Kubernetes(K8S)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。它可以让我们更轻松地部署、管理和扩展应用程序，提高开发和运维效率。而ELK是Elasticsearch、Logstash和Kibana的简称，它们是一套经典的日志管理解决方案。在Kubernetes中使用ELK可以帮助我们更好地收集和管理应用程序日志。
下面将详细介绍如何实现"k8s 容器 elk"，主要分为
标题：使用ELK收集Kubernetes容器日志的完整流程及代码示例
引言：
在Kubernetes（简称K8S）中，容器的快速部署和扩展使其成为现代应用程序开发和部署的首选平台。然而，随着容器数量的增加，容器日志的管理和分析变得越来越重要。为了解决这个问题，我们可以使用开源的ELK（Elasticsearch、Logstash和Kibana）堆栈来实现对Kubernetes容器日志的收集和可视
K8S容器日志ELK
作为一名经验丰富的开发者，我将为那些刚入行的小白讲解如何实现“k8s容器日志elk”。ELK（Elasticsearch, Logstash, Kibana）是一个流行的日志管理解决方案，结合Kubernetes（K8S）可以帮助我们更好地管理和分析容器日志。
整体流程如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 在K8S集群中部署E
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 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
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
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
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
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:
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
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
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 |
|------|--------|
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
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
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
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
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