一、ELK日志分析系统简介
1、日志服务器的优缺点
优点
提高安全性
集中存放日志
缺点
对日志的分析困难
2、ELK
日志简化分析的管理工具，由Elasticsearch(ES)、Logstash、Kibana三个开源工具组成，官方网站: https://www.elastic.co/products
- ES(nosql非关数据库)：存储功能和索引
- Logstash(收集日志)：到应用服务器上拿取log,并进行格式转换后输出到es中
通过input功能来收集/采集log - filter过滤器：格式化数据
- output输出：日志输出到es数据库内
- Kibana(展示工具)：将es内的数据在浏览器展示出来，通过UI界面展示(可以根据自己的需求对日志进行处理，方便查阅读取)
2.1、Logstash管理包含四种工具
- Packetbeat ( 搜集网络流量数据)
- Topbeat(搜集系统、进程和文件系统级别的CPU和内存使用情况等数据)
- Filebeat (搜集文件数据)，相较于Logstash是轻量级工具
- Winlogbeat (搜集Windows事件日志数据)
2.2、日志处理步骤
- Logstash收集AppServer产生的Log,并将log进行集中化管理
- 将日志格式化(Logstash) 并存放到ElasticSearch集群中
- 对格式化后的数据进行索引|和存储( Elasticsearch)
- Kibana则从Es集群中查询数据生成图表，再返回给browsers
3.Elasticsearch的基础核心概念
-
接近实时(NRT)
elasticsearch是一个接近实时的搜索平台，这意味着，从索引一个文档直到这个文档能够被搜索到有一个轻微的延迟(通常是1秒) -
集群(cluster)
一个集群就是由一个或多个节点组织在一起，它们共同持有整个的数据，并一起提供索引和搜索功能。其中一个节点为主节点，这个主节点是可以通过选举产生的，并提供跨节点的联合索引和搜索的功能。集群有一个唯一性标示的名字，默认是elasticsearch
集群名字很重要，每个节点是基于集群名字加入到其集群中的。因此，确保在不同环境中使用不同的集群名字。一个集群可以只有一个节点。强烈建议在配置elasticsearch时， 配置成集群模式。es 具有集群机制，节点通过集群名称加入到集群中，同时在集群中的节点会有一个自己的唯一 身份标识(自己的名称) . -
节点(node)
节点就是一台单一的服务器，是集群的一部分，存储数据并参与集群的索引和搜索功能。像集群一样，节点也是通过名字来标识，默认是在节点启动时随机分配的字符名。当然，你可以自己定义。该名字也很重要，在集群中用于识别服务器对应的节点。 -
索引
一个索引就是一个拥有积分相似特征的文档的集合，由一个名字来标识（必须全部是小写字母），索引相对于关系型数据库的库 -
类型
在一个索引种，可以定义一种或多种类型，一个类型是索引的一个逻辑上的分类/分区，其语义完全自定义。类型相对于关系型数据库的表 -
文档
一个文档是一个可被索引的基础信息单元，文档相对于关系型数据库的列 -
分片和副本
①分片的主要原因
a：水平分割扩展、增大存储量
b：分布式并行分片操作，提高性能和吞吐量
②副本的主要原因
a： 高可用性，以应对分片或节点故障
b： qps性能、增大吞吐量，搜索可以并行在所有副本上执行
③分片和副本的数量可以在索引创建的时候指定，在索引创建之后，可以动态地改变副本的数量，但是不能改变分片的数量
4.logstash介绍
4.1 主要组件
- Shipper:日志收集者
负责监控本地日志文件的变化，及时把日志文件的最新内容收集起来。通常，远程代理端(agent) 只需要运行这个组件 - Indexer:日志存储者
负责接收日志并写入到本地文件 - Broker:日志Hub
负责连接多个Shipper和多个Indexer - Searchandstorage
允许对事件进行搜索和存储 - Web Interface
基于Web的展示界面
正是由于以上组件在LogStash架构中可独立部署，才提供了更好的集群扩展性
4.2 主机分类
- 代理主机(agent host) :作为事件的传递者(shipper)，将各种日志数据发送至中心主机;只需运行Logstash 代理(agent)程序;
- 中心主机(central host) :可运行包括中间转发器(Broker)、索引器(Indexer) 、搜索和存储器(Search and Storage )
Web界面端“(Web Interface) 在内的各个组件，以实现对日志数据的接收、处理和存储
5.Kibana介绍
Kibana是一个 针对Elasticsearch的开源分析及可视化平台，用来搜索、查看交互存储在Elasticsearch索引中的数据。
使用Kibana，可以通过各种图表进行高级数据分析及展示。Kibana让海量数据更容易理解。它操作简单，基于浏览器的用户界面可以快速创建仪表板(dashboard) 实时显示Elasticsearch查询动态。设置Kibana非常简单。无需编写代码，几分钟内就可
以完成Kibana安装并启动Elasticsearch索引监测。
主要功能:
- Elasticsearch无缝之集成。Kibana架构为Elast icsearch定制， 可以将任何结构化和非结构化数据加入Elast icsearch索引。Kibana还充分利用了Elasticsearch强大的搜索和分析功能。
- 整合你的数据。Kibana能够更好地处理海量数据，并据此创建柱形图、折线图、散点图、直方图、饼图和地图。
- 复杂数据分析。Kibana提升了Elasticsearch分析能力，能够更加智能地分析数据，执行数学转换并且根据要求对数据切
割分块。 - 让更多团队成员受益。强大的数据库可视化接口让各业务岗位都能够从数据集合受益。
- 接口灵活，分享更容易。使用Kibana可以更加方便地创建、保存、分享数据，并将可视化数据快速交流。
- 配置简单。Kibana的配置和启用非常简单，用户体验非常友好。Kibana自带Web服务器，可以快速启动运行。
- 可视化多数据源。Kibana可 以非常方便地把来自Logstash、ES-Hadoop、 Beats或第三方技术的数据整合到Elasticsearch，支持的第三方技术包括Apache Flume、 Fluentd等
- 简单数据导出。Kibana可以方便地导出感兴趣的数据，与其它数据集合并融合后快速建模分析，发现新结果。
二、配置ELK日志分析系统
node1 192.168.30.7 主要软件：Elasticsearch kibana
node2 192.168.30.8 主要软件： Elasticsearch
web 192.168.30.9 主要软件： logstash apache
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