收集ES 日志 python elk收集windows日志

ELK介绍

需求背景：

• 业务发展越来越庞大，服务器越来越多
• 各种访问日志、应用日志、错误日志量越来越多，导致运维人员无法很好的去管理日志
• 开发人员排查问题，需要到服务器上查日志，不方便
• 运营人员需要一些数据，需要我们运维到服务器上分析日志

为什么要用到ELK：

一般我们需要进行日志分析场景：直接在日志文件中 grep、awk 就可以获得自己想要的信息。但在规模较大也就是日志量多而复杂的场景中，此方法效率低下，面临问题包括日志量太大如何归档、文本搜索太慢怎么办、如何多维度查询。需要集中化的日志管理，所有服务器上的日志收集汇总。常见解决思路是建立集中式日志收集系统，将所有节点上的日志统一收集，管理，访问。

大型系统通常都是一个分布式部署的架构，不同的服务模块部署在不同的服务器上，问题出现时，大部分情况需要根据问题暴露的关键信息，定位到具体的服务器和服务模块，构建一套集中式日志系统，可以提高定位问题的效率。

一个完整的集中式日志系统，需要包含以下几个主要特点：

• 收集－能够采集多种来源的日志数据
• 传输－能够稳定的把日志数据传输到中央系统
• 存储－如何存储日志数据
• 分析－可以支持 UI 分析
• 警告－能够提供错误报告，监控机制

而ELK则提供了一整套解决方案，并且都是开源软件，之间互相配合使用，完美衔接，高效的满足了很多场合的应用。是目前主流的一种日志系统。

ELK简介：

ELK是三个开源软件的缩写，分别为：Elasticsearch 、 Logstash以及Kibana , 它们都是开源软件。不过现在还新增了一个Beats，它是一个轻量级的日志收集处理工具(Agent)，Beats占用资源少，适合于在各个服务器上搜集日志后传输给Logstash，官方也推荐此工具，目前由于原本的ELK Stack成员中加入了 Beats 工具所以已改名为Elastic Stack。

Elastic Stack包含：

• Elasticsearch是个开源分布式搜索引擎，提供搜集、分析、存储数据三大功能。它的特点有：分布式，零配置，自动发现，索引自动分片，索引副本机制，restful风格接口，多数据源，自动搜索负载等。详细可参考Elasticsearch权威指南
• Logstash 主要是用来日志的搜集、分析、过滤日志的工具，支持大量的数据获取方式。一般工作方式为c/s架构，client端安装在需要收集日志的主机上，server端负责将收到的各节点日志进行过滤、修改等操作在一并发往elasticsearch上去。
• Kibana 也是一个开源和免费的工具，Kibana可以为 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日志分析友好的 Web 界面，可以帮助汇总、分析和搜索重要数据日志。
• Beats在这里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

ELK Stack （5.0版本之后）--> Elastic Stack == （ELK Stack + Beats）。目前Beats包含六种工具：

• Packetbeat： 网络数据（收集网络流量数据）
• Metricbeat： 指标 （收集系统、进程和文件系统级别的 CPU 和内存使用情况等数据）
• Filebeat： 日志文件（收集文件数据）
• Winlogbeat： windows事件日志（收集 Windows 事件日志数据）
• Auditbeat：审计数据 （收集审计日志）
• Heartbeat：运行时间监控 （收集系统运行时的数据）

关于x-pack工具：

• x-pack对Elastic Stack提供了安全、警报、监控、报表、图表于一身的扩展包，是收费的，所以本文不涉及x-pack的安装

ELK官网：

https://www.elastic.co/cn/

中文指南：

https://www.gitbook.com/book/chenryn/elk-stack-guide-cn/details

ELK架构图：

 

安装logstash

1.下载 https://www.elastic.co/cn/downloads/logstash

2.解压   

3.bin目录新建 logstash.conf

input output的配置可参考  最简单的为  
    input {
       stdin{
        }
    }
   output {
       stdout{
        }
   }

因为我的日志在 E:/logs/gamelifequery/interface.log

采用

input {
    file {
        path => "E:/logs/gamelifequery/interface.log"
     }
}
output {
###elasticsearch可以先不配置，等安装好elasticsearch在配置
 elasticsearch {
       hosts => ["127.0.0.1:9200"]
       index => "5866mall"
   }  stdout { codec => rubydebug }
}
Java代码中日志按照json格式输出

启动

bin目录下，命令行执行logstash -f logstash.conf

 

安装elasticsearch

1.下载 https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch

2.解压

3.双击elasticsearch.bat启动，访问http://localhost:9200/

4.es接口查看 http://localhost:9200/_search?pretty

 

安装kibana 

1.下载 https://www.elastic.co/cn/downloads/kibana

2.解压

3.修改config/kibana.yml文件，配置elasticsearch.url: "http://localhost:9200"

3.双击bin\kibana.bat启动，访问http://localhost:5601

4.使用

      配置添加index

      如下图，配置在kibana的management菜单中配置index，先填写索引名，时间可以选择@timestamp

5866*为下面列表展示里面选，在logstash应用的 logstash.conf里output 配置 index

elasticsearch {
       hosts => ["127.0.0.1:9200"]
       index => "58

66mall"
  }

数据浏览检索
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