K8S监控实战-ELK收集K8S内应用日志

K8S监控实战-ELK收集K8S内应用日志

1 收集K8S日志方案

1.1 传统ELk模型缺点：
1.2 K8s容器日志收集模型

2 制作tomcat底包

2.1 准备tomcat底包

2.1.1 下载tomcat8
2.1.2 简单配置tomcat

2.2 准备docker镜像

2.2.1 创建dockerfile
2.2.2 准备dockerfile所需文件
2.2.3 构建docker

3 部署ElasticSearch

3.1 安装ElasticSearch

3.1.1 下载二进制包
3.1.2 配置elasticsearch.yml

3.2 优化其他设置

3.2.1 设置jvm参数
3.2.2 创建普通用户
3.2.3 调整文件描述符
3.2.4 调整内核参数

3.3 启动ES

3.3.1 启动es服务
3.3.1 调整ES日志模板

4 部署kafka和kafka-manager

4.1 但节点安装kafka

4.1.1 下载包
4.1.2 修改配置
4.1.3 启动kafka

4.2 获取kafka-manager的docker镜像

4.2.1 方法一通过dockerfile获取
4.2.2 直接下载docker镜像
4.3 部署kafka-manager

4.3.1 准备dp清单

4.3.2 准备svc资源清单
4.3.3 准备ingress资源清单
4.3.4 应用资源配置清单
4.3.5 解析域名
4.3.6 浏览器访问

5 部署filebeat

5.1 制作docker镜像

5.1.1 准备Dockerfile
5.1.2 准备filebeat配置文件
5.1.3 准备启动脚本
5.1.4 构建镜像

5.2 以边车模式运行POD

5.2.1 准备资源配置清单
5.2.2 应用资源清单

5.2.3 验证

6 部署logstash

6.1 准备docker镜像

6.1.1 下载官方镜像
6.1.2 准备配置文件

6.2 启动logstash

6.2.1 启动测试环境的logstash
6.2.2 查看es是否接收数据
6.2.3 启动正式环境的logstash

7 部署Kibana

7.1 准备相关资源

7.1.1 准备docker镜像
7.1.3 准备dp资源清单
7.1.4 准备svc资源清单
7.1.5 准备ingress资源清单

7.2 应用资源

7.2.1 应用资源配置清单
7.2.2 解析域名
7.2.3 浏览器访问

7.3 kibana的使用

1 收集K8S日志方案

K8s系统里的业务应用是高度“动态化”的，随着容器编排的进行，业务容器在不断的被创建、被摧毁、被漂移、被扩缩容…

我们需要这样一套日志收集、分析的系统：

收集 – 能够采集多种来源的日志数据（流式日志收集器）
传输 – 能够稳定的把日志数据传输到中央系统（消息队列）
存储 – 可以将日志以结构化数据的形式存储起来（搜索引擎）
分析 – 支持方便的分析、检索方法，最好有GUI管理系统（web）
警告 – 能够提供错误报告，监控机制（监控系统）

1.1 传统ELk模型缺点：

Logstash使用Jruby语言开发，吃资源，大量部署消耗极高
业务程序与logstash耦合过松，不利于业务迁移
日志收集与ES耦合又过紧，（Logstash）易打爆（ES）、丢数据
在容器云环境下，传统ELk模型难以完成工作

1.2 K8s容器日志收集模型

2 制作tomcat底包

2.1 准备tomcat底包

2.1.1 下载tomcat8

cd /opt/src/
wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/tomcat/tomcat-8/v8.5.50/bin/apache-tomcat-8.5.50.tar.gz
mkdir /data/dockerfile/tomcat
tar xf apache-tomcat-8.5.50.tar.gz -C /data/dockerfile/tomcat
cd /data/dockerfile/tomcat

2.1.2 简单配置tomcat

删除自带网页

rm -rf apache-tomcat-8.5.50/webapps/*

关闭AJP端口

tomcat]# vim apache-tomcat-8.5.50/conf/server.xml
  <!-- <Connector port="8009" protocol="AJP/1.3" redirectPort="8443" /> -->

修改日志类型

删除3manager，4host-manager的handlers

tomcat]# vim apache-tomcat-8.5.50/conf/logging.properties
handlers = [1catalina.org.apache.juli.AsyncFileHandler](http://1catalina.org.apache.juli.asyncfilehandler/), [2localhost.org.apache.juli.AsyncFileHandler](http://2localhost.org.apache.juli.asyncfilehandler/), java.util.logging.ConsoleHandler

日志级别改为INFO

1catalina.org.apache.juli.AsyncFileHandler.level = INFO
2localhost.org.apache.juli.AsyncFileHandler.level = INFO
java.util.logging.ConsoleHandler.level = INFO

注释所有关于3manager，4host-manager日志的配置

#3manager.org.apache.juli.AsyncFileHandler.level = FINE
#3manager.org.apache.juli.AsyncFileHandler.directory = ${catalina.base}/logs
#3manager.org.apache.juli.AsyncFileHandler.prefix = manager.
#3manager.org.apache.juli.AsyncFileHandler.encoding = UTF-8
#4host-manager.org.apache.juli.AsyncFileHandler.level = FINE
#4host-manager.org.apache.juli.AsyncFileHandler.directory = ${catalina.base}/logs
#4host-manager.org.apache.juli.AsyncFileHandler.prefix = host-manager.
#4host-manager.org.apache.juli.AsyncFileHandler.encoding = UTF-8

2.2 准备docker镜像

2.2.1 创建dockerfile

cat >Dockerfile <<'EOF'
From harbor.od.com/public/jre:8u112
RUN /bin/cp /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime &&\
  echo 'Asia/Shanghai' >/etc/timezone
ENV CATALINA_HOME /opt/tomcat
ENV LANG zh_CN.UTF-8
ADD apache-tomcat-8.5.50/ /opt/tomcat
ADD config.yml /opt/prom/config.yml
ADD jmx_javaagent-0.3.1.jar /opt/prom/jmx_javaagent-0.3.1.jar
WORKDIR /opt/tomcat
ADD entrypoint.sh /entrypoint.sh
CMD ["/bin/bash","/entrypoint.sh"]
EOF

2.2.2 准备dockerfile所需文件

JVM监控所需jar包

wget  -O jmx_javaagent-0.3.1.jar https://repo1.maven.org/maven2/io/prometheus/jmx/jmx_prometheus_javaagent/0.3.1/jmx_prometheus_javaagent-0.3.1.jar

jmx_agent读取的配置文件

cat >config.yml <<'EOF'
---
rules:
 - pattern: '.*'
EOF

容器启动脚本

cat  >entrypoint.sh <<'EOF'
#!/bin/bash
M_OPTS="-Duser.timezone=Asia/Shanghai -javaagent:/opt/prom/jmx_javaagent-0.3.1.jar=$(hostname -i):${M_PORT:-"12346"}:/opt/prom/config.yml" # Pod ip:port 监控规则传给jvm监控客户端
C_OPTS=${C_OPTS}             # 启动追加参数
MIN_HEAP=${MIN_HEAP:-"128m"} # java虚拟机初始化时的最小内存
MAX_HEAP=${MAX_HEAP:-"128m"} # java虚拟机初始化时的最大内存
JAVA_OPTS=${JAVA_OPTS:-"-Xmn384m -Xss256k -Duser.timezone=GMT+08  -XX:+DisableExplicitGC -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC -XX:+CMSParallelRemarkEnabled -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=0 -XX:+CMSClassUnloadingEnabled -XX:LargePageSizeInBytes=128m -XX:+UseFastAccessorMethods -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=80 -XX:SoftRefLRUPolicyMSPerMB=0 -XX:+PrintClassHistogram  -Dfile.encoding=UTF8 -Dsun.jnu.encoding=UTF8"}     # 年轻代，gc回收
CATALINA_OPTS="${CATALINA_OPTS}"
JAVA_OPTS="${M_OPTS} ${C_OPTS} -Xms${MIN_HEAP} -Xmx${MAX_HEAP} ${JAVA_OPTS}"
sed -i -e "1a\JAVA_OPTS=\"$JAVA_OPTS\"" -e "1a\CATALINA_OPTS=\"$CATALINA_OPTS\"" /opt/tomcat/bin/catalina.sh   
cd /opt/tomcat && /opt/tomcat/bin/catalina.sh run 2>&1 >> /opt/tomcat/logs/stdout.log # 日志文件
EOF

2.2.3 构建docker

docker build . -t harbor.zq.com/base/tomcat:v8.5.50
docker push       harbor.zq.com/base/tomcat:v8.5.50

3 部署ElasticSearch

官网

官方github地址

下载地址

部署HDSS7-12.host.com上：

3.1 安装ElasticSearch

3.1.1 下载二进制包

cd /opt/src
wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-6.8.6.tar.gz
tar xf elasticsearch-6.8.6.tar.gz -C /opt/
ln -s /opt/elasticsearch-6.8.6/ /opt/elasticsearch
cd /opt/elasticsearch

3.1.2 配置elasticsearch.yml

mkdir -p /data/elasticsearch/{data,logs}
cat >config/elasticsearch.yml <<'EOF'
cluster.name: es.zq.com
node.name: hdss7-12.host.com
path.data: /data/elasticsearch/data
path.logs: /data/elasticsearch/logs
bootstrap.memory_lock: true
network.host: 10.4.7.12
http.port: 9200
EOF

3.2 优化其他设置

3.2.1 设置jvm参数

elasticsearch]# vi config/jvm.options
# 根据环境设置，-Xms和-Xmx设置为相同的值，推荐设置为机器内存的一半左右
-Xms512m 
-Xmx512m

3.2.2 创建普通用户

useradd -s /bin/bash -M es
chown -R es.es /opt/elasticsearch-6.8.6
chown -R es.es /data/elasticsearch/

3.2.3 调整文件描述符

vim /etc/security/limits.d/es.conf
es hard nofile 65536
es soft fsize unlimited
es hard memlock unlimited
es soft memlock unlimited

3.2.4 调整内核参数

sysctl -w vm.max_map_count=262144
echo "vm.max_map_count=262144" > /etc/sysctl.conf
sysctl -p

3.3 启动ES

3.3.1 启动es服务

]# su -c "/opt/elasticsearch/bin/elasticsearch -d" es
]# netstat -luntp|grep 9200
tcp6    0   0 10.4.7.12:9200     :::*          LISTEN   16784/java

3.3.1 调整ES日志模板

curl -XPUT http://10.4.7.12:9200/_template/k8s -d '{
 "template" : "k8s*",
 "index_patterns": ["k8s*"], 
 "settings": {
  "number_of_shards": 5,
  "number_of_replicas": 0    # 生产为3份副本集，本es为单节点，不能配置副本集
 }
}'

4 部署kafka和kafka-manager

官网

官方github地址

下载地址

HDSS7-11.host.com上：

4.1 但节点安装kafka

4.1.1 下载包

cd /opt/src
wget https://archive.apache.org/dist/kafka/2.2.0/kafka_2.12-2.2.0.tgz
tar xf kafka_2.12-2.2.0.tgz -C /opt/
ln -s /opt/kafka_2.12-2.2.0/ /opt/kafka
cd /opt/kafka

4.1.2 修改配置

mkdir /data/kafka/logs -p
cat >config/server.properties <<'EOF'
log.dirs=/data/kafka/logs
zookeeper.connect=localhost:2181    # zk消息队列地址 
log.flush.interval.messages=10000
log.flush.interval.ms=1000
delete.topic.enable=true
host.name=hdss7-11.host.com
EOF

4.1.3 启动kafka

bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties
]# netstat -luntp|grep 9092
tcp6    0   0 10.4.7.11:9092     :::*          LISTEN   34240/java

4.2 获取kafka-manager的docker镜像

官方github地址

源码下载地址

运维主机HDSS7-200.host.com上：

kafka-manager是kafka的一个web管理页面,非必须

4.2.1 方法一通过dockerfile获取

1 准备Dockerfile

cat >/data/dockerfile/kafka-manager/Dockerfile <<'EOF'
FROM hseeberger/scala-sbt
ENV ZK_HOSTS=10.4.7.11:2181 \
     KM_VERSION=2.0.0.2
RUN mkdir -p /tmp && \
    cd /tmp && \
    wget https://github.com/yahoo/kafka-manager/archive/${KM_VERSION}.tar.gz && \
    tar xxf ${KM_VERSION}.tar.gz && \
    cd /tmp/kafka-manager-${KM_VERSION} && \
    sbt clean dist && \
    unzip  -d / ./target/universal/kafka-manager-${KM_VERSION}.zip && \
    rm -fr /tmp/${KM_VERSION} /tmp/kafka-manager-${KM_VERSION}
WORKDIR /kafka-manager-${KM_VERSION}
EXPOSE 9000
ENTRYPOINT ["./bin/kafka-manager","-Dconfig.file=conf/application.conf"]
EOF

2 制作docker镜像

cd /data/dockerfile/kafka-manager
docker build . -t harbor.od.com/infra/kafka-manager:v2.0.0.2
(漫长的过程)
docker push harbor.zq.com/infra/kafka-manager:latest

构建过程极其漫长,大概率会失败,因此可以通过第二种方式下载构建好的镜像

但构建好的镜像写死了zk地址,要注意传入变量修改zk地址

4.2.2 直接下载docker镜像

镜像下载地址

docker pull sheepkiller/kafka-manager:latest
docker images|grep kafka-manager
docker tag  4e4a8c5dabab harbor.zq.com/infra/kafka-manager:latest
docker push harbor.zq.com/infra/kafka-manager:latest

4.3 部署kafka-manager

mkdir /data/k8s-yaml/kafka-manager
cd /data/k8s-yaml/kafka-manager

4.3.1 准备dp清单

cat >deployment.yaml <<'EOF'
kind: Deployment
apiVersion: extensions/v1beta1
metadata:
  name: kafka-manager
  namespace: infra
  labels: 
    name: kafka-manager
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels: 
      name: kafka-manager
  template:
    metadata:
      labels: 
        app: kafka-manager
        name: kafka-manager
    spec:
      containers:
      - name: kafka-manager
        image: harbor.zq.com/infra/kafka-manager:latest
        ports:
        - containerPort: 9000
          protocol: TCP
        env:
        - name: ZK_HOSTS
          value: zk1.od.com:2181
        - name: APPLICATION_SECRET
          value: letmein
        imagePullPolicy: IfNotPresent
      imagePullSecrets:
      - name: harbor
      restartPolicy: Always
      terminationGracePeriodSeconds: 30
      securityContext: 
        runAsUser: 0
      schedulerName: default-scheduler
  strategy:
    type: RollingUpdate
    rollingUpdate: 
      maxUnavailable: 1
      maxSurge: 1
  revisionHistoryLimit: 7
  progressDeadlineSeconds: 600
EOF

4.3.2 准备svc资源清单

cat >service.yaml <<'EOF'
kind: Service
apiVersion: v1
metadata: 
  name: kafka-manager
  namespace: infra
spec:
  ports:
  - protocol: TCP
    port: 9000
    targetPort: 9000
  selector: 
    app: kafka-manager
EOF

4.3.3 准备ingress资源清单

cat >ingress.yaml <<'EOF'
kind: Ingress
apiVersion: extensions/v1beta1
metadata: 
  name: kafka-manager
  namespace: infra
spec:
  rules:
  - host: km.zq.com
    http:
      paths:
      - path: /
        backend: 
          serviceName: kafka-manager
          servicePort: 9000
EOF

4.3.4 应用资源配置清单

任意一台运算节点上：

kubectl apply -f http://k8s-yaml.od.com/kafka-manager/deployment.yaml
kubectl apply -f http://k8s-yaml.od.com/kafka-manager/service.yaml
kubectl apply -f http://k8s-yaml.od.com/kafka-manager/ingress.yaml

4.3.5 解析域名

HDSS7-11.host.com上

~]# vim /var/named/zq.com.zone
km    A   10.4.7.10
~]# systemctl restart named
~]# dig -t A km.od.com @10.4.7.11 +short
10.4.7.10

4.3.6 浏览器访问

http://km.zq.com

添加集群

查看集群信息

5 部署filebeat

官方下载地址

运维主机HDSS7-200.host.com上：

5.1 制作docker镜像

mkdir /data/dockerfile/filebeat
cd /data/dockerfile/filebeat

5.1.1 准备Dockerfile

cat >Dockerfile <<'EOF'
FROM debian:jessie
# 如果更换版本,需在官网下载同版本LINUX64-BIT的sha替换FILEBEAT_SHA1
ENV FILEBEAT_VERSION=7.5.1 \ FILEBEAT_SHA1=daf1a5e905c415daf68a8192a069f913a1d48e2c79e270da118385ba12a93aaa91bda4953c3402a6f0abf1c177f7bcc916a70bcac41977f69a6566565a8fae9c  
RUN set -x && \
 apt-get update && \
 apt-get install -y wget && \
 wget https://artifacts.elastic.co/downloads/beats/filebeat/filebeat-${FILEBEAT_VERSION}-linux-x86_64.tar.gz -O /opt/filebeat.tar.gz && \
 cd /opt && \
 echo "${FILEBEAT_SHA1} filebeat.tar.gz" | sha512sum -c - && \
 tar xzvf filebeat.tar.gz && \
 cd filebeat-* && \
 cp filebeat /bin && \
 cd /opt && \
 rm -rf filebeat* && \
 apt-get purge -y wget && \
 apt-get autoremove -y && \
 apt-get clean && rm -rf /var/lib/apt/lists/* /tmp/* /var/tmp/*
COPY filebeat.yaml /etc/
COPY docker-entrypoint.sh /
ENTRYPOINT ["/bin/bash","/docker-entrypoint.sh"]
EOF

5.1.2 准备filebeat配置文件

cat >/etc/filebeat.yaml << EOF
filebeat.inputs:
- type: log
  fields_under_root: true
  fields:
    topic: logm-PROJ_NAME
  paths:
    - /logm/*.log
    - /logm/*/*.log
    - /logm/*/*/*.log
    - /logm/*/*/*/*.log
    - /logm/*/*/*/*/*.log
  scan_frequency: 120s
  max_bytes: 10485760
  multiline.pattern: 'MULTILINE'
  multiline.negate: true
  multiline.match: after
  multiline.max_lines: 100
- type: log
  fields_under_root: true
  fields:
    topic: logu-PROJ_NAME
  paths:
    - /logu/*.log
    - /logu/*/*.log
    - /logu/*/*/*.log
    - /logu/*/*/*/*.log
    - /logu/*/*/*/*/*.log
    - /logu/*/*/*/*/*/*.log
output.kafka:
  hosts: ["10.4.7.11:9092"]
  topic: k8s-fb-ENV-%{[topic]}
  version: 2.0.0      # kafka版本超过2.0，默认写2.0.0 
  required_acks: 0
  max_message_bytes: 10485760
EOF

5.1.3 准备启动脚本

cat >docker-entrypoint.sh <<'EOF'
#!/bin/bash
ENV=${ENV:-"test"}                    # 定义日志收集的环境
PROJ_NAME=${PROJ_NAME:-"no-define”}   # 定义项目名称
MULTILINE=${MULTILINE:-"^\d{2}"}      # 多行匹配，以2个数据开头的为一行，反之
# 替换配置文件中的内容
sed -i 's#PROJ_NAME#${PROJ_NAME}#g' /etc/filebeat.yaml
sed -i 's#MULTILINE#${MULTILINE}#g' /etc/filebeat.yaml
sed -i 's#ENV#${ENV}#g'             /etc/filebeat.yaml
if [[ "$1" == "" ]]; then
     exec filebeat  -c /etc/filebeat.yaml 
else
    exec "$@"
fi
EOF

5.1.4 构建镜像

docker build . -t harbor.od.com/infra/filebeat:v7.5.1
docker push       harbor.od.com/infra/filebeat:v7.5.1

5.2 以边车模式运行POD

5.2.1 准备资源配置清单

使用dubbo-demo-consumer的镜像,以边车模式运行filebeat

]# vim /data/k8s-yaml/test/dubbo-demo-consumer/deployment.yaml 
kind: Deployment
apiVersion: extensions/v1beta1
metadata:
  name: dubbo-demo-consumer
  namespace: test
  labels: 
    name: dubbo-demo-consumer
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels: 
      name: dubbo-demo-consumer
  template:
    metadata:
      labels: 
        app: dubbo-demo-consumer
        name: dubbo-demo-consumer
      annotations:
        blackbox_path: "/hello?name=health"
        blackbox_port: "8080"
        blackbox_scheme: "http"
        prometheus_io_scrape: "true"
        prometheus_io_port: "12346"
        prometheus_io_path: "/"
    spec:
      containers:
      - name: dubbo-demo-consumer
        image: harbor.zq.com/app/dubbo-tomcat-web:apollo_200513_1808
        ports:
        - containerPort: 8080
          protocol: TCP
        - containerPort: 20880
          protocol: TCP
        env:
        - name: JAR_BALL
          value: dubbo-client.jar
        - name: C_OPTS
          value: -Denv=fat -Dapollo.meta=http://config-test.zq.com
        imagePullPolicy: IfNotPresent
#--------新增内容--------
        volumeMounts:
        - mountPath: /opt/tomcat/logs
          name: logm
      - name: filebeat
        image: harbor.zq.com/infra/filebeat:v7.5.1
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        env:
        - name: ENV
          value: test             # 测试环境
        - name: PROJ_NAME
          value: dubbo-demo-web   # 项目名
        volumeMounts:
        - mountPath: /logm        
          name: logm
      volumes:
      - emptyDir: {} #随机在宿主机找目录创建,容器删除时一起删除
        name: logm
#--------新增结束--------
      imagePullSecrets:
      - name: harbor
      restartPolicy: Always
      terminationGracePeriodSeconds: 30
      securityContext: 
        runAsUser: 0
      schedulerName: default-scheduler
  strategy:
    type: RollingUpdate
    rollingUpdate: 
      maxUnavailable: 1
      maxSurge: 1
  revisionHistoryLimit: 7
  progressDeadlineSeconds: 600

5.2.2 应用资源清单

任意node节点

kubectl apply -f http://k8s-yaml.od.com/test/dubbo-demo-consumer/deployment.yaml

5.2.3 验证

浏览器访问http://km.zq.com,看到kafaka-manager里，topic打进来，即为成功

进入dubbo-demo-consumer的容器中,查看logm目录下是否有日志

kubectl -n test exec -it dobbo...... -c filebeat /bin/bash
ls /logm
# -c参数指定pod中的filebeat容器
# /logm是filebeat容器挂载的目录

6 部署logstash

运维主机HDSS7-200.host.com上：

6.1 准备docker镜像

6.1.1 下载官方镜像

docker pull logstash:6.8.6
docker tag  d0a2dac51fcb harbor.od.com/infra/logstash:v6.8.6
docker push harbor.zq.com/infra/logstash:v6.8.6

6.1.2 准备配置文件

准备目录

mkdir /etc/logstash/

创建test.conf

cat >/etc/logstash/logstash-test.conf <<'EOF'
input {
  kafka {
    bootstrap_servers => "10.4.7.11:9092"
    client_id => "10.4.7.200"
    consumer_threads => 4
    group_id => "k8s_test"               # 为test组
    topics_pattern => "k8s-fb-test-.*"   # 只收集k8s-fb-test开头的topics
  }
}
filter {
  json {
    source => "message"
  }
}
output {
  elasticsearch {
    hosts => ["10.4.7.12:9200"]
    index => "k8s-test-%{+YYYY.MM.DD}"
  }
}
EOF

创建prod.conf

k8s容器云架构之dubbo微服务—K8S(15)监控实战-ELK收集K8S内应用日志

K8S监控实战-ELK收集K8S内应用日志

1 收集K8S日志方案

1.1 传统ELk模型缺点：

1.2 K8s容器日志收集模型

2 制作tomcat底包

2.1 准备tomcat底包

2.1.1 下载tomcat8

2.1.2 简单配置tomcat

2.2 准备docker镜像

2.2.1 创建dockerfile

2.2.2 准备dockerfile所需文件

2.2.3 构建docker

3 部署ElasticSearch

3.1 安装ElasticSearch

3.1.1 下载二进制包

3.1.2 配置elasticsearch.yml

3.2 优化其他设置

3.2.1 设置jvm参数

3.2.2 创建普通用户

3.2.3 调整文件描述符

3.2.4 调整内核参数

3.3 启动ES

3.3.1 启动es服务

4 部署kafka和kafka-manager

4.1 但节点安装kafka

4.1.1 下载包

4.1.2 修改配置

4.1.3 启动kafka

4.2 获取kafka-manager的docker镜像

4.2.1 方法一 通过dockerfile获取

4.2.2 直接下载docker镜像

4.3 部署kafka-manager

4.3.1 准备dp清单

4.3.2 准备svc资源清单

4.3.3 准备ingress资源清单

4.3.4 应用资源配置清单

4.3.5 解析域名

4.3.6 浏览器访问

5 部署filebeat

5.1 制作docker镜像

5.1.1 准备Dockerfile

5.1.2 准备filebeat配置文件

5.1.3 准备启动脚本

5.1.4 构建镜像

5.2 以边车模式运行POD

5.2.1 准备资源配置清单

5.2.2 应用资源清单

5.2.3 验证

6 部署logstash

6.1 准备docker镜像

6.1.1 下载官方镜像

6.1.2 准备配置文件

容器服务

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4.2.1 方法一通过dockerfile获取