ELK 集群，腾讯云上的日志监控不用愁

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导语：公司项目，越来越多的系统在计划上云。如何监控云上的系统运行，是每个系统上云的过程中都会碰到的一个问题。在这里，我们以公司的某个项目为例，向大家详细阐述该项目上云后的日志监控方案，详细讲解如何通过ELK集群，实现每天百G日志的监控。

此项目原本是一个包含众多业务流的一个 APP 监控系统，在迁移到腾讯云之后，希望接入更多的业务，日志监控压力也随之剧增，每天的日志数量将达到百 G 以上，为满足这个项目的日志监控需求，特意在腾讯云的 kubernetes(K8s) 上配置了一套 ELK 集群。

1.ELK 系统介绍

我们在 SNGAPM 项目这个配置的 ELK 系统主要包含四个部分 filebeat，logstash，elasticsearch 以及 kibana。其中

  • filebeat 主要负责日志的收集，能自动感知日志文件中增加的 log 条目。
  • logstash 主要负责日志文件的转发，并且在转发过程中对日志进行过滤和整理。
  • elasticsearch 可以看作一个高效的集群化的数据库，可以直接通过 url 对其进行访问，在 ELK 中，主要负责 ELK 的存储，也是整个ELK 系统的核心。
  • kibana 可以看作 elasticsearch 的一个前端页面，其将用户的操作转化为 elasticsearch 的查询指令，并将从 elasticsearch 查询到的数据进行图形化展示。

2. ELK 集群预览

在物理机上，可以通过多台服务器构建一个 ELK 的集群，在腾讯云上，配置 ELK 集群的另一种方式就是通过 kubernetes 管理一个包含多个 pods 的 ELK。

[1502694322000_2770_1502694322377.png]

3. ELK 集群配置

集群化的 ELK 系统的关键就是配置集群化的 elasticsearch 系统，通过配置 elasticsearch 的集群，实现海量日志的存储，和快速查询。

配置 elasticsearch 集群，我们主要参考了 github 上的一个样例 kubernetes-elasticsearch-cluster。

我们将 elasticsearch 节点，分为 master, client, data 三种类型，分别负责不同的任务，其中

  • Master 节点 - 只复杂集群的管理，不存储日志数据，也不接受 HTTP 请求
  • Client 节点 - 主要负责接受 HTTP 请求，不存储日志数据
  • Data 节点 - 主要负责数据的存储，不接受 HTTP 请求

在这，我们给出我们的配置文件供大家参考和借鉴

首先，给出 elasticsearch 的集群配置方法

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cluster:  
name: ${CLUSTER_NAME}

node:

master: ${NODE_MASTER}

data: ${NODE_DATA}

name: ${NODE_NAME}

ingest: ${NODE_INGEST}

max_local_storage_nodes: ${MAX_LOCAL_STORAGE_NODES}


network.host: ${NETWORK_HOST}


path:

data: //

logs: //


bootstrap:

memory_lock: true


http:

enabled: ${HTTP_ENABLE}

compression: true

cors:

enabled: ${HTTP_CORS_ENABLE}

allow-origin: ${HTTP_CORS_ALLOW_ORIGIN}


discovery:

zen:

ping.unicast.hosts: ${DISCOVERY_SERVICE}

minimum_master_nodes: ${NUMBER_OF_MASTERS}

其次是配置 kibana，只需要提供 elasticsearch 的访问 url，就能直接与 elasticsearch 进行直接交互（如果配置了 x-pack 插件，还须提供相应的用户名以及密码才能访问）。

代码语言：txt
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server.host: "0.0.0.0"


elasticsearch.url: "http://elasticsearch.default.svc.cluster.local:9200"


elasticsearch.username: ""

elasticsearch.password: ""

最后是配置 logstash 以及 filebeat

在 filebeat 中设置日志文件的路径，并在输入的日志数据上加上标签，方便 logstash 对日志进行分类，对不同的日志类型进行不同的处理。

代码语言：txt
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filebeat.prospectors:


    

  • input_type: log
    
paths:
    
- /.log
    
- /    .log
    
document_type: json_log
    
tags: ["json-log", "itrans"]
    • 



output.logstash:

hosts: ${LOGSTASH_HOSTS:?No logstash host configured. Use env var LOGSTASH_HOSTS to set hosts.}


logging.level: info

logging.files:

path: /home

name: filebeat.log

在这里，logstash 根据日志的标签，对不同类型的日志，执行不同的处理（如果配置了 x-pack 插件，还须提供相应的用户名以及密码才能访问）。

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input {

beats {

port => 5043

congestion_threshold => 60

}

}


filter {

if "json-log" in [tags] {

json {

source => "message"

remove_field => [ "message"]

}

mutate {

replace => { "type" => "json-log" }

}

}

}


output {

if "json-log" in [tags] {

elasticsearch {

hosts => ["elasticsearch:9200"]

manage_template => false

index => "%{label}-%{ YYYY.MM.dd.HH}"

user => ******

password => ******

}

} else {

elasticsearch {

hosts => ["elasticsearch:9200"]

manage_template => false

index => "unlabeled-%{ YYYY.MM.dd.HH}"

user => ******

password => ******

}

}

}

4.在 Kubernetes 上运行所需的 yaml 文件

想要实现 ELK 集群在 Kubernetes 上的运行自然少不了相应的 yaml 文件，我们使用的 yaml 文件主要参考了 kubernetes-elk-cluster、kubernetes-elasticsearch-cluster等仓库。

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