ELK日志收集实战：从环境准备到filebeat集成

"该文档主要介绍了如何搭建和配置ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）日志收集系统，特别是侧重于使用Filebeat进行日志采集。ELK是一个流行的日志分析和可视化解决方案，由Elasticsearch用于搜索和存储日志，Logstash处理和过滤日志，Kibana则提供了一个用户界面来展示和交互这些数据。在最新的版本中，Filebeat取代了Logstash作为轻量级的日志转发器。" 在开始ELK设置之前，确保所有环境的时间同步，因为日志记录通常包含时间戳，不一致的时间可能导致日志分析出错。文档首先介绍了环境准备，包括关闭正在运行的Elasticsearch和Kibana服务，清除它们的数据，然后重启服务。关闭服务的命令是`systemctl stop elasticsearch`和`systemctl stop kibana`，清理数据后，使用`systemctl start elasticsearch`和`systemctl start kibana`来启动服务。 接着，文档转向Filebeat的安装和配置。在服务器`db01`上下载并安装Filebeat，接着安装Nginx。Filebeat的配置文件中定义了日志输入路径，例如`/var/log/nginx/access.log`，这样Filebeat就能监控并转发Nginx的日志到Elasticsearch。 在测试阶段，通过访问Nginx服务来生成日志，然后在Kibana中创建索引模式，查看索引图，这有助于理解日志数据的结构。为了收集来自多个源的日志，如`db02`，需要在该服务器上重复类似的过程，确保日志也被发送到Elasticsearch。 文档中还提到了`es-head`，这是一个用于查看和管理Elasticsearch集群的web前端，可以帮助检查日志是否成功导入。通过在`db01`和`db02`上执行多次访问，可以验证Elasticsearch是否正确地收集和存储了来自不同来源的日志。 总结起来，这个文档提供了ELK堆栈中Filebeat部分的详细步骤，涵盖了从环境准备到日志收集和可视化的整个过程，这对于监控和分析服务器日志非常有用。对于希望实施日志管理解决方案的IT专业人员来说，这是一个实用的指南。