运维日志分析工具ELK：Windows与Linux皆可安装 _日志分析工具

一般提到监控，很多人就会想到监控服务器运行状态，网络运行状态。其实由于业务需要，服务器和网络设备每时每刻产生的海量日志也同样的重要。

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为什么选用ELK？

首先我们来了解一下ELK:

ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana的简称，这三者是核心套件，但并非全部。
Elasticsearch是实时全文搜索和分析引擎，提供搜集、分析、存储数据三大功能；是一套开放REST和JAVA API等结构提供高效搜索功能，可扩展的分布式系统。它构建于Apache Lucene搜索引擎库之上。
Logstash是一个用来搜集、分析、过滤日志的工具。它支持几乎任何类型的日志，包括系统日志、错误日志和自定义应用程序日志。它可以从许多来源接收日志，这些来源包括 syslog、消息传递（例如 RabbitMQ）和JMX，它能够以多种方式输出数据，包括电子邮件、websockets和Elasticsearch 。
Kibana是一个基于Web的图形界面，用于搜索、分析和可视化存储在 Elasticsearch指标中的日志数据。它利用Elasticsearch的REST接口来检索数据，不仅允许用户创建他们自己的数据的定制仪表板视图，还允许他们以特殊的方式查询和过滤数据。

ELK的优势

1.开源免费
ELK是属于免费开源软件，在初期使用阶段无需承担高额的软件费用。
2.分布式部署以及扩容方便
Elasticsearch的高度扩展性，这一点类似于Ceph，能够在新节点加入以后，索引index会自动在新节点平衡。摆脱了以往单节点性能瓶颈。
3.用途
ELK开源解决方案开源用在故障排查、监控预警、关联事件、数据分析等等，用途及其广泛。
linux部署ELK本次Linux采用centos7.6来部署ELK 。
[root@elk ~]# cat /etc/redhat-release CentOS Linux release 7.6.1810 (Core) 和之前文章类似，这次我还是采用Docker，（原因就是无需部署各种环境）
curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker --mirror Aliyun

安装Elasticsearch

先去docker官网获取最新的Elasticsearch镜像，如下图最新版本是7.9.3

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拉取最新的Elasticsearch镜像：
docker pull elasticsearch:7.9.3创建网络，让其他组件运行在同一个网络下：
docker network create yunweichongzi

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运行elasticsearch容器：

docker run -d --name elasticsearch --net yunweichongzi -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" elasticsearch:7.9.3

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浏览器或者用curl访问IP+9200端口，出现如下图的提示代表elasticsearch安装成功。

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2.安装Kibana
同样拉取kibana镜像，注意一定要和elasticsearch的版本一致。
docker pull kibana:7.9.3

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运行kibana容器。
docker run -d --name kibana --net yunweichongzi -p 5601:5601 kibana:7.9.3通过浏览器访问ip+5601，访问到下面的页面代表安装成功。

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3.安装Logstash
拉取同版本的镜像
docker pull logstash:7.9.3创建两个文件一个是logstash.yml,另一个是test.conf
【运维日志分析工具ELK：Windows与Linux皆可安装】

cat logstash.yml path.config: /usr/share/logstash/conf.d/*.confpath.logs: /var/log/logstashcat conf.d/test.conf input {beats {port => 5044codec => "json"}}output {elasticsearch { hosts => ["172.18.0.2:9200"] }stdout { codec => rubydebug }}