记录日志系统的安装-部署-配置-使用文档(3)
日志系统使用文档(长期完善)登录1输入对应用户密码 索引模式(管理级操作)1默认初始进来是这个页面,建立匹配的索引模式方可进行日志查询 创建索引模式1先创建匹配模式,例如我这里创建的索引模式名称为sopei-dev02*,则代表可查看以sopei-dev02开头的索引下的日志(备注: 下面可以看到匹配到了8月9日的debug日志和error日志) 选择全局时间筛选字段,创建模式完成 创建及分配用户和角色(管理级操作)123目前先以查看日志者和创建索引模式者及管理者区分eg: 设置一个log-view角色,仅可对dev机器上的日志进行读取操作,然后赋予xiaowu用户 创建用户 日志查看日志流模式查看 1eg: 查看module为xxx,trace-id为xiaowu-12345673453463并且是error类型的日志 discover查看1查询方式和流模式一样,看到的内容是以es(_source)实际存储格式展示的
记录日志系统的安装-部署-配置-使用文档(5)
ELK-ALERTING - 告警功能(使用告警功能必须配置ssl,配置安全性可以站内搜索[记录日志系统的安装-部署-配置-使用文档(4)] kibana本身提供了告警功能,左菜单位位置(7.14.0),但是免费支持的告警操作只有写入索引和写入kibana日志,其他功能需要dollar,19美元一个月,网上提到一个方案sentinl,但是似乎截止到21210820仅支持到kibana7.6.1的版本 创建连接器(以邮件和webhook举例), 邮件 12345678企业微信邮箱发送方主机ip : smtp.exmail.qq.comport : 465qq邮箱发送方主机ip : smtp.qq.comport : 465/587记得在账户那里开启smtp,然后密码是授权码 测试, 可以有多个接收方 飞书webhook 企业微信群机器人 发个测试 123456789{ "msg_type": "text", "content": { ...
记录下logstash的配置加解释
记录下logstash的配置加解释logstash.conf(全,加注释)123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081828384858687input { beats { port => 5044 #ssl => true #ssl_certificate => "/etc/logstash/logstash.crt" #ssl_key => "/etc/logstash/logstash.key"# 1. SSL 详情可参考 }}# filter 模块主要是数据预处理，提取一些信息，方便 elasticsearch 好归类存储。# 2. grok 正则捕获 # 3. grok...
日志系统 - 背景
背景目前项目查看日志的方式较为朴素,人工线上查看log的方式也较为麻烦. 一套能查看全链路日志的系统,对每位开发来说无疑是雪中送炭的 其次,目前的业务日志中的数据是可供二次利用和开发的,而非目前仅是排查问题使用 目标 打造全员可实时查看生产日志，并能提取调用链日志 应用到后续的业务发展中(BI) apm 价值为BI业务(other/计算)做准备 夯实服务架构 便利开发查看日志,不仅是业务日志,filebeat提供了各种module以支持监控各种中间件的日志 初步设想架构图 改动点 服务 保持原有日志格式 各日志加字段['traceId','localIp','module']-以便有问题可以确定到某台机器上的某个服务 各模块traceId通过rest接口传递header(Rest插件改造) 由(网关生成traceid)orange向下传递traceId(uuid/snowflake) Elk(单点) filebeat和服务部署在同台机器上 Es-index格式暂定:...
filebeat采集json日志到es
需求描述使用filebeat从log文件中采集json格式的日志，发送到ES中，并在ES中显示json日志的各字段和数据。 问题一：如何让采集Json格式的日志在filebeat.yml文件中进行相应的配置： 12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334- type: log enabled: true paths: - E:\testjson.log processors: - script: lang: javascript source: > function process(event) { var message = event.Get("message"); message = message.replace(/\\x22/g,'"'); message =...
ELK常用架构及使用场景
ELK 常用架构及使用场景(摘自创始人) 最简单架构在这种架构中，只有一个 Logstash、Elasticsearch 和 Kibana 实例。Logstash 通过输入插件从多种数据源（比如日志文件、标准输入 Stdin 等）获取数据，再经过滤插件加工数据，然后经 Elasticsearch 输出插件输出到 Elasticsearch，通过 Kibana 展示 Logstash 作为日志搜集器这种架构是对上面架构的扩展，把一个 Logstash 数据搜集节点扩展到多个，分布于多台机器，将解析好的数据发送到 Elasticsearch server 进行存储，最后在 Kibana 查询、生成日志报表等。详见图 2。这种结构因为需要在各个服务器上部署 Logstash，而它比较消耗 CPU 和内存资源，所以比较适合计算资源丰富的服务器，否则容易造成服务器性能下降，甚至可能导致无法正常工作。 Beats 作为日志搜集器这种架构引入 Beats 作为日志搜集器。目前 Beats...
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