Fluent Bit 和 Fluentd 一样，是 Treasure Data 资助的采集工具，二者对比如下：FluentdFluentBit范围服务器嵌入设备和 IoT 设备内存约 20 MB约 150 KB语言C 和 RubyC性能高高依赖以 Ruby Gem 构建，依赖一系列的 Gem零依赖，可能有些插件会有依赖。插件超过三百个目前15个左右授权Apache License v2.0Apac
转载
2024-09-24 14:11:47
61阅读
目录一、概述二、K8s 集群部署三、ElasticSearch 和 kibana 环境部署1）部署 docker2）部署 docker-compose3）创建网络4）修改 Linux 句柄数和最大线程数5）下载部署包开始部署四、Filebeat on k8s 部署（daemonset）1）安装 helm2）下载部署包进行安装3）检查数据是否正常采集到 ES一、概述Filebeat 是一个轻量级的开
文章目录EFK 收集 K8S 容器日志一、ELK简介：二、监控方案三、监控原理四、安装方式五、安装es5.1 搜索helm stable仓库中的elasticsearch 版本5.2 获取 1.28.5 elasticsearch5.3 修改values.yaml文件5.4 elasticsearch 集群角色5.5 elasticsearch 集群安装5.6 观察 release 的状态，po
转载
2024-03-11 16:37:54
96阅读
ELK日志管理实现的3种常见方法1. 日志收集方法1.1 使用DaemonSet方式日志收集通过将node节点的/var/log/pods目录挂载给以DaemonSet方式部署的logstash来读取容器日志,并将日志吐给kafka并分布写入Zookeeper数据库.再使用logstash将Zookeeper中的数据写入ES,并通过kibana将数据进行展示.标准日志和错误日志:标准日志 --&g
转载
2024-06-10 05:32:17
117阅读
介绍日志收集的目的：分布式日志数据统一收集，实现集中式查询和管理。能够采集多种来源的日志数据能够稳定的把日志数据解析并过滤传输到存储系统，便于故障排查安全信息和事件管理报表统计及展示功能日志收集的价值：日志查询，问题排查应用日志分析，错误报警性能分析，用户行为分析日志收集流程：日志收集方式简介：官方地址：https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/cluster-
转载
2024-02-12 21:13:40
1796阅读
文章目录1 裸金属时代2 容器时代2.1 log-pilot + flume 二次开发方案2.2 ByteCompass3 云原生时代3.1 转转方案(hostPath volume场景) fb-advisor3.2 通用方案(hostPath volume场景)3.3 对比4 总结 转转自 2018 年开始推进容器技术在公司业务服务上的落地。在容器生态中，日志采集是非常重要且不可或缺的组件之一，
转载
2024-02-28 15:39:25
69阅读
本节内容：EFK介绍安装配置EFK
配置efk-rbac.yaml文件配置 es-controller.yaml配置 es-service.yaml配置 fluentd-es-ds.yaml配置 kibana-controller.yaml配置 kibana-service.yaml给 Node 设置标签执行定义文件检查执行结果访问 kibana 一、EFK介绍Logstash(
转载
2024-04-24 11:17:00
91阅读
1.1 介绍 storcli64可对LSIRAID卡基本操作进行管理，本文主要是对LSIRAID卡常使用到的命令进行介绍1.2 基本语法获取控制器号：storcli64 /call show all/c 控制器号 输出结果中的Controller 值/v RAID号/e 背板号 输出结果EID值/f 外部配置/s 槽位号 输出结果的Slt值1.3 系统查看RAID
转载
2024-07-10 15:55:30
170阅读
# Docker容器日志收集实现流程
在实现Docker容器日志收集之前，首先需要理解Docker容器的日志产生和收集的流程。下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----|
| 1. 创建一个Docker容器 | 首先需要创建一个Docker容器来运行我们的应用程序 |
| 2. 配置Docker日志驱动 | 在创建Docker容器时，需要配置日志驱动，以指定
原创
2023-07-30 12:49:18
222阅读
背景介绍如何收集网络设备日志？收集日志后如何对日志进行分析判断网络中是否存在隐患？笔者通过Elastic + rsyslog 实现。系统环境Debian 11Elastic 8.5架构说明需要两台服务器，设备数量不多可以安装再一台服务器上。一台安装Elasticsearch + Kibana一台安装Logstansh + resyslog使用Elastic自带JVM环境。Elasticsearch
Logstash收集Kubernetes的应用日志，发现logstash十分消耗内存（大约500M）， 而改用filebeat（大约消耗10多M内存）。在进行日志收集的过程中，我们首先想到的是使用Logstash，因为它是ELK stack中的重要成员，但是在测试过程中发现，Logstash是基于JDK的，在没有产生日志的情况单纯启动Logstash就大概要消耗500M
转载
2024-05-16 11:07:41
289阅读
ELK--02 使用模块收集日志目录ELK--02 使用模块收集日志1.收集多台服务器nginx日志2.filebeat收集tomcat的json日志3.filebeat收集java多行匹配模式4.filbeat使用模块收集nginx日志5.filebeat使用模块收集mysql慢日志1.收集多台服务器nginx日志1.在别的服务器上面安装nginx
#更换官方源
[root@db02 ~]# c
转载
2024-07-28 13:53:34
140阅读
docker日志收集方案有太多，下面截图罗列docker官方给的日志收集方案（详细请转docker官方文档）。很多方案都不适合我们下面的系列文章没有说。 经过以下5篇博客的叙述简单说下docker容器日志采集方案docker容器日志收集方案（方案一 filebeat+本地日志收集）docker容器日志收集方案（方案二 filebeat+syslog本地日志收集）docker容
转载
2023-06-13 13:55:20
280阅读
centos7搭建EFK收集docker容器日志EFK简介EFK部署Elasticsearch部署部署kibana部署filebeat EFK简介说起ELK相信大部分人都很熟悉，这是一个日志收集系统，可以收集咱们需要日志的关键信息，并且通过web界面的形式展示出来，ELK一般只是用来收集服务的日志信息，那么在云原生趋势下很火的kubernetes和docker，想必大家都很关心一个问题docke
转载
2023-11-09 13:24:38
136阅读
容器日志采集利器：filebeat深度剖析与实践在云原生时代和容器化浪潮中，容器的日志采集是一个看起来不起眼却又无法忽视的重要议题。对于容器日志采集我们常用的工具有filebeat和fluentd，两者对比各有优劣，相比基于ruby的fluentd，考虑到可定制性，我们一般默认选择golang技术栈的filbeat作为主力的日志采集agent。 相比较传统的日志采集方式，容器化下单节点会运行更多的
转载
2023-11-07 04:14:44
213阅读
背景当采用K8s技术容器化部署Springboot微服务应用时，程序打的日志只会保存在容器中，一旦重新部署销毁容器则日志就没了，而且每次要排查问题都需要上pod里，非常不友好。其次在高可用架构下，同个业务的日志必然分散在多个节点上，排查问题时需要反复横跳个pod，解决思路如下：1.dockefile中通过VOLUME命令将应用程序日志目录挂载到宿主机上（也可以将filebeat和应用程序做到一个容
转载
2023-07-11 19:29:09
275阅读
32. EFK日志收集32.1 EFK架构工作流程组件概述#Elasticsearch
一个开源的分布式、Restful 风格的搜索和数据分析引擎，它的底层是开源库Apache Lucene。它可以被下面这样准确地形容：
一个分布式的实时文档存储，每个字段可以被索引与搜索；
一个分布式实时分析搜索引擎；
能胜任上百个服务节点的扩展，并支持 PB 级别的结构化或者非结构化数据
#Kibana
转载
2024-03-15 08:36:48
34阅读
简介elastic生态对于日志采集有2个工具，各种beat和logstach，那么选哪个呢？首先filebeat是Beats中的一员。 Beats在是一个轻量级日志采集器，其实Beats家族有6个成员，早期的ELK架构中使用Logstash收集、解析日志，但是Logstash对内存、cpu、io等资源消耗比较高。相比Logstash，Beats所占系统的CPU和内存几乎可以忽略不计。 目前Be
转载
2024-03-31 09:10:24
123阅读
filebeat最新版7.12企业级生产实践
此系列文章一共分为三部分，分为filebeat部分，logstash部分，es部分。这里会按照每天几百亿条的数据量来考虑，去设计、部署、优化这个日志系统，来最大限度的利用资源，并达到一个最优的性能。本篇主要讲解filebeat这一块介绍版本：filebeat-7.12.0是关于k8s的日志采集，部署方式是采用
转载
2023-07-11 15:51:36
743阅读
我们之前介绍了各种常见垃圾回收器的基本原理，本小节我们讨论一个更深入的问题——垃圾回收器的底层是如何做的。在并发标记的过程中，因为标记期间应用线程还在继续跑，对象间的引用可能发生变化，多标和漏标的情况就有可能发生。这就好比你在拖地，但是你的孩子却在跑来跑去，结果你一直拖不干净。主流的垃圾收集器基本上都是基于可达性分析算法来判定对象是否存活的，也就是”三色标记法“。根据对象是否被垃圾收集器扫描过而用
转载
2024-04-28 16:12:15
33阅读
