使用 Docker Compose V2 快速搭建日志分析平台 ELK (Elasticsearch、Logstash 和 Kibana)

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
检索分析服务 Elasticsearch 版,2核4GB开发者规格 1个月
大数据开发治理平台 DataWorks,不限时长
简介: ELK的架构有多种,本篇分享使用的架构如图所示: Beats(Filebeat) -> -> Elasticsearch -> Kibana,目前生产环境一天几千万的日志,内存占用大概 10G

前言

ELK 是指 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana 这三个开源软件的组合。

Elasticsearch 是一个分布式的搜索和分析引擎,用于日志的存储,搜索,分析,查询。

Logstash 是一个数据收集、转换和传输工具,用于收集过滤和转换数据,然后将其发送到 Elasticsearch 或其他目标存储中。

Kibana 是一个数据可视化平台,通过与 Elasticsearch 的集成,提供了强大的数据分析和仪表盘功能。

Filebeat 是 Elastic Stack(ELK)中的一个组件,用于轻量级的日志文件收集和转发。它能够实时监控指定的日志文件,并将其发送到 Elasticsearch 或 Logstash 进行处理和分析。

ELK的架构有多种,本篇分享使用的架构如图所示: Beats(Filebeat) ->  -> Elasticsearch -> Kibana,目前生产环境一天几千万的日志,内存占用大概 10G 左右

特点

  • 开源免费
  • 灵活性和可扩展性,高可用性,易扩展,支持集群
  • 高效的搜索和分析功能
  • 实时性
  • 易于使用

使用情况

  • 目前微服务项目使用,ELK单机部署,处理千万级日志无压力
  • 使用 Kibana 做了面板,根据面板监控系统情况
  • 使用 Docker 部署,方便快捷
  • 上手用还算简单,但是弄懂这一套,就不是那么容易了
  • 提炼出 docker compose 配置,分分钟部署好

实践

准备

  • 一台 linxu 服务器,内存 8G+
  • 安装 docker,docker compose
  • 新机器搭建后的运行情况,限制了Elasticsearch的jvm参数 4g

安装

本篇 ELK 的版本为 v7.8.1,本篇使用的容器网络为 devopsnetwork ,需创建 docker network create devopsnetwork

Elasticsearch 使用 docker compose 安装

  • 指定了jvm参数:4g
  • 暴露端口 9200:该端口是Elasticsearch REST API的默认端口。
  • 暴露端口 9300:该端口是Elasticsearch节点之间的内部通信端口,默认用于节点之间的集群通信
  • 挂载数据目录 ./data及配置文件./config/elasticsearch.yml
  • 需要对两个目录进行授权,这里直接用了777,也可以根据官网使用对应es的用户id 1000
version: '3.1'
services:
  elk_elasticsearch:
    image: elasticsearch:7.8.1
    container_name: elk_elasticsearch
    restart: always
    environment:
      - discovery.type=single-node
      - ES_JAVA_OPTS=-Xms4096m -Xmx4096m
    ports:
      - 9200:9200 
      - 9300:9300 
    volumes:
      # 授权 chmod 777 ./config/ && chmod 777 ./data/
      - ./data:/usr/share/elasticsearch/data
      - ./config/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml
    networks:
      - devopsnetwork
networks:
  devopsnetwork:
    external: true
  • config/elasticsearch.yml
network.host: 0.0.0.0
xpack:
  ml.enabled: false
  monitoring.enabled: false
  security.enabled: false
  watcher.enabled: false

将其拷贝到服务器执行启动即可

#cd /app/elasticsearch
mkdir ./config
mkdir ./data
chmod 777 ./config/ && chmod 777 ./data/
docker compose up -d

验证访问

Logstash 使用 docker compose 安装

  • 暴露端口5044:用于接收来自其他主机的日志数据、
  • 挂载的 ./pipeline./config目录可以运行容器复制出来
  • 需要将./config/logstash.yml 和 ./pipeline/logstash.conf 改成es地址,参考
version: '3.1'
services:
  elk_logstash:
    image: logstash:7.17.16
    container_name: elk_logstash
    restart: always
    ports:
      - 5044:5044 
    volumes:
     # 授权 chmod 777 ./logs/ && chmod 777 ./data/ && chmod 777 ./pipeline/ && chmod 777 ./config/ 
      - /etc/timezone:/etc/timezone
      - /etc/localtime:/etc/localtime:ro
      - ./logs:/usr/share/logstash/logs
      - ./data:/usr/share/logstash/data
      - ./pipeline:/usr/share/logstash/pipeline
      - ./config:/usr/share/logstash/config
    networks:
      - devopsnetwork
networks:
  devopsnetwork:
    external: true
  • pipeline/logstash.conf
input {
    beats {
        port => 5044
        codec => json {
            charset => "UTF-8"
        }
    }
}
filter {  
 
}
output {
    elasticsearch { 
      hosts => ["http://192.168.123.102:9200"]
      index => "%{[app]}-%{+YYYY.MM.dd}" 
  }    
  stdout { 
    codec => rubydebug 
  }
}

将其拷贝到服务器执行启动即可

mkdir ./data
mkdir ./logs
chmod 777 ./logs/ && chmod 777 ./data/ && chmod 777 ./pipeline/ && chmod 777 ./config/ 
docker compose up -d

Kibana 使用 docker compose 安装

  • 指定es节点是单节点,多节点使用zen
  • 挂载配置文件 ./config/kibana.yml
  • 暴露端口 5601:面板访问端口
version: '3.1'
services:
  elk_kibana:
    image: kibana:7.8.1
    container_name: elk_kibana
    restart: always
    environment:
      - discovery.type=single-node
    ports:
      - 5601:5601 
    volumes:
      - ./config/kibana.yml:/usr/share/kibana/config/kibana.yml
    networks:
      - devopsnetwork
networks:
  devopsnetwork:
    external: true
  • config/kibana.yml
server.host: "0.0.0.0"
elasticsearch.hosts: ["http://192.168.123.102:9200/"]
i18n.locale: "zh-CN"
xpack:
  apm.ui.enabled: false
  graph.enabled: false
  ml.enabled: false
  monitoring.enabled: false
  reporting.enabled: false
  security.enabled: false
  grokdebugger.enabled: false
  searchprofiler.enabled: false

将其拷贝到服务器执行启动即可

docker compose up -d

Filebeat 使用 docker compose 安装

  • compose.yml
  • 挂载filebeat的配置文件,数据目录及日志目录,需要设置权限
  • 挂载容器外的日志到容器内的日志采集目录
version: '3.1'
services:
  elk_filebeat:
    image: elastic/filebeat:7.8.1
    container_name: elk_filebeat
    restart: always
    volumes:
      # 授权 chmod 777 ./config/ && chmod 777 ./data/ && chmod 777 ./logs/ && chmod 777 /app/logs
      - ./config/filebeat.yml:/usr/share/filebeat/filebeat.yml:ro
      - ./data:/usr/share/filebeat/data 
      - ./logs:/usr/share/filebeat/logs
      - /app/logs:/app/logs
    networks:
      - devopsnetwork
networks:
  devopsnetwork:
    external: true
  • config/filebeat.yml
  • hosts 节点需要配置 logstash 地址
  • paths 指定日志目录
output.logstash:
  #logstash hosts
  hosts: ["192.168.123.102:5044"]
fields_under_root: true    
filebeat.inputs: 
 - type: log
   enabled: true
   paths:
       - /app/logs/*/*.log    
   close_older: 24h
   ignore_older: 24h   
   json.keys_under_root: true
   json.overwrite_keys: true
   encoding: utf-8 
filebeat.config.modules: 
  path: ${path.config}/modules.d/*.yml 
  reload.enabled: false
setup.template.settings:
  index.number_of_shards: 3  
processors:
  - add_host_metadata: ~
  - add_cloud_metadata: ~  
  - drop_fields:    
      fields: ["log","@version","ecs","agent","beat","host","beat.hostname","beat.version","beat.name","prospector.type","input.type","host.id","host.name","host.os.build","host.os.family","host.os.name","host.os.platform","host.os.platform","log.file.path","tags","offset","host.architecture","host.os.version"]

安全使用

配置 nginx 域名转发

server {
    listen 80;
    listen       443 ssl;
    server_name kibana.devops.test.com;  # 自行修改成你的域名
    ssl_certificate      /certs/kibana.devops.test.com/server.crt;
    ssl_certificate_key  /certs/kibana.devops.test.com/server.key;
    ssl_session_cache    shared:SSL:1m;
    ssl_session_timeout  5m;
    ssl_ciphers  HIGH:!aNULL:!MD5;
    ssl_prefer_server_ciphers  on;
    location / {
            proxy_pass http://192.168.123.102:5601;
            proxy_http_version 1.1;
            proxy_buffering off;
            proxy_request_buffering off;
            proxy_set_header Upgrade $http_upgrade;
            proxy_set_header Connection "upgrade";
            proxy_set_header Host $host;
            proxy_set_header X-Forwarded-For $remote_addr;
    }
}

配置完成,即可使用域名访问

配置 nginx 基本认证

在Nginx配置文件中添加以下内容

location / {
    auth_basic "Restricted Content";
    auth_basic_user_file /certs/kibana.devops.test.com/passwd;
    ...
}

添加对应的passwd文件,使用 htpasswd  生成,如账号密码是 root devops666 的配置文件

root:WvesKBTr22.wY

可以使用我 metools 工具生成:https://github.com/yimogit/metools-plugin

配置完成,重载配置后刷新页面就提示输入账号密码了

配置 nginx IP白名单

location / {
    allow 192.168.123.201;   # 允许的IP地址
    deny all;              # 拒绝所有其他IP地址
}

后语

本篇只针对 ELK 的安装进行了介绍及整理对应的 Docker Compose 配置文件,后续即可快速安装配置 ELK 环境,如何与项目结合使用后续再分享

相关实践学习
使用阿里云Elasticsearch体验信息检索加速
通过创建登录阿里云Elasticsearch集群,使用DataWorks将MySQL数据同步至Elasticsearch,体验多条件检索效果,简单展示数据同步和信息检索加速的过程和操作。
ElasticSearch 入门精讲
ElasticSearch是一个开源的、基于Lucene的、分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。根据DB-Engines的排名显示,Elasticsearch是最受欢迎的企业搜索引擎,其次是Apache Solr(也是基于Lucene)。 ElasticSearch的实现原理主要分为以下几个步骤: 用户将数据提交到Elastic Search 数据库中 通过分词控制器去将对应的语句分词,将其权重和分词结果一并存入数据 当用户搜索数据时候,再根据权重将结果排名、打分 将返回结果呈现给用户 Elasticsearch可以用于搜索各种文档。它提供可扩展的搜索,具有接近实时的搜索,并支持多租户。
目录
相关文章
|
1天前
|
Kubernetes 监控 Docker
Docker Compose与Kubernetes的比较
【6月更文挑战第11天】本文探讨了Docker Compose与Kubernetes在容器编排中的角色。Docker Compose适合简单部署和开发环境,提供一键启动多容器的便利;而Kubernetes则适用于大规模生产环境,具备自动化运维、集群管理和负载均衡等功能。Python在容器编排中扮演重要角色,示例代码展示了如何使用Python的Docker SDK和Kubernetes客户端进行部署、扩展和日志管理。通过Python,开发者可以实现自定义监控、自动水平扩展和实时日志监控等高级功能,增强了容器编排的灵活性和自动化。
16 1
Docker Compose与Kubernetes的比较
|
10天前
|
关系型数据库 持续交付 数据库
简化多容器应用部署:深入理解 Docker Compose
简化多容器应用部署:深入理解 Docker Compose
|
10天前
|
Docker 容器
docker 运行 elasticsearch + kibana + head 集群
docker 运行 elasticsearch + kibana + head 集群
|
14天前
|
容器 Docker JavaScript
使用 Docker 和 Docker Compose 部署 Vue
使用 Docker 和 Docker Compose 部署 Vue 项目有两种方式:直接使用 Docker 和使用 Docker Compose。
34 0
|
13天前
|
SQL 监控 关系型数据库
|
8天前
|
SQL 数据采集 DataWorks
DataWorks产品使用合集之pyodps的线程限制是什么意思
DataWorks作为一站式的数据开发与治理平台,提供了从数据采集、清洗、开发、调度、服务化、质量监控到安全管理的全套解决方案,帮助企业构建高效、规范、安全的大数据处理体系。以下是对DataWorks产品使用合集的概述,涵盖数据处理的各个环节。
|
8天前
|
DataWorks 数据可视化 安全
DataWorks产品使用合集之SLS日志中新增了存在iotId这个字段,同步的时候怎么手动增加
DataWorks作为一站式的数据开发与治理平台,提供了从数据采集、清洗、开发、调度、服务化、质量监控到安全管理的全套解决方案,帮助企业构建高效、规范、安全的大数据处理体系。以下是对DataWorks产品使用合集的概述,涵盖数据处理的各个环节。
|
13天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
|
13天前
|
SQL 监控 关系型数据库
|
3天前
|
应用服务中间件 nginx
Nginx 配置,自定义日志格式 log_format
Nginx 配置,自定义日志格式 log_format
12 0

热门文章

最新文章

相关产品

  • 检索分析服务 Elasticsearch版
  • 日志服务