK 已经成为目前最流行的集中式日志解决方案,它主要是由Beats、Logstash、Elasticsearch、Kibana等组件组成,来共同完成实时日志的收集,存储,展示等一站式的解决方案。本文将会介绍ELK常见的架构以及相关问题解决。
生产环境中使用StarRocks一般都是多节点,3个fe3个be已经是很小的规模了,出现问题需要查日志的话,6个节点上找日志是比较费劲的,我们希望能够将日志都收集到es,查找方便而且支持搜索,提升排查问题的效率。
当Linux等操作系统运行时,会发生许多事件和在后台运行的进程,以实现系统资源的高效可靠的使用。这些事件可能发生在系统软件中,例如 init 或 systemd 进程或用户应用程序,例如 Apache、MySQL、FTP 等。
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。
现在各个公司都有自己的SOC安全日志中心,有的是自己搭建的,有的是买厂商的,更多的情况是,各种复合类的的组织结构。这些日志来自不同的服务器,不同的部门五花八门。如果是买的设备,设备可能是一整套的方案,有自己的流理量监听与安全日志中心,但因为成本的原因,不能所有地方都都部署商业产品,必然会有自己的SOC系统,商业系统也不可能去监听分析,太边界的日志,处理起来也力不从心,首先本地化的数据不通用,商用产品也没法构建安全策略。开源和自己构建的系统可以高度的定制化,但与商业产品不能有机的结合,就没办法发挥最大效用。
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
hello,之前我写过《一套标准的ASP.NET Core容器化应用日志收集分析方案》,在公司团队、微信公众号、Github上反映良好。
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
1、 小红书开源一款播放器。REDPlayer是一款由小红书自主研发的跨平台(支持Android、iOS、HarmonyOS等平台)播放器。不同于行业其他播放器,REDPlayer 具有结构简单、耦合度低、功能边界清晰等特点,提供了多种接入方式,技术人员可根据需要灵活选择,既可快速集成SDK使用,也可基于源码进行定制开发。 --gitee
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