项目背景
本文为系列文章第一篇，主要介绍如何把 Elastic 中文社区的网站服务器监控起来，对有同样想了解如何使用 Elastic Stack 来做运维监控的同学，可以作为一个很好的参考和入门资料，学习门槛定义为入门级。
首先，我们要监控的网站，也就是大家现在正在访问的 Elastic 官方中文社区，网址：elasticsearch.cn，这个网站基于开源的 WeCenter 搭建，开发语言是 PHP，后端数据库是 MySQL，目前只有一台服务器，由 ConvertLab 友情无偿赞助，大写的赞！再次感谢！
服务器部署环境是 Ubuntu 16.04.2，部署了以下服务及软件：
- Nginx - Http 反向代理，不要介绍了吧
- PHP-FPM - 一个常用的 PHP FastCGI 管理
- Elasticsearch - Elasticsearch 服务，用于社区的垂直搜索服务 Elastic情报局服务。
- GOPA - 可以说是为社区而写的，一个轻量级的爬虫，用于爬取 Elatic 周边相关相关资料，创建索引存放到 Elasticsearch 里面，提供垂直搜索服务。代码地址
- Grok Debugger - 一个 Java 的 Grok pattern 调试服务，方便大家调试 Grok 日志解析规则。访问地址
服务器上所有的财产就这些了，一个平淡无奇的网站，基本上所有的东西都能公开访问到，这个网站的目的就是为所有 Elastic 爱好者服务的，供大家交流和沟通的专属平台，所以请各位黑客大侠不要再扫描和攻击啦，画一个简单的拓扑图如下所示：
作为一个合格的网管，除了重启服务器之外，还必须要保证网站的正常运行，所以了解网站的运行情况就变成了一个需要解决的首要问题，我们可以先把任务具体列一下：
- 网站是否正常访问，各项服务有没有挂
- 网站访问情况如何，用户访问速度如何
- 网站访客统计分析，访客相关数据分析
- 服务器的各项指标，详细指标监控分析
- 服务器的各项服务，日志集中分析处理
- 服务器是否很安全，有没有黑客来造访
- 数据是否安全备份，有没有定期测试过
实在编不下去了，话说对的还蛮齐。说人话就是监控起服务器的各项指标和收集服务的日志，然后出几个分析的 Dashboard，监控报警整起来。
技术选型
结合社区监控场景，需要的工具主要是如下几个：
监控数据存储：Elasticsearch
Elasticsearch 是一个分布式的 RESTful 风格的搜索和数据分析引擎。简单易用，用户众多，性能优良，久经考验，支持单节点部署到虚拟机，并可随着业务增长无缝伸缩扩容至上千个节点规模的集群，PB 级别数据也不在话下。
日志数据和指标监控数据都能放，通过集中式存储所有的这些时序型数据，可以快速方便的对这些数据进行分析和关联，实在是排障运维和性能调优的不二选择，你如果还不知道 Elasticsearch，那我只能说你真的是 out 了。
日志数据收集：Filebeat
Elastic Beats 家族的一员，Go 语言编写，轻量级，无依赖，这样就可以很方便的完成收集端的部署，所以如果你的场景和我一样， 可以优先使用 Filebeat 代替 Logstash 来收集日志，当然如果有日志的进一步加工，可以让 Filebeat 把数据发送给 Logstash，然后 Logstash 处理完之后再发送给 Elasticsearch。
Filebeat 使用很灵活，可以指定你的日志路径来进行收集，还可以对数据进行预过滤，对于一些常见的监控需求，Filebeat 以模块的方式替你打包好了一切，如：日志路径配置、解析规则、机器学习的任务，甚至还自带 Dashboard，简单几个操作，就可以完成从数据收集到最终可视化分析的所有工作。
指标数据收集：Metricbeat
我们这次需要监控的服务器都是一些常规的指标，而 Metricbeat 刚好都支持这些指标的收集。Metricbeat 同样也是 Elastic Beats 家族的一员，同样也是开源的。定位是一个轻量级的监控指标采集器，采用 Go 语言编写，同样提供的是一个很小的无依赖的二进制文件包，能够收集服务器（Linux、Windows、Mac）本身的运行指标，如： CPU 使用率、内存、文件系统、磁盘 IO 和网络 IO 统计数据等，还能获取服务器上面的各项服务的运行指标，常见的如： Apache、NGINX、MongoDB、MySQL、PostgreSQL、Prometheus、Redis 等都有直接支持，并且内置了 Elasticsearch 索引和 mapping 设置，以及 Ingest pipeline 设置，还提前预置了不少 Kibana 的 Dashboard，开箱即用、即分析。
数据分析展现：Kibana
和 Elasticsearch 工作的最佳拍档，结合 Elasticsearch 的实时分析能力，可以非常方便的对各种数据进行搜索和分析，你可以灵活的自定义的各种图形展现和 Dashboard，不用编写一行代码，即可进行数据分析，除了分析，还整合了 Elastic Stack 的各个产品的管理功能，作为 Elastic Stack 的图形交互终端。
除了上面这些工具，后续我们还可以考虑使用 Auditbeat 来收集服务器的安全行为日志，使用 Heartbeat 来监控各个服务的端口是否正常，我们先完成基本的监控之后，再慢慢将这些加上。
可以看到，我们没有用到 Logstash。是的，这个规模的监控，可以不考虑 Logstash，这样我们可以做到架构简单和足够的轻量级。
上面列的这些软件都是 Elastic 家族的产品，并且都是开源的，所有的源码都在：https://github.com/elastic/ 。
部署方案
在收集数据之前，我们需要明确我们数据放在哪里，毫无疑问，所有的数据都将放在 Elasticsearch 里面，不过 Elasticsearch 不能部署在 Elastic 中文社区的这台服务器上面，一个是资源的限制，另外一个是基于安全的考虑，如果 Elastic 社区的服务器挂了，数据不光收不到，连什么时候挂的都不知道。所以我们需要把 Elasticsearch 服务搭建在别的地方，有多种选择：
- 使用 Elastic Cloud，很方便就能开通，缺点国内访问速度慢，暂时还没开放机器学习的功能。
- 使用阿里云的 Elasticsearch，Elastic 官方合作伙伴，国内唯一包含 X-Pack 的完整功能的 Elasticsearch 云服务，国内访问速度快。
- 自己搭建的 Elasticsearch 集群。
使用阿里云的 Elasticsearch 无疑很方便，不过我家里刚好有一台服务器，型号 HP Gen8，16GB 内存，上面运行了 SmartOS，跑几个 zone 很轻松，每天用来备份社区的数据库，再来起一个 Elasticsearch 服务也很方便，通过路由器将内网 IP 映射出去，让社区服务器将监控数据发送到这台服务器上面来，安全上面，需要保证这台服务器不被黑客攻击，需要做一些必要的访问控制，可以使用 X-Pack 的身份验证，结合 IP 白名单功能，只允许内网和 Elastic 中文社区服务器的 IP 访问。我们将之命名为：Ops Center，方便后面招呼。
可以看到，Elastic 社区服务器除了启动 Filebeat 和 Metricbeat 之外，不需要额外做什么服务器本身的设置。
这里画一个简单的部署拓扑图，方便理解：
本篇就写到这里，未完待续。
作者介绍
曾勇（Medcl）
Elastic开发工程师、Elasticsearch中文社区管理者、阿里云MVP
在分布式搜索、高性能、高可用架构、自动化运维等方面积累了超过七年的经验。曾勇是Elasticsearch国内首批用户，自2010年起就开始接触Elasticsearch并投入到生产环境中使用，并编写过一系列的中文处理相关的插件。
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