【ELK】-1 ELK的简要介绍

文章目录

- 1、ELK概述
- - [1.1 为什么要使用ELK](#1.1 为什么要使用ELK)
  - [1.2 完整日志系统基本特征](#1.2 完整日志系统基本特征)
  - [1.3 ELK简介](#1.3 ELK简介)
  - [1.4 ELK工作原理](#1.4 ELK工作原理)
  - [1.5 其他日志系统](#1.5 其他日志系统)
- 2、常用的几种日志收集方案
- - [2.1 场景](#2.1 场景)

1、ELK概述

1.1 为什么要使用ELK

日志主要包括系统日志、应用程序日志和安全日志。系统运维和开发人员可以通过日志了解服务器软硬件信息、检查配置过程中的错误及错误发生的原因。经常分析日志可以了解服务器的负荷，性能安全性，从而及时采取措施纠正错误。

往往单台机器的日志我们使用grep、awk等工具就能基本实现简单分析，但是当日志被分散存储在不同的设备上。如果你管理数十上百台服务器，你还在使用依次登录每台机器的传统方法查阅日志。这样是不是感觉很繁琐和效率低下。当务之急我们使用集中化的日志管理，例如：开源的rsyslog，将所有服务器上的日志收集汇总。集中化管理日志后，日志的统计和检索又成为一件比较麻烦的事情，一般我们使用grep、awk和wc等Linux命令能实现检索和统计，但是对于要求更高的查询、排序和统计等要求和庞大的机器数量依然使用这样的方法难免有点力不从心。

一般大型系统是一个分布式部署的架构，不同的服务模块部署在不同的服务器上，问题出现时，大部分情况需要根据问题暴露的关键信息，定位到具体的服务器和服务模块，构建一套集中式日志系统，可以提高定位问题的效率。

1.2 完整日志系统基本特征

收集：能够采集多种来源的日志数据

传输：能够稳定的把日志数据解析过滤并传输到存储系统

存储：存储日志数据

分析：支持 UI 分析

警告：能够提供错误报告，监控机制

1.3 ELK简介

ELK平台是一套完整的日志集中处理解决方案，将 ElasticSearch、Logstash 和 Kiabana 三个开源工具配合使用，完成更强大的用户对日志的查询、排序、统计需求。

●ElasticSearch：是基于 Lucene（一个全文检索引擎的架构）开发的分布式存储检索引擎，提供搜集、分析、存储数据三大功能。

Elasticsearch 是用 Java 开发的，可通过 RESTful Web 接口，让用户可以通过浏览器与 Elasticsearch 通信。

Elasticsearch是一个实时的、分布式的可扩展的搜索引擎，允许进行全文、结构化搜索，它通常用于索引和搜索大容量的日志数据，也可用于搜索许多不同类型的文档。

●Logstash：作为数据收集引擎 。它支持动态的从各种数据源搜集数据，并对数据进行过滤、分析、丰富、统一格式等操作，然后存储到用户指定的位置，一般会发送给 Elasticsearch。

Logstash 由 Ruby 语言编写，运行在 Java 虚拟机（JVM）上，是一款强大的数据处理工具，可以实现数据传输、格式处理、格式化输出。Logstash 具有强大的插件功能，常用于日志处理。

●Kiabana：Kibana 通常与 Elasticsearch 一起部署，Kibana 是 Elasticsearch 的一个功能强大的数据可视化 Dashboard，Kibana 提供图形化的 web 界面来浏览 Elasticsearch 日志数据，可以用来汇总、分析和搜索重要数据。

//可以添加的其它组件：

●Filebeat：轻量级的开源日志文件数据搜集器。通常在需要采集数据的客户端安装 Filebeat，并指定目录与日志格式，Filebeat 就能快速收集数据，并发送给 Logstash 进行解析，或是直接发给 Elasticsearch 存储，性能上相比运行于 JVM 上的 Logstash 优势明显（Logstash 对内存、CPU、IO 等资源消耗比较高），是对 Logstash 的替代。常应用于 ELFK 架构当中，也叫做 ELK Stack。

#Filebeat 结合 Logstash 带来好处：

1）Logstash是在JVM上运行的，资源消耗比较大。而FileBeat是基于golang编写的，功能较少但资源消耗也比较小，更轻量级。

2）Logstash 和Filebeat都具有日志收集功能，Filebeat更轻量，占用资源更少。

3）Logstash 具有Filter功能，能过滤分析日志。

4）一般结构都是Filebeat采集日志，然后发送到消息队列、Redis、MQ中，然后Logstash去获取，利用Filter功能过滤分析，然后存储到Elasticsearch中

5）FileBeat和Logstash配合，实现背压机制。当将数据发送到Logstash或Elasticsearch时，Filebeat使用背压敏感协议，以应对更多的数据量。如果Logstash正在忙于处理数据，则会告诉Filebeat 减慢读取速度。一旦拥堵得到解决，Filebeat就会恢复到原来的步伐并继续传输数据。

●缓存/消息队列（Redis、Kafka、RabbitMQ等）：可以对高并发日志数据进行流量削峰和缓冲，这样的缓冲可以一定程度的保护数据不丢失，还可以对整个架构进行应用解耦。

●Fluentd：是一个流行的开源数据收集器。由于 Logstash 太重量级的缺点，Logstash 性能低、资源消耗比较多等问题，随后就有 Fluentd 的出现。相比较 Logstash，Fluentd 更易用、资源消耗更少、性能更高，在数据处理上更高效可靠，受到企业欢迎，成为 Logstash 的一种替代方案，常应用于 EFK 架构当中，因为使用 go 语言所以经常用于 K8S 集群进行数据统一收集。

1.4 ELK工作原理

（1）在所有需要收集日志的服务器上部署 Logstash；或者先将日志进行集中化管理在日志服务器上，在日志服务器上部署 Logstash。

（2）Logstash 收集日志，将日志格式化并输出到 Elasticsearch 群集中。

（3）Elasticsearch 对格式化后的数据进行索引和存储。

（4）Kibana 从 ES 群集中查询数据生成图表，并进行前端数据的展示。

总结：Logstash 作为日志搜集器，从数据源采集数据，并对数据进行过滤，格式化处理，然后交由 Elasticsearch 存储，Kibana 对日志进行可视化处理。

1.5 其他日志系统

名称	安装的组件	优点
ELK/EFK	Elasticsearch、Logstash 、Kibana	支持自定义grok正则解析复杂i日志内容；dashbord支持丰富的可视化展示
loki	grafana、loki、promtail	占用资源小；grafana原生支持；查询速度快

2、常用的几种日志收集方案

shell/python脚本
rsyslog
ELK/EFK
loki(云原生，容器)
zabbix 用的比较少
阿里云的日志收集工具 SLS、腾讯云CLS

2.1 场景

服务器规模较小时
- 如果只有几台或者十几台，节约成本，可以不做任何日志集中管理，直接登录到服务器捞日志查看（缺点明显：操作繁琐，效率低下，当服务器宕机不可用时，无法及时搜集查看日志）
- 通过rsyslog或者shell/python脚本自动化收集日志，集中保存到统一的日志服务器中进行统一管理（缺点：当服务器规模数量较多时，管理和检索日志的成本会比较高）
服务器规模较大
- 采用大型的日志系统：ELK/EFK 来实现自动收集日志
针对云原生或者容器的场景
- EFK /loki