ELK （Elasticsearch、Logstash、Kibana）日志分析系统的好处是可以集中查看所有服务器日志，减轻了工作量，从安全性的角度来看，这种集中日志管理可以有效查询以及跟踪服务器被攻击的行为。
Elasticsearch 是个开源分布式实时分析搜索引擎，建立在全文搜索引擎库Apache Lucene基 础上，同时隐藏了Apache Lucene的复杂性。Elasticsearch 将所有的功能打包成一个独立的服务，并提供了一个简单的RESTful API接口。它具有分布式、零配置、自动发现、索引自动分片、索引副本机制、RESTful 风格接口、多数据源，自动搜索负载等特点。
> Logstash 是一个完全开源的工具，主要用于日志收集，同时可以对数据处理，并输出给 Elasticsearch。
> Kibana 也是一个开源和免费的工具，Kibana可以为Logstash 和 ElasticSearch提供图形化的日志分析 Web 界面，可以汇总、分析和搜索重要数据日志。
进行日志处理分析，一般需要经过以下几个步骤。
(1) 将日志进行集中化管理。
(2) 将日志格式化(Logstash)并输出到 Elasticsearch。
(3) 对格式化后的数据进行索引和存储(Elasticsearch)。
(4) 前端数据的展示(Kibana)。
- Elasticscarch介绍
Elasticsearch是一个基于Lucene 的搜索服务器。它稳定、可靠、快速，而且具有比较好的水平扩展能力，为分布式环境设计，在云计算中被广泛应用。Elasticsearch提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful Web接口。通过该接口，用户可以通过浏览器和 Elasticsearch 通信， Elasticsearch 是用 Java 开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，Wikipedia、 Stack、Overflow、GitHub等都基于Elasticsearch 来构建搜索引擎，具有实时搜索、稳定，可靠、快速，安装使用方便等特点，
Elasticsearch的基础核心概念。
> 接近实时（NRT）： Elasticsearch 是一个搜索速度接近实时的搜索平台，响应速度非常快，从 索引一个文档直到这个文档能够被搜索到只有一个轻微的延迟(通常是1s)。
> 群集(cluster)：群集就是由一个或多个节点组织在一起，在所有的节点上存放用户数据并一起提供索引和搜索功能。通过选举产生主节点，并提供跨节点的联合索引和搜索的功能。每个群集都有一个唯一标示的名称，默认是Elasticsearch，每个节点是基于群集名字加 入到其群集中的。一个群集可以只有一个节点，为了具备更好的容错性，通常配置多个节 点，在配置群集时，建议配置成群集模式。
> 节点(node)：是指一台单一的服务器，多个节点组织为一个群集，每个节点都存储数据并 参与群集的索引和搜索功能。和群集一样，节点也是通过名字来标识的，默认情况下，在节点启动时会随机分配字符名。也可以自定义。通过指定群集名字，节点可以加入到群集 中。默认情况，每个节点都已经加入 Elasticsearch群集。如果群集中有多个节点，它们将会 自动组建一个名为Elasticsearch 的群集。
> 索引 (index)：类似于关系型数据库中的"库"。当索引一个文档后.就可以使用 Elasticsearch 搜索到该文档，也可以简单地将索引理解为存储数据的地方，可以方便地进行全文索引。 在 index下面包含存储数据的类型(Type)，Type类似于关系型数据库中的"表"，用来存放具体数据，而Type 下面包含文档(Document)，文档相当于关系型数据库的"记录"，一个 文档是一个可被索引的基础信息单元。
> 分片和副本(shards & replicas)：Elasticsearch 将索引分成若干个部分，每个部分称为一个分片，每个分片就是一个全功能的独立的索引。分片的数量一般在索引创建前指定，且创建索引后不能更改。
分片的两个最主要原因如下。
* 水平分割扩展，增大存储量。
* 分布式并行跨分片操作，提高性能和吞吐量。
- Logstash 介绍
Logstash 的理念很简单，它只做三件事情:数据输入、数据加工(如过滤，改写等)以及数据输出。通过组合输入和输出，可以实现多种需求。Logstash 处理日志时，典型的部署架构围。
LogStash的主要组件如下。
> Shipper：日志收集者。负责监控本地日志文件的变化，及时收集最新的日志文件内容。通常，远程代理端(agent)只需要运行这个组件即可。
> 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.
> Search and Storage：允许对事件进行搜索和存储。
> Web Interface：基于Web的展示界面。
- Kibana介绍
Kibana是一个针对Elasticsearch 的开源分析及可视化平台，主要设计用来和 Elasticsearch 一起工作，可以搜索，查看存储在Elasticsearch 索引中的数据，并通过各种图表进行高级数据分析及展示。 Kibana可以让数据看起来一目了然。它操作简单，基于浏览器的用户界面可以让用户在任何位置都可以实时浏览。Kibena可以快速创建仪表板(dashboard)实时显示Elasticsearch查询动态。Kibana使 用非常简单，只需要添加索引就可以监测Elasticsearch 索引数据。
Kibana的主要功能如下。
> Elasticsearch无缝之集成。Kibana架构是为Elasticsearch 定制的，可以将任何(结构化和非结 构化)数据加入Elasticsearch索引。Kibana还充分利用了 Elasticsearch 强大的搜索和分析功能。
> 整合数据。Kibana可以让海是数据变得更容易理解，根据数据内容可以创建形象的柱形图， 折线图、散点图、直方图、饼图和地图，以方便用户查看。
> 复杂数据分析。Kibana 提升了 Elasticsearch 的分析能力，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，与其他数据集合并融合后快速建模分析，发现新结果。
实验环境
虚拟机 3台 centos7.9
网卡NAT模式 数量 1
组件包
elasticsearch-5.5.0.rpm elasticsearch-head.tar.gz node-v8.2.1.tar.gz
phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2 logstash-5.5.1.rpm
kibana-5.5.1-x86_64.rpm
|----------|--------------|----------------------|
| 设备 | IP | 备注 |
| Centos01 | 192.168.8.34 | Node1 elasticsearch |
| Centos02 | 192.168.8.35 | Node2 kibana |
| Centos03 | 192.168.8.36 | Node3 logstash+httpd |
初始化配置
都需安装 java运行环境jdk 192.168.8.34 192.168.8.35
yum -y install java jcc jcc-j++
安装elasticsearch
Node1 Node2 都配置 192.168.8.34 192.168.8.35
cat << EOF >> /etc/hosts
192.168.8.34 node1
192.168.8.35 node2
EOF
上传安装包 elasticsearch-5.5.0.rpm 192.168.8.34 192.168.8.35
rpm -ivh elasticsearch-5.5.0.rpm
编辑elasticsearch 配置文件 192.168.8.34 192.168.8.35
vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
cluster.name: my-elk-cluster #群集名称
node.name: node1 #节点名称，不同节点修改编号
path.data: /data/elk_data #日志收集目录
path.logs: /data/elk_log #日志存放路径
bootstrap.memory_lock: false #不锁定内存
network.host: 0.0.0.0 #监听IP
http.port: 9200 #监听端口
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["node1", "node2"] #单播实现群集
[root@node1 ~]# mkdir -p /data/elk_data && mkdir -p /data/elk_log
[root@node1 ~]# chown -R elasticsearch:elasticsearch /data
[root@node1 ~]# systemctl start elasticsearch
Node1 部署elasticearch-head插件 192.168.8.34
上传安装包
node-v8.2.1.tar.gz
elasticsearch-head.tar.gz
phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2
tar zxf node-v8.2.1.tar.gz
cd node-v8.2.1
./configure && make && make install
安装phantomjs 组件 192.168.8.34
yum -y install bzip2
[root@node1 ~]# tar jxf phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2
[root@node1 ~]# mv phantomjs-2.1.1-linux-x86_64 /usr/src/phantomjs2.1
[root@node1 ~]# ln -s /usr/src/phantomjs2.1/bin/* /usr/local/bin/
安装elasticsearch-head 组件 192.168.8.34
[root@node1 ~]# tar zxf elasticsearch-head.tar.gz
[root@node1 ~]# cd elasticsearch-head
[root@node1 elasticsearch-head]# npm install
cat << EOF >> /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
http.cors.allow-headers: Authorization,Content-Type
EOF
systemctl restart elasticsearch
npm run start &
Node3上部署 httpd+ logstash 192.168.8.36
上传安装包 logstash-5.5.1.rpm
yum -y install httpd
rpm -ivh logstash-5.5.1.rpm
ln -s /usr/share/logstash/bin/logstash /usr/local/sbin/
编辑自定义提交日志配置 192.168.8.36
vim /etc/logstash/conf.d/httpd_log.conf
input {
file {
path => "/var/log/httpd/access_log"
type => "access"
start_position => "beginning"
}
file {
path => "/var/log/httpd/error_log"
type => "error"
start_position => "beginning"
}
}
output {
if [type] == "access" {
elasticsearch {
hosts => ["192.168.8.34:9200"]
index => "httpd_access-%{+YYYY.MM.dd}"
}
}
if [type] == "error" {
elasticsearch {
hosts => ["192.168.8.34:9200"]
index => "httpd_error-%{+YYYY.MM.dd}"
}
}
}
启动httpd 192.168.8.36
systemctl start httpd
启动日志传递 192.168.8.36
nohup logstash -f /etc/logstash/conf.d/httpd_log.conf &
验证
Node2安装 kibana 图形化查看工具 192.168.8.35
上传安装包 kibana-5.5.1-x86_64.rpm
rpm -ivh kibana-5.5.1-x86_64.rpm
vim /etc/kibana/kibana.yml
cat << EOF >> /etc/kibana/kibana.yml
server.port: 5601
server.host: "0.0.0.0"
elasticsearch.url: "http://192.168.8.34:9200"
kibana.index: ".kibana"
EOF
systemctl enable kibana --now
验证
