最近很多人在咨询日志监控的事情,对于日志这个问题,简单也简单,不简单也不简单,日志最先反映出应用当前的问题,在海量日志里面找到我们异常记录,然后记录下来,并且根据情况报警,大家可以监控系统日志、nginx、Apache、业务日志。想用好用对,不是辣么容易,一直想系统的写下,无奈人比较懒,就把自己的微薄经验跟大家一起互相学习下。zabbix最主要的是监控日志文件中有没有某个字符串的表达式,支持日志文件正则和关键字正则,其是把日志文件中符合关键字的日志过滤出来入库,不包含的日志不采集,且只支持主动模式。
1. ELK应用场景 在复杂的企业应用服务群中,记录日志方式多种多样,并且不易归档以及提供日志监控的机制。无论是开发人员还是运维人员都无法准确的定位服务、服务器上面出现的种种问题,也没有高效搜索日志内容从而快速定位问题的方式。因此需要一个集中式、独立的、搜集管理各个服务和服务器上的日志信息,集中管理,并提供良好的UI界面进行数据展示,处理分析。 因此:ELK提供一套开源的解决方案,能高效、简便的满足以上场景。
ELK 是 Logstash(收集)、Elasticsearch(存储 + 搜索)、Kibana(展示),这三者的简称,以前称为 ELK Stack,现在称为 Elastic Stack,后来还加入了 Beats 来优化 Logstash。我们之前介绍了 Elasticsearch 和 Kibana 的简单使用,现在重点介绍一下 Logstash。 Logstash 是一个开源数据收集引擎,具有实时管道功能。Logstash 可以动态地将来自不同数据源的数据统一起来,并将数据标准化到你所选择的目的地。Logstash 使用 JRuby 开发,Ruby 语法兼容良好,非常简洁强大,经常与 ElasticSearch,Kibana 配置,组成著名的 ELK 技术栈,非常适合用来做日志数据的分析。当然 Logstash 也可以单独出现,作为日志收集软件,可以收集日志到多种存储系统或临时中转系统,如 MySQL,redis,kakfa,HDFS, lucene,solr 等,并不一定是 ElasticSearch。
当前技术领域容器盛行,已然是一个云原生的时代, 在技术领域都或多或少跟云计算、容器、Kubernetes、云原生应用有着不同的渊源。云原生的技术变更带来了革命性的变化, 节省了成本,使得系统能够快速应对业务的快速迭代发布, 从而推动业务的快速发展。但同时导致了公司对于上云后对于应用的监控,管理发生了很大的变化.
日志从最初面向人类演变到现在的面向机器发生了巨大的变化。最初的日志主要的消费者是软件工程师,他们通过读取日志来排查问题,如今,大量机器日夜处理日志数据以生成可读性的报告以此来帮助人类做出决策。在这个转变的过程中,日志采集Agent在其中扮演着重要的角色。
我们的一台应用服务器,操作系统是Red Hat Linux,监控报警,/opt/applog文件系统使用率超阈值,整体容量为50G,但发现实际文件容量20G,剩下的30G空间是什么?
针对上述问题,为了提供分布式的实时日志搜集和分析的监控系统,我们采用了业界通用的日志数据管理解决方案 - 它主要包括 Elasticsearch 、 Logstash 和 Kibana 三个系统。通常,业界把这套方案简称为ELK,取三个系统的首字母。调研了ELK技术栈,发现新一代的logstash-forward即Filebeat,使用了golang,性能超logstash,部署简单,占用资源少,可以很方便的和logstash和ES对接,作为日志文件采集组件。所以决定使用ELK+Filebeat的架构进行平台搭建。
“ 前文我们讲到ELK Stack在解决日志采集、分析、可视化的使用方式。但是使用Logstash进行日志采集+解析处理时会有较大的问题,所以Elastic.Inc推出了Beats解决该问题,并且整体命名为Elastic Stack。”
互联网技术普及过程中,数据的监控对每个公司都很重要。近些年,随着一些优秀监控工具(比如Zabbix、Graphite、Prometheus)的成熟,每个公司都会搭建自己的监控体系,来分析整体业务流量和应对异常报警。但随着系统复杂性的提高,微服务的成熟,监控又有了新的问题需要解决,如上下文的链路关系、跨系统的故障定位等相关问题。
一般我们需要进行日志分析场景:直接在日志文件中 grep、awk 就可以获得自己想要的信息。但在规模较大也就是日志量多而复杂的场景中,此方法效率低下,面临问题包括日志量太大如何归档、文本搜索太慢怎么办、如何多维度查询。需要集中化的日志管理,所有服务器上的日志收集汇总。常见解决思路是建立集中式日志收集系统,将所有节点上的日志统一收集,管理,访问。
1. 背景 ELKB(Elasticsearch、Logstash、Kibana、Beat的组合)是一套开源的分布式日志管理方案。凭借其闭环的日志处理流程、高效的检索性能、线性的扩展能力、较低的运维成本等特点,ELKB在最近几年迅速崛起,成为实时日志处理开源领域的首要选择。本文先向大家初步介绍ELK生态及其应用场景,后续会更多的介绍我们在ELK方面的工作。 2. 用户需求 在日志处理方面,用户经常遇到如下需求: 运维同学希望分析分布式环境下的错误日志,使用关键字搜索实时定位问题? 问
相比于大而全的 ELK 日志监控平台,统一异常监控平台更推荐使用——sentry。 ELK是通用数据存储和查询服务,专长是基于关键字的海量搜索,同时通过搭配一些插件以后,它也可以做一些异常日志监控之类的工作,但这个不是ELK的专长。
ELK 是三个开源项目的首字母缩写,这三个项目分别是:Elasticsearch、Logstash 和 Kibana。
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。
最近在折腾 ELK 日志平台,它是 Elastic 公司推出的一整套日志收集、分析和展示的解决方案。
数字化时代,企业对快速采集日志的需求日益递增,对于个人开发者和企业来说,日志采集也有的截然不同的复杂度。
众所周知,对于一个云原生 PaaS 平台而言,在页面上查看日志与指标是最为基础的功能。无论是日志、指标还是链路追踪,基本都分为采集、存储和展示 3 个模块。
通过遵循这个成长路径,你可以逐步成为一名出色的 Elastic Stack 架构师。
Redis当下很流行,也很好用,无论是在业务应用系统,还是在大数据领域都有重要的地位;但Redis也很脆弱,用不好,问题多多。2012年以前都是以memcached为主,之后转到Redis阵营,经历过单实例模式、主从模式、哨兵模式、代理模式,集群模式,真正公司层面用得好的很少,对于Redis掌控都很片面,导致实际项目中问题不少。
作者:Daniel Berman 译者:海松 原标题:Logging in a Serverless Architecture 无服务器架构中的日志处理会遇到诸多挑战,让我们就此作一番探究,同时也了解 ELK Stack(使用 Kinesis Firehose)是如何解决这些问题的。 在我们以前的文章中,有一篇内容是关于 NASA 同一艘飞船进行通讯联系的,那艘飞船被派往火星,主要任务是研究和探测火星的气候、大气以及行星表面。最后,NASA 宣布与那艘火星气候探测飞船失去联系,而在此前的24 小时中,NAS
这是最简单的一种ELK架构方式。优点是搭建简单,易于上手。缺点是Logstash耗资源较大,运行占用CPU和内存高。另外没有消息队列缓存,存在数据丢失隐患。建议供学习者和小规模集群使用。
不管我们使用何种语言开发,一旦程序发生异常,日志是一个很重要的数据。但是并不是意味着打印的日志越多越好,我们需要的是有用的日志。 曾经参与一个很重要的项目优化,他们的日志没有进行规范,开发、运维也没有把这个事情放在心上。等到压测的时候TPS和响应时间一直上不去。通过jstack分析发现,大部分的log数据在阻塞! 今天我们不讨论具体的日志规范,我从日志中心的角度来聊下LOG的规范
我们都知道,在生产环境中经常会遇到很多异常,报错信息,需要查看日志信息排查错误。现在的系统大多比较复杂,即使是一个服务背后也是一个集群的机器在运行,如果逐台机器去查看日志显然是很费力的,也不现实。
一套企业级的日志平台架构建设复杂度体现在什么方面,总结归纳下来,主要有三个:采集端部署分散;服务端部署组件多;日志流对性能有一定要求。
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!
安装ELK 这里采用懒人安装,Docker容器化安装,安装前先保证自己已经安装Docker-compose,安装地址:https://github.com/deviantony/docker-elk.git,安装完访问服务地址:http://localhost:5601,http://localhost:9200.
云原生技术大潮已经来临,技术变革迫在眉睫。 在这股技术潮流之中,网易推出了轻舟微服务云平台,集成了微服务、Servicemesh、容器云、DevOps等,已经广泛应用于公司集团内部,同时也支撑了很多外部客户的云原生化改造和迁移。
日志标准化是指所有微服务日志组件的配置均基于一个模板,模板即Logback日志组件的配置文件logback-spring.xml。在该配置文件中你可以定义日志的输出格式、日志的翻滚策略和基于日志级别分离的日志输出策略等。下面基于以下特性给出参考配置模板:
大家好,我是程序员鱼皮。之前有同学问:为什么反复强调学编程时一定要把项目上线?而不是跟着教程敲完、能本地运行就结束了?
在日常运维工作中,对于系统和业务日志的处理尤为重要。今天,在这里分享一下自己部署的ELK(+Redis)-开源实时日志分析平台的记录过程(仅依据本人的实际操作为例说明,如有误述,敬请指出)~ 一、概念介绍 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。 通常,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
云原生技术大潮已经来临,技术变革迫在眉睫。 在这股技术潮流之中,网易推出了 轻舟微服务平台,集成了微服务、Service Mesh、容器云、DevOps等组件,已经广泛应用于公司内部,同时也支撑了很多外部客户的云原生化改造和迁移。
今天谈下大数据平台构建中的数据采集和集成。在最早谈BI或MDM系统的时候,也涉及到数据集成交换的事情,但是一般通过ETL工具或技术就能够完全解决。而在大数据平台构建中,对于数据采集的实时性要求出现变化,对于数据采集集成的类型也出现多样性,这是整个大数据平台采集和集成出现变化的重要原因。
特别说明:以下数据是基于测试环境, 有一些数据是直接把老项目的日志文件覆盖到指定位置,所以界面的查询日期跨度比较大. nginx access 的日志
在需要私有化部署的系统中,大部分系统仅提供系统本身的业务功能,例如用户管理、财务管理、客户管理等。但是系统本身仍然需要进行日志的采集、应用指标的收集,例如请求速率、主机磁盘、内存使用量的收集等。同时方便的分布式系统日志的查看、指标的监控和告警也是系统稳定运行的一个重要保证。
谈到日志收集,估计大家第一个想到的就是ELK这个比较成熟的方案,如果是特别针对云原生上的,那么将采集器稍微变一下为 Fluentd 组成 EFK 即可。以上两种方案其实没有本质上的区别,采集器换了换而已。最终存储、查询等等采用的还是 elasticsearch 这一套。
谈到日志收集,估计大家第一个想到的就是ELK这个比较成熟的方案,如果是特别针对云原生上的,那么将采集器稍微变一下为
在Kubernetes中,日志采集是一个非常重要的任务,因为它可以帮助我们监控应用程序的运行状态,并诊断潜在的问题。ELK(Elasticsearch、Logstash、Kibana)是一个流行的日志采集和分析工具集。
可是随着我们使用 kubernetes 步入云原生的时代后, kubernetes 把以往的操作系统上的许多底层都屏蔽,再由他提供了一些标准接口。
ELK是Elasticsearch,Logstash,Kibana的缩写,是我们在处理日志时最常用到的方案。其中Logstash负责日志采集, Elasticsearch负责日志存储,Kibana负责日志展示。三款开源项目分工合作,提供了完整的解决方案。 此外也有使用Fluentd替换Logstash组成的EFK方案,同样也非常受欢迎。
日志的采集、检索和分析是每个业务在架构设计上都需要考虑的重要一环,同时也是痛点较多、人力成本较高的一环。本文将从日志的生命周期开始,分析业界最成熟的ELKB解决方案在接入时和接入后的痛点,并通过在腾讯云ES上接入日志和运维索引的体验,分享腾讯云ES是如何解决这些痛点,来降低日志接入和运维成本,让业务能专注于日志数据价值的挖掘。
项目中日志的管理是基础功能之一,不同的用户和场景下对日志都有特定的需求,从而需要用不同的策略进行日志采集和管理,如果是在分布式的项目中,日志的体系设计更加复杂。
如今很多人认为devops将彻底取代传统运维,我不这么认为,在我看来devops只是很大程度上的代替了传统运维的手工操作,运维人员只需写好自动化运维脚本,利用自动化工具(zabbix,elk,ansible等)就可以实现自动发布和监控,省去了很多人力。因此Devops能否顺利落地,运维平台的建设将会很重要。本文主要简单介绍下我司的三大运维平台。
logstash是ElasticStack(ELK)的一个重要技术组件,用于对数据进行转换处理。他可以接受各种输入源,并按照记录对数据进行变换,并导出到输出源中。
“线上服务停了,要重启一下”?久经职场做研发的程序员,视线会逐渐转移到线上应用的运行状态。设想一下,如果你在半夜两点正在酣眠美梦时,微信群里突然炸开锅:“服务停了,先重启。。。”,对于有起床气的你而言,美梦终结,是否能忍?
近年来,IT系统逐渐呈现海量化和异构化的趋势,企业每天可能会产生上百GB甚至TB级的日志数据,如何实现日志数据的集中化接入,以及保障日志管理的持续拓展性,成为企业日志管理的一大难点。
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