到这一步,我的收集系统就已经完成很大一部分工作,我们重新看一下我们之前画的图: 我们已经完成前面的部分,剩下是要完成后半部分,将kafka中的数据扔到ElasticSearch,并且最终通过kibana展现出来 ElasticSearch 官网地址这里介绍了非常详细的安装方法:https ...
项目背景 每个系统都有日志,当系统出现问题时,需要通过日志解决问题 当系统机器比较少时,登陆到服务器上查看即可满足 当系统机器规模巨大,登陆到机器上查看几乎不现实 当然即使是机器规模不大,一个系统通常也会涉及到多种语言的开发,拿我们公司来说,底层是通过c 开发的,而也业务应用层是通过Python开发的,并且即使是C 也分了很多级别应用,python这边同样也是有多个应用,那么问题来了,每次系统出问 ...
2018-03-24 23:02 4 6413 推荐指数:
到这一步,我的收集系统就已经完成很大一部分工作,我们重新看一下我们之前画的图: 我们已经完成前面的部分,剩下是要完成后半部分,将kafka中的数据扔到ElasticSearch,并且最终通过kibana展现出来 ElasticSearch 官网地址这里介绍了非常详细的安装方法:https ...
一篇文章主要是关于整体架构以及用到的软件的一些介绍,这一篇文章是对各个软件的使用介绍,当然这里主要是关于架构中我们agent的实现用到的内容 关于zookeeper+kafka 我们需要先把两者启动,先启动zookeeper,再启动kafka启动ZooKeeper:./bin ...
再次整理了一下这个日志收集系统的框,如下图 这次要实现的代码的整体逻辑为: 完整代码地址为: https://github.com/pythonsite/logagent etcd介绍 高可用的分布式key-value存储,可以用于配置共享和服务发现 类似的项目 ...
日志收集系统应该说是到达一定规模的公司的标配了,一个能满足业务需求、运维成本低、稳定的日志收集系统对于运维的同学和日志使用方的同学都是非常nice的。然而这时理想中的日志收集系统,现实往往不是这样的...本篇的主要内容是:首先吐槽一下公司以前的日志收集和上传;介绍新的实时日志收集系统架构;用go ...
ELK+Kafka+Beats实现海量日志收集平台(三) 六、将日志数据存储到Elasticsearch 通过前面的步骤实现了日志数据的生产、收集和过滤。接下来就将收集之后的日志数据 信息持久化到ElasticSearch上,然后在结合Kibana最终显示 ...
ELK+Kafka+Beats实现海量日志收集平台(一) 一、应用场景 利用ELK+Kafka+Beats来实现一个统一日志平台,它是一款针对大规模分布式系统日志的统一采集、 存储、分析的APM 工具。在分布式系统中,有大量的服务部署在不通的服务器上,客服端 ...
ELK+Kafka+Beats实现海量日志收集平台(二) 三、环境搭建 通过上一小节应用场景和实现原理的介绍,接下来实现所需环境搭建及说明 架构图如下所示: 环境说明: 192.168.232.6 : 部署了demo项目(用于产生数据日志 ...
一、日志收集系统背景 1 项目背景 a. 每个系统都有日志,当系统出现问题时,需要通过日志解决问题 b. 当系统机器比较少时,登陆到服务器上查看即可满足 c. 当系统机器规模巨大,登陆到机器上查看几乎不现实 2 解决方案 a. 把机器上的日志实时收集,统一的存储 ...