<h2>基于ELK+Filebeat搭建日志中心</h2>    <p>本文是基于docker进行的容器化搭建ELK</p>    <h2>当前环境</h2>    <ol>     <li>系统：centos7</li>     <li>docker 1.12.1</li>    </ol>    <h2>介绍</h2>    <h3>ElasticSearch</h3>    <p>Elasticsearch 是一个实时的分布式搜索和分析引擎，它可以用于全文搜索，结构化搜索以及分析。它是一个建立在全文搜索引擎 Apache Lucene 基础上的搜索引擎，使用 Java 语言编写。</p>    <h3>Logstash</h3>    <p>Logstash 是一个具有实时渠道能力的数据收集引擎，主要用于日志的收集与解析，并将其存入 ElasticSearch中。</p>    <h3>Kibana</h3>    <p>Kibana 是一款基于 Apache 开源协议，使用 JavaScript 语言编写，为 Elasticsearch 提供分析和可视化的 Web 平台。它可以在 Elasticsearch 的索引中查找，交互数据，并生成各种维度的表图。</p>    <h3>Filebeat</h3>    <p>引入Filebeat作为日志搜集器，主要是为了解决Logstash开销大的问题。相比Logstash，Filebeat 所占系统的 CPU 和内存几乎可以忽略不计。</p>    <h2>架构</h2>    <h3>不引入Filebeat</h3>    <p><img src="https://simg.open-open.com/show/9e1b16a82a82de238ba8efbee2ada191.png"></p>    <h3>引入Filebeat</h3>    <p><img src="https://simg.open-open.com/show/7e17cfa97e469529ba1c5387f4ce8e96.png"></p>    <h2>部署</h2>    <h3>启动ElasticSearch</h3>    <pre>  <code class="language-javascript">docker run -d -p 9200:9200 --name elasticsearch elasticsearch</code></pre>    <h3>启动Logstash</h3>    <pre>  <code class="language-javascript"># 1. 新建配置文件logstash.conf  input {      beats {          port => 5044      }  }    output {      stdout {          codec => rubydebug      }      elasticsearch {          #填写实际情况elasticsearch的访问IP，因为是跨容器间的访问，使用内网、公网IP，不要填写127.0.0.1|localhost          hosts => ["{$ELASTIC_IP}:9200"]         }  }    # 2.启动容器，暴露并映射端口，挂载配置文件  docker run -d --expose 5044 -p 5044:5044 --name logstash -v "$PWD":/config-dir logstash -f /config-dir/logstash.conf</code></pre>    <h3>启动Filebeat</h3>    <p>下载地址： <a href="/misc/goto?guid=4959741382339162439" rel="nofollow,noindex">https://www.elastic.co/downloads/beats/filebeat</a></p>    <pre>  <code class="language-javascript"># 1.下载Filebeat压缩包  wget https://artifacts.elastic.co/downloads/beats/filebeat/filebeat-5.2.2-linux-x86_64.tar.gz    # 2.解压文件  tar -xvf filebeat-5.2.2-linux-x86_64.tar.gz    # 3.新建配置文件filebeat.yml  filebeat:    prospectors:      - paths:          - /tmp/test.log #日志文件地址        input_type: log #从文件中读取        tail_files: true #以文件末尾开始读取数据  output:    logstash:        hosts: ["{$LOGSTASH_IP}:5044"] #填写logstash的访问IP    # 4.运行filebeat    ./filebeat-5.2.2-linux-x86_64/filebeat -e -c filebeat.yml</code></pre>    <h3>启动Kibana</h3>    <pre>  <code class="language-javascript">docker run -d --name kibana -e ELASTICSEARCH_URL=http://{$ELASTIC_IP}:9200 -p 5601:5601 kibana</code></pre>    <h2>测试</h2>    <ol>     <li>模拟日志数据</li>    </ol>    <pre>  <code class="language-javascript"># 1.创建日志文件  touch /tmp/test.log    # 2.向日志文件中写入一条nginx访问日志  echo '127.0.0.1 - - [13/Mar/2017:22:57:14 +0800] "GET / HTTP/1.1" 200 3700 "-" "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_11_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/46.0.2490.86 Safari/537.36" "-"' >> /tmp/test.log</code></pre>    <ol>     <li>访问 http://{$KIBANA_IP}:5601</li>    </ol>    <p style="text-align:center"><img src="https://simg.open-open.com/show/a308356e9f91eb864a3bcea1f6245365.png"> <img src="https://simg.open-open.com/show/e7ed2db7425ddddfb3ef36d5bc6d86ec.png"></p>    <h2>总结</h2>    <p>本文主要讲述了如何一步步搭建ELK的过程，以及Filebeat在其中所起的作用。</p>    <p>这儿仅仅给大家做了一个演示，要在生产环境中部署时，还需使用数据卷进行数据持久化，容器内存问题也需考虑，elasticsearch与logstash都是相对吃内存的，如果不加以限制，很可能会拖垮你整个服务器。</p>    <p>当然安全因素也是大家不能忽视的，如传输的安全性、端口权限的最小化暴露程度，防火墙设置等。</p>    <h2>后续</h2>    <ol>     <li>logstash解析日志格式，如JAVA、nginx、nodejs等日志；</li>     <li>elasticsearch的常用搜索语法；</li>     <li>通过kibana制作可视化图表；</li>    </ol>    <p> </p>    <p>来自：https://github.com/jasonGeng88/blog/blob/master/201703/elk.md</p>    <p> </p>