ELK架構簡介

一：背景 

日誌主要包括系統日誌、應用程式日誌和安全日誌。系統運維和開發人員可以通過日誌瞭解伺服器軟硬體資訊、檢查配置過程中的錯誤及錯誤發生的原因。經常分析日誌可以瞭解伺服器的負荷，效能安全性，從而及時採取措施糾正錯誤。

通常，日誌被分散的儲存不同的裝置上。如果你管理數十上百臺伺服器，你還在使用依次登入每臺機器的傳統方法查閱日誌。這樣是不是感覺很繁瑣和效率低下。當務之急我們使用集中化的日誌管理，例如：開源的 syslog ，將所有伺服器上的日誌收集彙總。

集中化管理日誌後，日誌的統計和檢索又成為一件比較麻煩的事情，一般我們使用grep 、 awk 和 wc 等 Linux 命令能實現檢索和統計，但是對於要求更高的查詢、排序和統計等要求和龐大的機器數量依然使用這樣的方法難免有點力不從心

二：ELK介紹

ELK 由 ElasticSearch、Logstash和Kiabana三個開源工具組成。官方網站： https://www.elastic.co/products

1. Logstash是一個完全開源的工具，他可以對你的日誌進行收集、分析，並將其儲存供以後使用（如，搜尋）。

2.  Elasticsearch是個開源分散式搜尋引擎，它的特點有：分散式，零配置，自動發現，索引自動分片，索引副本機制，restful風格介面，多資料來源，自動搜尋負載等。

3. Kibana也是一個開源和免費的工具，他Kibana可以為Logstash和ElasticSearch提供的日誌分析友好的Web介面，可以幫助您彙總、分析和搜尋重要資料日誌。

在需要收集日誌的所有服務上部署logstash ，作為logstash agent（logstash shipper）用於監控並過濾收集日誌，將過濾後的內容傳送到logstash indexer ， logstash indexer 將日誌收集在一起交給全文搜尋服務 ElasticSearch ，可以用 ElasticSearch進行自定義搜尋通過 Kibana 來結合自定義搜尋進行頁面展示。

三：ELK的通用架構

1.這是最簡單的一種ELK架構方式。優點是搭建簡單，易於上手。缺點是Logstash耗資源較大，執行佔用CPU和記憶體高。此架構首先由Logstash分佈於各個節點上搜集相關日誌、資料，並經過分析、過濾後傳送給遠端伺服器上的Elasticsearch進行儲存。Elasticsearch將資料以分片的形式壓縮儲存並提供多種API供使用者查詢，操作。使用者亦可以更直觀的通過配置Kibana Web Portal方便的對日誌查詢，並根據資料生成報表。


2.引入了訊息佇列機制，位於各個節點上的Logstash Agent先將資料/日誌傳遞給Kafka（或者Redis），並將佇列中訊息或資料間接傳遞給Logstash，Logstash過濾、分析後將資料傳遞給Elasticsearch儲存。最後由Kibana將日誌和資料呈現給使用者。因為引入了Kafka（或者Redis）,所以即使遠端Logstash server因故障停止執行，資料將會先被儲存下來，從而避免資料丟失。這種架構適合於較大叢集的解決方案，但由於Logstash中心節點和Elasticsearch的負荷會比較重，可將他們配置為叢集模式，以分擔負荷，這種架構的優點在於引入了訊息佇列機制，均衡了網路傳輸，從而降低了網路閉塞尤其是丟失資料的可能性，但依然存在Logstash佔用系統資源過多的問題。

3.引入了Logstash-forwarder。首先，Logstash-forwarder將日誌資料蒐集並統一傳送給主節點上的Logstash，Logstash分析、過濾日誌資料後傳送至Elasticsearch儲存，並由Kibana最終將資料呈現給使用者。這種架構解決了Logstash在各計算機點上佔用系統資源較高的問題。經測試得出，相比Logstash，Logstash-forwarder所佔用系統CPU和MEM幾乎可以忽略不計。另外，Logstash-forwarder和Logstash間的通訊是通過SSL加密傳輸，起到了安全保障。

4.將Logstash-forwarder替換為Beats。經測試，Beats滿負荷狀態所耗系統資源和Logstash-forwarder相當，但其擴充套件性和靈活性有很大提高。Beats platform目前包含有Packagebeat、Topbeat和Filebeat三個產品，均為Apache 2.0 License。同時使用者可根據需要進行二次開發。這種架構原理基於第三種架構，但是更靈活，擴充套件性更強。同時可配置Logstash 和Elasticsearch 叢集用於支援大叢集系統的運維日誌資料監控和查詢。

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