使用CSS搭建统一日志管理平台
使用CSS搭建的统一日志管理平台可以实时地、统一地、方便地管理日志,让日志驱动运维、运营等,提升服务管理效率。
方案架构
ELKB(Elasticsearch、Logstash、Kibana、Beats)提供了一整套日志场景解决方案,是目前主流的一种日志系统。其框架如图所示。
- Beats是一个轻量级日志采集器,包括Filebeat、Metricbeat等。
- Logstash用于对日志进行搜集与预处理,支持多种数据源与ETL处理方式。
- Elasticsearch是个开源分布式搜索引擎,提供搜集、分析、存储数据等主要功能,CSS云搜索服务可以创建Elasticsearch集群。
- Kibana是一个可视化工具,可以基于Kibana进行Web可视化查询,并制作BI报表。
本章以CSS、Filebeat、Logstash和Kibana为例,搭建一个统一日志管理平台。使用Filebeat采集ECS中的日志,发送到Logstash进行数据处理,再存储到CSS中,最后通过Kibana进行日志的可视化查询与分析。
ELKB系统中各组件的版本兼容性请参见 https://www.elastic.co/support/matrix#matrix_compatibility。
前提条件
- 已创建好非安全模式的CSS集群。
- 已申请了ECS虚拟机,并安装了Java环境。
操作步骤
- 部署并配置Filebeat。
- 下载Filebeat,版本建议选择7.6.2。下载地址:https://www.elastic.co/downloads/past-releases#filebeat-oss
- 配置Filebeat的配置文件“filebeat.yml”。
例如,采集“/root/”目录下以“log”结尾的所有文件,配置文件“filebeat.yml”中的内容如下:
filebeat.inputs: - type: log enabled: true # 采集的日志文件路径。 paths: - /root/*.log filebeat.config.modules: path: ${path.config}/modules.d/*.yml reload.enabled: false # Logstash的hosts信息 output.logstash: hosts: ["192.168.0.126:5044"] processors:
- 部署并配置Logstash。
为了获得更优的性能,Logstash中的JVM参数建议配置为ECS/docker中内存的一半。
- 下载Logstash,版本建议选择7.6.2。下载地址:https://www.elastic.co/downloads/past-releases#logstash-oss
- 确保Logstash与CSS集群的网络互通。
- 配置Logstash的配置文件“logstash-sample.conf”。中的内容如下:
配置文件“logstash-sample.conf”中的内容如下:
input { beats { port => 5044 } } # 对数据的切割与截取信息, filter { grok { match => { "message" => '\[%{GREEDYDATA:timemaybe}\] \[%{WORD:level}\] %{GREEDYDATA:content}' } } mutate { remove_field => ["@version","tags","source","input","prospector","beat"] } } # CSS集群的信息 output { elasticsearch { hosts => ["http://192.168.0.4:9200"] index => "%{[@metadata][beat]}-%{+YYYY.MM.dd}" #user => "xxx" #password => "xxx" } }
Logstash的“filter”进行模式配置时,可以借助Grok Debugger(http://grokdebug.herokuapp.com/)。
- 在Kibana上或通过API配置CSS集群的索引模板。
例如,创建一个索引模板,配置索引默认采用3分片、0副本,索引中定义了@timestamp、content、host.name、level、log.file.path、message、timemaybe等字段。
PUT _template/filebeat { "index_patterns": ["filebeat*"], "settings": { # 定义分片数。 "number_of_shards": 3, # 定义副本数。 "number_of_replicas": 0, "refresh_interval": "5s" }, # 定义字段。 "mappings": { "properties": { "@timestamp": { "type": "date" }, "content": { "type": "text" }, "host": { "properties": { "name": { "type": "text" } } }, "level": { "type": "keyword" }, "log": { "properties": { "file": { "properties": { "path": { "type": "text" } } } } }, "message": { "type": "text" }, "timemaybe": { "type": "date", "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||epoch_millis" } } } }
- 在ECS上准备测试数据。
执行如下命令,生成测试数据,并将数据写到“/root/tmp.log”中:
bash -c 'while true; do echo [$(date)] [info] this is the test message; sleep 1; done;' >> /root/tmp.log &
生成的测试数据样例如下:
[Thu Feb 13 14:01:16 CST 2020] [info] this is the test message
- 执行如下命令,启动Logstash。
nohup ./bin/logstash -f /opt/pht/logstash-6.8.6/logstash-sample.conf &
- 执行如下命令,启动Filebeat。
./filebeat
- 通过Kibana进行查询并制作报表。
- 进入CSS集群的Kibana页面。
- 选择“Discover”进行查询与分析,类似的效果如下:
图2 Discover界面示例