【分散型】エンタープライズレベルのログ分析システムELK

開発 2023-07-12 20:54:45 訪問数: null

目次

1.ELKの概要

1.1 ELK の概要

ELK プラットフォームは、集中型ログ処理ソリューションの完全なセットであり、ElasticSearch、Logstash、および Kiabana の 3 つのオープン ソース ツールを組み合わせて使用​​し、より強力なユーザー クエリ、並べ替え、およびログの統計要件を満たします。

  • ElasticSearch: Lucene (全文検索エンジン アーキテクチャ) に基づいて開発された分散ストレージおよび検索エンジンであり、さまざまなログを保存するために使用されます。
    Elasticsearch は Java で開発されており、ブラウザを介して RESTful Web インターフェイスを通じて Elasticsearch と通信できます。
    Elasticsearch は、フルテキストの構造化検索を可能にする、リアルタイムの分散型スケーラブルな検索エンジンです。通常、大量のログ データのインデックス作成と検索に使用され、さまざまな種類のドキュメントの検索にも使用できます。

  • Kiabana: Kibana は通常、Elasticsearch と一緒にデプロイされます。Kibana は、Elasticsearch の強力なデータ視覚化ダッシュボードです。Kibana は、重要なデータの要約、分析、検索に使用できる Elasticsearch ログ データを参照するためのグラフィカル Web インターフェイスを提供します。

  • Logstash: データ収集エンジンとして。さまざまなデータ ソースからのデータの動的な収集をサポートし、データのフィルタリング、分析、強化、形式の統一などの操作を実行して、ユーザーが指定した場所に保存し、通常は Elasticsearch に送信します。
    Logstash は Ruby 言語で記述され、Java Virtual Machine (JVM) 上で動作し、データ送信、フォーマット処理、フォーマット出力を実現できる強力なデータ処理ツールです。Logstash には強力なプラグイン機能があり、ログ処理によく使用されます。

#追加できるその他のコンポーネント:

  • Filebeat: 軽量のオープンソース ログ ファイル データ コレクター。通常、Filebeat はデータを収集する必要があるクライアントにインストールされ、ディレクトリとログ形式が指定されます。Filebeat はデータを迅速に収集し、分析のために logstash に送信したり、Elasticsearch ストレージに直接送信したりできます。JVM 上で実行されている logstash との比較パフォーマンスの点で、これには明らかな利点があり、それに代わるものです。EFLK アーキテクチャでよく使用されます。

Filebeat と Logstash を組み合わせると、次の利点が得られます。
1) Logstash には、受信スループットを吸収するディスクベースの適応バッファリング システムがあり、それによって Elasticsearch への継続的なデータ書き込みのプレッシャーが軽減されます。 2)
他のデータ ソース (データベース、S3 オブジェクト ストレージ、 3 )
S3、HDFS (Hadoop Distributed File System) などの複数の宛先にデータを送信するか、ファイルに書き込む
4) 条件付きデータ フロー ロジックを使用して、より複雑な処理パイプラインを構成する

  • キャッシュ/メッセージ キュー (redis、kafka、RabbitMQ など): トラフィックのピーク クリッピングとバッファリングは、高度に同時実行されるログ データに対して実行できます。このようなバッファリングにより、データをある程度損失から保護でき、またアプリケーション全体を分離することもできます。建築。

  • Fluentd: 人気のあるオープンソース データ コレクターです。Logstash は重すぎる、パフォーマンスが低い、リソース消費が多いという欠点があったため、後に Fluentd が登場しました。logstash と比較すると、Fluentd は使いやすく、リソース消費が少なく、パフォーマンスが高く、データ処理の効率性と信頼性が高いため、企業に歓迎され、logstash の代替となり、EFK アーキテクチャでよく使用されます。EFK は、Kubernetes クラスターでのログ データ収集のソリューションとしてもよく使用されます。
    Fluentd は通常、Kubernetes クラスター内の DaemonSet を通じて実行されるため、各 Kubernetes ワーカー ノードでポッドを実行できます。これは、コンテナーのログ ファイルを取得し、ログ データをフィルター処理して変換し、そのデータを Elasticsearch クラスターに渡し、そこでインデックス付けおよび保存されることで機能します。

1.2 ELK を使用する理由

ログには主にシステム ログ、アプリケーション ログ、セキュリティ ログが含まれます。システムの運用と保守および開発者は、ログを使用してサーバー ソフトウェアとハ​​ードウェアの情報を理解し、構成プロセスのエラーとエラーの理由を確認できます。ログを頻繁に分析すると、サーバーの負荷、パフォーマンスのセキュリティを理解し、エラーを修正するためのタイムリーな措置を講じることができます。
多くの場合、基本的に単一マシンのログを分析するには grep や awk などのツールを使用できますが、ログが分散して別のデバイスに保存されている場合があります。数十または数百のサーバーを管理している場合でも、各マシンに順番にログインする従来の方法を使用してログを表示することになります。これは面倒で非効率的だと思いませんか。最優先事項として、オープンソースの syslog などの集中ログ管理を使用して、すべてのサーバー上のログを収集して要約します。ログを集中管理するようになってから、ログの統計と取得はさらに面倒なものになりました。一般に、取得と統計を実現するには、grep、awk、wc などの Linux コマンドを使用できますが、より要求の厳しいクエリ、並べ替え、統計の場合は、など。そして、膨大な数のマシンでは、この方法を使用するにはまだ少し無力です。
一般に、大規模システムは分散配置アーキテクチャであり、異なるサービスモジュールが異なるサーバに配置されているため、問題が発生した場合、ほとんどの場合、公開されているキー情報を基に、特定のサーバおよびサービスモジュールを特定する必要があります。問題を特定し、集中管理されたログ システムのセットを構築すると、問題の特定の効率が向上します。

1.3 完全なログ システムの基本機能

  • 収集: 複数のソースからログ データを収集する機能
  • 送信: ログデータを安定して分析、フィルタリングし、ストレージシステムに送信できます。
  • ストレージ: ログ データを保存する
  • 分析: UI分析をサポート
  • 警告: エラー報告、監視メカニズムを提供する機能

1.4 ELK の仕組み

(1) ログを収集する必要があるすべてのサーバーに Logstash を展開するか、最初にログ サーバーでログの管理を集中管理してから、ログ サーバーに Logstash を展開します。
(2) Logstash はログを収集し、フォーマットして Elasticsearch クラスターに出力します。
(3) Elasticsearch は、フォーマットされたデータにインデックスを付けて保存します。
(4) Kibana は ES クラスターからデータをクエリしてチャートを生成し、フロントエンド データを表示します。

概要: logstash はログ コレクターとして、データ ソースからデータを収集し、データをフィルター処理してフォーマットして Elasticsearch に保存し、kibana はログを視覚化します。

2.ELKを構築する

node1节点（2C/4G）：node1/192.168.137.101				Elasticsearch
node2节点（2C/4G）：node2/192.168.137.102					Elasticsearch
Apache节点：apache/192.168.137.103					Logstash  Kibana  Apache


systemctl stop firewalld
setenforce 0

2.1 ELK Elasticsearch クラスターのデプロイメント (Node1 および Node2 ノードで動作)

ノード1の操作

1．环境准备
#设置Java环境

java -version										#如果没有安装，yum -y install java
openjdk version "1.8.0_262"
OpenJDK Runtime Environment (build 1.8.0_262-b10)
OpenJDK 64-Bit Server VM (build 25.262-b12, mixed mode)

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2．部署 Elasticsearch 软件
（1）安装elasticsearch—rpm包
#上传elasticsearch-6.7.2.rpm到/opt目录下
cd /opt
rpm -ivh elasticsearch-6.7.2.rpm

（2）修改elasticsearch主配置文件
cp /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml.bak
vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
--17--取消注释，指定集群名字
cluster.name: my-elk-cluster
--23--取消注释，指定节点名字：Node1节点为node1，Node2节点为node2
node.name: node1
node.master: true		#是否master节点，false为否
node.data: true			#是否数据节点，false为否
--33--取消注释，指定数据存放路径
path.data: /var/lib/elasticsearch
--37--取消注释，指定日志存放路径
path.logs: /var/log/elasticsearch
--43--取消注释，避免es使用swap交换分区
bootstrap.memory_lock: true
--55--取消注释，设置监听地址，0.0.0.0代表所有地址
network.host: 0.0.0.0
--59--取消注释，ES 服务的默认监听端口为9200
http.port: 9200					#指定es集群提供外部访问的接口
transport.tcp.port: 9300		#指定es集群内部通信接口
--68--取消注释，集群发现通过单播实现，指定要发现的节点
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["192.168.80.10:9300", "192.168.80.11:9300"]

grep -v "^#" /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml

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（3）es 性能调优参数
#优化最大内存大小和最大文件描述符的数量
vim /etc/security/limits.conf
......
*  soft    nofile          65536
*  hard    nofile          65536
*  soft    nproc           32000
*  hard    nproc           32000
*  soft    memlock         unlimited
*  hard    memlock         unlimited

vim /etc/systemd/system.conf
DefaultLimitNOFILE=65536
DefaultLimitNPROC=32000
DefaultLimitMEMLOCK=infinity

需重启生效

#优化elasticsearch用户拥有的内存权限
由于ES构建基于lucene, 而lucene设计强大之处在于lucene能够很好的利用操作系统内存来缓存索引数据，以提供快速的查询性能。lucene的索引文件segements是存储在单文件中的，并且不可变，对于OS来说，能够很友好地将索引文件保持在cache中，以便快速访问；因此，我们很有必要将一半的物理内存留给lucene ; 另一半的物理内存留给ES（JVM heap )。所以， 在ES内存设置方面，可以遵循以下原则：
1.当机器内存小于64G时，遵循通用的原则，50%给ES，50%留给操作系统，供lucene使用
2.当机器内存大于64G时，遵循原则：建议分配给ES分配 4~32G 的内存即可，其它内存留给操作系统，供lucene使用

vim /etc/sysctl.conf
#一个进程可以拥有的最大内存映射区域数，参考数据（分配 2g/262144，4g/4194304，8g/8388608）
vm.max_map_count=262144

sysctl -p
sysctl -a | grep vm.max_map_count

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ノード2はノード1と連携して動作します

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（5）查看节点信息
浏览器访问  http://192.168.137.101:9200  、 http://192.168.137.102:9200 查看节点 Node1、Node2 的信息。

浏览器访问 http://192.168.137.101:9200/_cluster/health?pretty  、 http://192.168.137.101:9200/_cluster/health?pretty查看群集的健康情况，可以看到 status 值为 green（绿色）， 表示节点健康运行。

浏览器访问 http://192.168.137.101:9200/_cluster/state?pretty  检查群集状态信息。

#使用上述方式查看群集的状态对用户并不友好，可以通过安装 Elasticsearch-head 插件，可以更方便地管理群集。

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2.2 Elasticsearch-head プラグインのインストール

Elasticsearch バージョン 5.0 以降では、Elasticsearch-head プラグインを独立したサービスとしてインストールする必要があり、npm ツール (NodeJS のパッケージ管理ツール) を使用してインストールする必要があります。
Elasticsearch-headをインストールするには、依存するソフトウェアノードとphantomjsを事前にインストールする必要があります。
node: は、Chrome V8 エンジンに基づく JavaScript ランタイム環境です。
phantomjs: は Webkit ベースの JavaScript API であり、目に見えないブラウザとして理解でき、Webkit ベースのブラウザで実行できることはすべて実行できます。

（1）编译安装 node
#上传软件包 node-v8.2.1.tar.gz 到/opt
yum install gcc gcc-c++ make -y

cd /opt
tar zxvf node-v8.2.1.tar.gz

cd node-v8.2.1/
./configure
make && make install

（2）安装 phantomjs
#上传软件包 phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2 到
cd /opt
tar jxvf phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2
cd /opt/phantomjs-2.1.1-linux-x86_64/bin
cp phantomjs /usr/local/bin

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（3）安装 Elasticsearch-head 数据可视化工具
#上传软件包 elasticsearch-head-master.zip 到/opt
cd /opt
unzip elasticsearch-head-master.zip
cd /opt/elasticsearch-head/
npm install		 //安装依赖包

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（4）修改 Elasticsearch 主配置文件
vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
......
--末尾添加以下内容--
http.cors.enabled: true				#开启跨域访问支持，默认为 false
http.cors.allow-origin: "*"			#指定跨域访问允许的域名地址为所有

systemctl restart elasticsearch

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（5）启动 elasticsearch-head 服务
#必须在解压后的 elasticsearch-head 目录下启动服务，进程会读取该目录下的 gruntfile.js 文件，否则可能启动失败。
cd /usr/local/src/elasticsearch-head/
npm run start &

> [email protected] start /usr/local/src/elasticsearch-head
> grunt server

Running "connect:server" (connect) task
Waiting forever...
Started connect web server on http://localhost:9100

#elasticsearch-head 监听的端口是 9100
netstat -natp |grep 9100

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（6）通过 Elasticsearch-head 查看 Elasticsearch 信息
通过浏览器访问 http://192.168.137.101:9100/ 地址并连接群集。如果看到群集健康值为 green 绿色，代表群集很健康。

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（7）插入索引
#通过命令插入一个测试索引，索引为 index-demo，类型为 test。
curl -X PUT 'localhost:9200/index-demo/test/1?pretty&pretty' -H 'content-Type: application/json' -d '{"user":"zhangsan","mesg":"hello world"}'
//输出结果如下：
{
    
    
"_index" : "index-demo",
"_type" : "test",
"_id" : "1",
"_version" : 1,
"result" : "created",
"_shards" : {
    
    
"total" : 2,
"successful" : 2,
"failed" : 0
},
"created" : true
}

浏览器访问 http://192.168.80.10:9100/ 查看索引信息，可以看见索引默认被分片5个，并且有一个副本。
点击“数据浏览”，会发现在node1上创建的索引为 index-demo，类型为 test 的相关信息。

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ELK Logstash デプロイメント (Apache ノード上で動作)

Logstash は通常、ログを監視する必要があるサーバーにデプロイされます。この場合、Logstash は Apache サーバーにデプロイされ、Apache サーバーのログ情報を収集し、Elasticsearch に送信します。

1．更改主机名
hostnamectl set-hostname apache

2．安装Apahce服务（httpd）
yum -y install httpd
systemctl start httpd

3．安装Java环境
yum -y install java
java -version

4．安装logstash
#上传软件包 logstash-6.7.2.rpm 到/opt目录下
cd /opt
rpm -ivh logstash-6.7.2.rpm                          
systemctl start logstash.service                      
systemctl enable logstash.service

ln -s /usr/share/logstash/bin/logstash /usr/local/bin/

5．测试 Logstash
Logstash 命令常用选项：
-f：通过这个选项可以指定 Logstash 的配置文件，根据配置文件配置 Logstash 的输入和输出流。
-e：从命令行中获取，输入、输出后面跟着字符串，该字符串可以被当作 Logstash 的配置（如果是空，则默认使用 stdin 作为输入，stdout 作为输出）。
-t：测试配置文件是否正确，然后退出。

定义输入和输出流：
#输入采用标准输入，输出采用标准输出（类似管道），新版本默认使用 rubydebug 格式输出
logstash -e 'input { stdin{} } output { stdout{} }'

#使用 rubydebug 输出详细格式显示，codec 为一种编解码器
logstash -e 'input { stdin{} } output { stdout{ codec=>rubydebug } }'
......
www.baidu.com										#键入内容（标准输入）
{
    
    
    "@timestamp" => 2020-12-22T02:15:39.136Z,		#输出结果（标准输出处理后的结果）
      "@version" => "1",
          "host" => "apache",
       "message" => "www.baidu.com"
}

#使用 Logstash 将信息写入 Elasticsearch 中
logstash -e 'input { stdin{} } output { elasticsearch { hosts=>["192.168.80.10:9200"] } }'
			 输入				输出			对接
......
www.baidu.com										#键入内容（标准输入）
www.sina.com.cn										#键入内容（标准输入）
www.google.com										#键入内容（标准输入）

//结果不在标准输出显示，而是发送至 Elasticsearch 中，可浏览器访问 http://192.168.80.10:9100/ 查看索引信息和数据浏览。

6．定义 logstash配置文件
Logstash 配置文件基本由三部分组成：input、output 以及 filter（可选，根据需要选择使用）。
●input：表示从数据源采集数据，常见的数据源如Kafka、日志文件等
file   beats   kafka   redis   stdin

●filter：表示数据处理层，包括对数据进行格式化处理、数据类型转换、数据过滤等，支持正则表达式
grok       对若干个大文本字段进行再分割成一些小字段   (?<字段名>正则表达式)   字段名: 正则表达式匹配到的内容
date       对数据中的时间格式进行统一和格式化
mutate     对一些无用的字段进行剔除，或增加字段
mutiline   对多行数据进行统一编排，多行合并或拆分

●output：表示将Logstash收集的数据经由过滤器处理之后输出到Elasticsearch。
elasticsearch   stdout 

#格式如下：
input {
    
    ...}
filter {
    
    ...}
output {
    
    ...}

#在每个部分中，也可以指定多个访问方式。例如，若要指定两个日志来源文件，则格式如下：
input {
    
    
	file {
    
     path =>"/var/log/messages" type =>"syslog"}
	file {
    
     path =>"/var/log/httpd/access.log" type =>"apache"}
}

#修改 Logstash 配置文件，让其收集系统日志/var/log/messages，并将其输出到 elasticsearch 中。
chmod +r /var/log/messages					#让 Logstash 可以读取日志

cd /etc/logstash/conf.d/
vim system.conf
input {
    
    
    file{
    
    
        path =>"/var/log/messages"
        type =>"system"
        start_position =>"beginning"
		# ignore_older => 604800
        sincedb_path => "/etc/logstash/sincedb_path/log_progress"
        add_field => {
    
    "log_hostname"=>"${
     
     HOSTNAME}"}
    }
}
#path表示要收集的日志的文件位置
#type是输入ES时给结果增加一个叫type的属性字段
#start_position可以设置为beginning或者end，beginning表示从头开始读取文件，end表示读取最新的，这个要和ignore_older一起使用
#ignore_older表示了针对多久的文件进行监控，默认一天，单位为秒，可以自己定制，比如默认只读取一天内被修改的文件
#sincedb_path表示文件读取进度的记录，每行表示一个文件，每行有两个数字，第一个表示文件的inode，第二个表示文件读取到的位置（byteoffset）。默认为$HOME/.sincedb*
#add_field增加属性。这里使用了${HOSTNAME}，即本机的环境变量，如果要使用本机的环境变量，那么需要在启动命令上加--alow-env

output {
    
    
    elasticsearch {
    
    												#输出到 elasticsearch
        hosts => ["192.168.80.10:9200","192.168.80.11:9200"]	#指定 elasticsearch 服务器的地址和端口
        index =>"system-%{+YYYY.MM.dd}"							#指定输出到 elasticsearch 的索引格式
    }
}

mkdir /etc/logstash/sincedb_path/
touch /etc/logstash/sincedb_path/log_progress
chown logstash:logstash /etc/logstash/sincedb_path/log_progress

logstash -f system.conf

浏览器访问 http://192.168.80.10:9100/ 查看索引信息

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ELK Kiabana デプロイメント (Node1 ノードで動作)

1．安装 Kiabana
#上传软件包 kibana-6.7.2-x86_64.rpm 到/opt目录
cd /opt
rpm -ivh kibana-6.7.2-x86_64.rpm

2．设置 Kibana 的主配置文件
vim /etc/kibana/kibana.yml
--2--取消注释，Kiabana 服务的默认监听端口为5601
server.port: 5601
--7--取消注释，设置 Kiabana 的监听地址，0.0.0.0代表所有地址
server.host: "0.0.0.0"
--28--取消注释，配置es服务器的ip，如果是集群则配置该集群中master节点的ip
elasticsearch.url:  ["http://192.168.80.10:9200","http://192.168.80.11:9200"] 
--37--取消注释，设置在 elasticsearch 中添加.kibana索引
kibana.index: ".kibana"
--96--取消注释，配置kibana的日志文件路径（需手动创建），不然默认是messages里记录日志
logging.dest: /var/log/kibana.log

3．创建日志文件，启动 Kibana 服务
touch /var/log/kibana.log
chown kibana:kibana /var/log/kibana.log

systemctl start kibana.service
systemctl enable kibana.service

netstat -natp | grep 5601

4．验证 Kibana
浏览器访问 http://192.168.80.10:5601
第一次登录需要添加一个 Elasticsearch 索引：
Management -> Index Pattern -> Create index pattern
Index pattern 输入：system-*	#在索引名中输入之前配置的 Output 前缀“system”

Next step -> Time Filter field name 选择 @timestamp -> Create index pattern

单击 “Discover” 按钮可查看图表信息及日志信息。
数据展示可以分类显示，在“Available Fields”中的“host”，然后单击 “add”按钮，可以看到按照“host”筛选后的结果

5．将 Apache 服务器的日志（访问的、错误的）添加到 Elasticsearch 并通过 Kibana 显示
vim /etc/logstash/conf.d/apache_log.conf
input {
    
    
    file{
    
    
        path => "/etc/httpd/logs/access_log"
        type => "access"
        start_position => "beginning"
    }
    file{
    
    
        path => "/etc/httpd/logs/error_log"
        type => "error"
        start_position => "beginning"
    }
}
output {
    
    
    if [type] == "access" {
    
    
        elasticsearch {
    
    
            hosts => ["192.168.80.10:9200","192.168.80.11:9200"]
            index => "apache_access-%{+YYYY.MM.dd}"
        }
    }
	if [type] == "error" {
    
    
        elasticsearch {
    
    
            hosts => ["192.168.80.10:9200","192.168.80.11:9200"]
            index => "apache_error-%{+YYYY.MM.dd}"
        }
    }
}

cd /etc/logstash/conf.d/
/usr/share/logstash/bin/logstash -f apache_log.conf

浏览器访问 http://192.168.80.10:9100 查看索引是否创建

浏览器访问 http://192.168.80.10:5601 登录 Kibana，单击“Index Pattern -> Create Index Pattern”按钮添加索引， 在索引名中输入之前配置的 Output 前缀 apache_access-*，并单击“Create”按钮。在用相同的方法添加 apache_error-*索引。
选择“Discover”选项卡，在中间下拉列表中选择刚添加的 apache_access-* 、apache_error-* 索引， 可以查看相应的图表及日志信息。

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