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
K8S中的包管理工具1. 客户端Helm(即Helm) 通过脚本安装：curl https://raw.githubusercontent.com/helm/helm/master/scripts/get > helm.sh，赋权运行：chmod +x helm.sh
./helm.sh
# 输出
Downloading https://kubernetes-helm.storage.g
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
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
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
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
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:
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 |
|------|--------|
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
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
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
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
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，
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
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
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
1.架构2.K8S集群k8s版本為v23.143.部署步驟一. 建立zookeeper+kafka1.准备三台服务器建立集群NO.角色IP1节点一10.2.22.432节点二10.2.22.443节点三10.2.22.471.下载kafka，使用kafka自带的zookeeper，不需要单独下载zookeeper
下载地址： http://kafka.apache.org/downloads
2.
在Kubernetes（简称K8S）环境中使用PersistentVolume（PV）和PersistentVolumeClaim（PVC）实现ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）的部署是一项常见的任务。PV和PVC用于在K8S集群中存储持久性数据，并且ELK是一个流行的开源日志管理平台。下面我将详细介绍如何实现"K8S PVC ELK"，并给出代码示例来帮助你理解
# 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
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
