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更新时间：2023-11-29 GMT+08:00
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准备Docker环境和镜像

本实践使用官方最新稳定版的Docker镜像（基于Docker、Docker-Compose）部署Filebeat和ELK。

前提条件

  • 准备一台可连接公网的本地PC，系统为Linux，用于拉取Docker镜像。
  • 已根据资源规划，完成服务器资源的准备，且ELK所部署的服务器与APIC的SHUBAO组件所在节点网络互通。

操作步骤

  1. 确认SHUBAO组件所在节点。
    1. 登录ROMA Connect控制台，在左侧导航栏选择“Site实例”。
    2. 在要监控日志的Site协同版实例上，单击站点名称，打开站点信息弹窗。

    3. 在弹窗中单击边缘节点的名称，进入该边缘节点的详细信息页面。

    4. 在节点信息页面单击“应用”页签，如果存在名称为“shubao-xxxxxx”的容器应用，则该节点为SHUBAO组件所在节点，记录该节点的IP地址。

    5. 重复步骤1.c-1.d，确认并记录所有SHUBAO组件所在节点的IP地址。
  2. 安装Docker环境。
  3. 在本地PC上，切换root用户，并执行以下命令拉取Docker镜像。 
    docker pull docker.elastic.co/beats/filebeat:8.7.1
docker pull docker.elastic.co/logstash/logstash:8.7.1
docker pull docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:8.7.1
docker pull docker.elastic.co/kibana/kibana:8.7.1
docker pull python:3.8.17
  4. 执行以下命令查询3中拉取的Docker镜像的镜像ID。 
    docker images
    执行命令后返回如下信息，其中IMAGE ID即为镜像ID。 
    REPOSITORY                                        TAG      IMAGE ID       CREATED    SIZE
docker.elastic.co/beats/filebeat                  8.7.1    ************   ********   ******
docker.elastic.co/logstash/logstash               8.7.1    ************   ********   ******
docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch     8.7.1    ************   ********   ******
docker.elastic.co/kibana/kibana                   8.7.1    ************   ********   ******
python                                            3.8.17   ************   ********   ******
...
  5. 修改python镜像。
    1. 执行以下命令进入python镜像。 
      docker run -it python_image_id bash

      其中，python_image_id为4中查询到的python镜像的镜像ID。

    2. 执行以下命令在镜像内安装依赖。 
      pip install requests
    3. 执行以下命令检查安装的依赖是否存在。 
      #启动Python交互式输入，若使用的Python 3，则执行的命令为python3
python
import requests
import json
import http

      如果安装的依赖存在，则无回显；如果安装的依赖不存在，则返回“module not found”，需执行5.b重新安装依赖。

    4. 执行以下命令退出Python交互式输入和退出镜像。 
      exit()
exit
    5. 执行以下命令查询python镜像所对应的容器ID。 
      docker ps -a

      执行命令后返回如下回显信息，其中CONTAINER ID即为容器ID，IMAGE为镜像名称或镜像ID。根据4中查询到的python镜像的镜像ID，找到其对应的容器ID。

      CONTAINER ID     IMAGE        COMMAND        CREATED        STATUS      PORTS      NAMES
******           ******       "********"     ********       ********               **********
******           ******       "********"     ********       ********               **********
...
    6. 执行以下命令保存镜像。 
      docker commit container_id python

      其中，container_id为5.e中查询到的python镜像的容器ID。

  6. 执行以下命令导出镜像文件。 
    docker save filebeat_image_id > filebeat_image.tar
docker save logstash_image_id > logstash_image.tar
docker save elasticsearch_image_id > elasticsearch_image.tar
docker save kibana_image_id > kibana_image.tar
docker save python_image_id > python_image.tar

    其中filebeat_image_id、logstash_image_id、elasticsearch_image_id、kibana_image_id和python_image_id为4中查询到的对应组件的镜像ID。

  7. 把导出的镜像文件上传到服务器中。
    • 把镜像文件filebeat_image.tar上传到SHUBAO组件所在节点，步骤1查询到的所有SHUBAO所在的节点都要上传。
    • 把镜像文件logstash_image.tar、elasticsearch_image.tar、kibana_image.tar和python_image.tar上传到ELK所部署的服务器。
  8. 登录SHUBAO组件所在节点，切换root用户，执行以下命令导入Docker镜像。步骤1查询到的所有SHUBAO所在的节点都要执行。

    假设镜像文件所在路径为/tmp。

    cd /tmp
docker load < filebeat_image.tar
  9. 登录ELK所部署的服务器，切换root用户，执行以下命令导入Docker镜像。

    假设镜像文件所在目录为/tmp。

    cd /tmp
docker load < logstash_image.tar
docker load < elasticsearch_image.tar
docker load < kibana_image.tar
docker load < python_image.tar

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