k8s 日志收集,部署EFK-elasticsearch+fluentd+kibanak8s集群搭建完成后,由于pod分布在不同node内,定位问题查看日志变得复杂起来,pod数量不多的情况下可以通过kubectl自带的log命令进行日志查询,随着pod数量的增加日志查询的繁琐度也是呈指数型增长,定位问题也变得异常困难。 现在迫切需要搭建一套集群日志收集系统,目前主流的两种系统: ELK:File            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-02-25 07:05:30
                            
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            日志,对于任何系统来说都是及其重要的组成部分,在计算机系统中比较复杂,日志有不同的来源,如操作系统,应用服务,业务逻辑等,它们都在不停产生各种各样的日志K8S系统里的业务应用是高度 "动态化"的,随着容器编排的进行,业务容器在不断的被创建、被销毁、被迁移、被扩缩容…需要建立一套集中式的方法,把不同来源的数据集中整合到一个地方收集—能够采集多种来源的日志数据(流式日志收集器)传输—能够稳定的把日志数            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            传统的ELK模型: 在容器中模型中难以完成工作,需要对齐进行改进,如下图:  简单介绍:ELK日志流向顺序,filebeat采集日志信息,把相关的日志返给kafka,  logstash从kafka中获取日志信息,返给ES   kibana通过配置文件连接ES,获取数据,并通过web进行展示前提:ELK需要JDK环境,所以需要提前安装jdk
[root@k8s-6-9            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Kubernetes K8S之Helm部署ELK日志分析系统;由于Logstash比较消耗资源,因此本次我们使用Fluentd实现日志收集(EFK)。主机配置规划服务器名称(hostname)系统版本配置内网IP外网IP(模拟)k8s-masterCentOS7.72C/4G/20G172.16.1.11010.0.0.110k8s-node01CentOS7.72C/4G/20G172.16.1            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在Kubernetes(K8S)环境中使用ELK(Elasticsearch, Logstash, Kibana)堆栈是一种常见的做法,用于收集、存储和可视化日志数据。ELK堆栈提供了强大的日志管理功能,帮助用户追踪应用程序和系统日志,进行故障诊断和监控。在这篇文章中,我将向你介绍如何在K8S集群中部署和配置ELK堆栈。
### 步骤
| 步骤 | 描述 |
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            安装步骤设置先设条件在所有的节点上安装docker、kubeadm、kubelet拉取相关的镜像(docker pull)部署kubernetes 的master(kubeadm init)将worknode 节点加入到kubernetes集群中部署容器网络插件(和第四步可以调换顺序)1、预先准备关闭防火墙systemctl stop firewalld 
systemctl disable fi            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            如何在k8s中搭建efk收集集群日志在离线环境部署一套日志采集系统我采用的是elasticsearch+kibana+flentd日志系统首先跟大部分网友一样 创建ns,es的无头服务yaml文件如下: apiVersion: v1 kind: Namespace metadata: name: loggingkind: Service apiVersion: v1 metadata: name:            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             1.安装要求一台或多台机器,操作系统为centos8.x-86 -64至少2G2核集群网络互通可以访问外网禁止swap分区2.准备环境角色IPmaster172.25.250.100node1172.25.250.101node2172.25.250.102关闭防火墙:firewalld与iptables互斥。一个是白名单一个是黑名单,k8s使用了iptables做流量转发,所以关闭。            
                
         
            
            
            
            k8s集群部署一、基础前提环境部署二、部署k8s集群三、k8s架构及基本概念四、创建资源的两种方式 一、基础前提环境部署1.环境准备centos 7.6
cpu:双核
mem:2G
3个node节点时间必须同步masternode1node2192.168.229.187192.168.229.40192.168.229.50安装的k8s版本为1.15.0版本,docker部署安装指定版本1            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录说明监控管理【prometheus】框架说明部署prometheus【mon节点】登陆prometheus用户名密码查看模版的使用日志管理【helm3 安装(部署)EFK【elk的升级版】】架构说明运行环境说明【必看】安装所需包提前下载镜像准备导入安装流程1、增加efk官方helm源2.下载并安装elasticsearch3.下载并安装filebeat4.下载并安装metricbeat5            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            安装efk日志系统,我是k8s安装的可以参考:k8s安装elastalert在这之前需要先做dockerfile文件: dockerfile文件目录:如下#master.zip包
wget https://github.com/xuyaoqiang/elastalert-dingtalk-plugin/archive/master.zip国内地址#dingtalk_alert.py
#! /usr            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            elasticsearch和mysql的对比Mapping ~ Schemamaster: 负责在集群范围内创建/删除索引,将分片分配给这些节点.
data:   用来保存数据和倒排索引,node.data=ture
client: 将节点配置为客户端节点,并充当负载平衡器,将传入的请求路由到集群中的不同节点。node.master和node.data设置为falseIndex templates            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            本次实战的基础结构如下图所示: 一共有两个Pod:ELK和web应用;ELK的Pod会暴露两个服务,一个暴露logstash的5044端口,给filebeat用,另一个暴露kibana的5601端口,给搜索日志的用户访问的时候用;web应用暴露一个服务,给用户通过浏览器访问;实战步骤简介部署ELK的pod和服务;部署web应用的pod和服务;web应用的pod从一个扩展为三个;体验ELK            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            相信很多人都知道可以自己搭建elk来方便的收集日志,查询日志。虽然搭建elk并不是十分复杂,可对于一般的开发人员来说,尤其是对linux操作不是很熟练的人,是一项相当有难度的工程。所幸现在阿里云已经为我们提供了日志服务,只需要点点点就可以收集到日志。开通日志服务进入阿里云控制台,点击左上角列表框,弹出的产品与服务中,搜索日志服务。由于我们在创建k8s集群的时候,为集群创建日志服务的时候已经开通过,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            日志采集采用轻量级的Filebeat而不采用重量级的logstash,由于项目的过滤并不复杂,此处也不采用logstash进行过滤,而采用filebeat自身的过滤即可实现,因此省去logstash,不足欢迎指点。前期准备k8s集群测试过程中发现镜像有时会下载不了,此处采用将镜像先下载到本地,然后打上标签上传至harbor仓库,harbor仓库可自行搭建# 下载
docker pull docke            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             前言:ELK是目前主流的日志解决方案,尤其是容器化集群的今天,ELK几乎是集群必备的一部分能力;ELK在K8S落地有多种组合模式: 比如:fluentd+ELK或filebeat+ELK或log-pilot+ELK而本文采用的是功能更强大的后者:log-pilot 采集--->logstash过滤加工--->ES存储与索引--->Kibana展示的方案,日志量大的集群            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、具体相关文档可以查看ceph官网:https://docs.ceph.com/docs/master/rbd/rbd-kubernetes/二、要将Ceph块设备与Kubernetes v1.13及更高版本一起使用,必须ceph-csi在Kubernetes环境中安装和配置该映像会动态配置RBD映像以支持Kubernetes 卷并将这些RBD映像映射为工作节点上的块设备(可选地安装映像中包含的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 实现K8S ELK架构
作为一名经验丰富的开发者,我很高兴来分享如何实现K8S ELK架构给刚入行的小白。在本文中,我将为你展示整个过程的步骤并提供相应的代码示例。
## 实现K8S ELK架构流程
下面是实现K8S ELK架构的步骤表格:
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 部署Kubernetes集群 |
| 2 | 部署Elasticsea            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            K8S搭建ELK
ELK是一个非常流行的日志管理和分析工具,由Elasticsearch、Logstash和Kibana组成。在Kubernetes集群中搭建ELK将帮助我们实时监控、分析和可视化应用程序的日志数据。接下来,我将向你介绍如何在Kubernetes集群中搭建ELK。
整个过程可以分为以下几个步骤:
| 步骤                | 操作            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-03-18 12:30:30
                            
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            ELK(Elasticsearch, Logstash, and Kibana)是一个开源的日志分析平台,而Kubernetes(简称K8s)则是一个用于自动化部署、扩展和管理容器化应用程序的开源平台。在本文中,我们将介绍如何在Kubernetes集群上部署和配置ELK集群。
整体流程
为了实现"ELK K8s集群",我们需要经历以下步骤:
1. 创建Kubernetes集群
2. 创建El            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-02-07 10:29:47
                            
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