kubernetes efk部署

标题：Kubernetes EFk部署指南

摘要：本文将带领读者学习如何在Kubernetes集群中部署EFK（Elasticsearch+Fluentd+Kibana）日志收集和分析系统，并提供详细的步骤和代码示例。

引言：
随着云原生时代的到来，Kubernetes成为了一种流行的容器编排平台。而在Kubernetes中，日志收集和分析是一项重要的任务。EFK作为一套开源的日志解决方案，能够提供强大的日志收集和分析能力。本文将介绍如何利用Kubernetes部署EFK，让你能够轻松地管理和分析应用程序的日志。

一、EFK部署流程：
下面是部署EFK的基本流程。我们将对每个步骤进行详细说明。

| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 步骤一：部署Elasticsearch | 在Kubernetes集群中部署Elasticsearch |
| 步骤二：部署Fluentd | 在Kubernetes集群中部署Fluentd DaemonSet |
| 步骤三：部署Kibana | 在Kubernetes集群中部署Kibana |

二、步骤一：部署Elasticsearch
Elasticsearch是一种基于Lucene的分布式搜索和分析引擎，用于存储和检索大量数据。在Kubernetes中部署Elasticsearch，可以通过以下步骤实现：

1. 创建一个elasticsearch.yaml文件，内容如下：

```yaml
apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
name: elasticsearch
spec:
serviceName: elasticsearch
replicas: 1
selector:
matchLabels:
app: elasticsearch
template:
metadata:
labels:
app: elasticsearch
spec:
containers:
- name: elasticsearch
image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.13.2
ports:
- containerPort: 9200
```

2. 使用kubectl apply命令来应用配置文件：

```bash
kubectl apply -f elasticsearch.yaml
```

三、步骤二：部署Fluentd
Fluentd是一个开源的日志收集器，用于收集多种源的日志，并将其发送到中央日志存储区。在Kubernetes中部署Fluentd，可以通过以下步骤实现：

1. 创建一个fluentd.yaml文件，内容如下：

```yaml
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
name: fluentd-config
data:
fluent.conf: |

@type tail
path /var/log/containers/*.log
pos_file /var/log/fluentd-containers.log.pos
tag kubernetes.*
read_from_head true

@type json



@type elasticsearch
host elasticsearch
port 9200
logstash_format true
logstash_prefix kubernetes
include_tag_key true
tag_key @log_name
flush_interval 10s

---
apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
name: fluentd
spec:
selector:
matchLabels:
app: fluentd
template:
metadata:
labels:
app: fluentd
spec:
containers:
- name: fluentd
image: fluent/fluentd-kubernetes-daemonset:v1.10-debian-kafka-1.0
env:
- name: FLUENT_ELASTICSEARCH_HOST
value: "elasticsearch"
volumeMounts:
- name: config
mountPath: /fluentd/etc/
- name: varlog
mountPath: /var/log
resources:
limits:
memory: 500Mi
requests:
cpu: 100m
memory: 200Mi
terminationGracePeriodSeconds: 30
volumes:
- name: config
configMap:
name: fluentd-config
- name: varlog
hostPath:
path: /var/log
```

2. 使用kubectl apply命令来应用配置文件：

```bash
kubectl apply -f fluentd.yaml
```

四、步骤三：部署Kibana
Kibana是一个开源的可视化工具，用于查询和分析存储在Elasticsearch中的数据。在Kubernetes中部署Kibana，可以通过以下步骤实现：

1. 创建一个kibana.yaml文件，内容如下：

```yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: kibana
spec:
replicas: 1
selector:
matchLabels:
app: kibana
template:
metadata:
labels:
app: kibana
spec:
containers:
- name: kibana
image: docker.elastic.co/kibana/kibana:7.13.2
ports:
- containerPort: 5601
env:
- name: ELASTICSEARCH_HOSTS
value: http://elasticsearch:9200
```

2. 使用kubectl apply命令来应用配置文件：

```bash
kubectl apply -f kibana.yaml
```

总结：
通过本文，我们学习了如何在Kubernetes集群中部署EFK日志系统。分别通过部署Elasticsearch、Fluentd和Kibana，我们能够实现日志的收集和分析。希望本文对于刚入行的小白能够有所帮助，让他们能够轻松地开始使用EFK在Kubernetes中进行日志管理和分析。