ELK日志收集实战:从环境准备到filebeat集成
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更新于2024-08-05
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"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。
2020-03-24 上传
2020-01-16 上传
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