本次实验直接使用 Filebeat 作为 Agent,它会收集我们在第一篇《Docker logs & logging driver》中介绍的 json-file 的 log 文件中的记录变动,并直接将日志发给 Elasticsearch 进行索引和保存,其处理流程变为下图,你也可以认为它可以称作 EFK。 ELK 套件的安装 本次实验我们采用 Docker 方式部署一个最小规模的 ELK...
主流的 ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana) 目前已经转变为 EFK (Elasticsearch, Filebeat or Fluentd, Kibana) 比较重,对于容器云的日志方案业内也普遍推荐采用 Fluentd,我们一起来看下从 ELK 到 EFK 发生了哪些变化,与此同时我也推荐大家了解下 Grafana Loki ELK 和 EFK 概述 随着现在各种软件系统的复杂度越...
本文从 ELK 的基本组成入手,介绍了 ELK 的基本处理流程,以及从 0 开始搭建了一个 ELK 环境,演示了基于 Filebeat 收集容器日志信息的案例。然后,通过引入 Fluentd 这个开源数据收集器,演示了如何基于 EFK 的日志收集案例。当然,ELK/EFK 有很多的知识点,笔者也还只是初步使用,希望未来能够分享更多的实践总结。 参考...
本次实验直接使用 Filebeat 作为 Agent,它会收集我们在第一篇《Docker logs & logging driver》中介绍的 json-file 的 log 文件中的记录变动,并直接将日志发给 Elasticsearch 进行索引和保存,其处理流程变为下图,你也可以认为它可以称作 EFK。 ELK 套件的安装 本次实验我们采用 Docker 方式部署一个最小规模的 ELK...
ELK与EFK的关系与区别 ELK和EFK都是用于实时搜索、分析和可视化大规模数据的解决方案,它们的组件和功能有许多相似之处,但也存在一些细微的区别。 关系 ELK(Elasticsearch、Logstash、Kibana)和EFK(Elasticsearch、Fluentd、Kibana)都由三个核心组件构成,分别是Elasticsearch、数据收集工具和Kibana。
我个人认为将 ELK 中的 L 理解成 Logging Agent 更合适。Elasticsearch 和 Kibana 基本就是存储、检索和分析 log 的标准方案,而 Logstash 则并不是唯一的收集 log 的方案,Fluentd 和 Filebeats 也能用于收集 log。所以现在网上有 ELK,EFK 之类的缩写。
本次实验直接使用Filebeat作为Agent,它会收集我们在第一篇《Docker logs & logging driver》中介绍的json-file的log文件中的记录变动,并直接将日志发给ElasticSearch进行索引和保存,其处理流程变为下图,你也可以认为它可以称作 EFK。 二、ELK套件的安装 本次实验我们采用Docker方式部署一个最小规模的ELK运行环境,当然,...
分布式日志系统收集平台ELK+EFK，从部署到实战（上）！ELK是一组开源软件的简称，其包括ElasticSearch(数据库)、Logstash(收集数据)和 Kibana(展示、过滤、出图)。ELK最近几年发展迅速，已经成为目前最流行的集中式日志解决方案。而EFK可以替代ELK来使用，logstash跑在jvm上，资源消耗比较大，filebeat更轻量，占用资源...
架构选择(ELK VS EFK) ELK 我们首先介绍一下传统的日志监控方案。其中,ELK Stack 是我们最熟悉不过的架构。所谓ELK,分别指Elastic公司的Elasticsearch、Logstash、Kibana。在比较旧的ELK架构中,Logstash身兼日志的采集、过滤两职。但由于Logstash基于JVM,性能有一定限制,因此,目前业界更推荐使用Go语言开发FIiebeat代替...
本次实验直接使用Filebeat作为Agent,它会收集我们在第一篇《Docker logs & logging driver》中介绍的json-file的log文件中的记录变动,并直接将日志发给ElasticSearch进行索引和保存,其处理流程变为下图,你也可以认为它可以称作 EFK。 二、ELK套件的安装 本次实验我们采用Docker方式部署一个最小规模的ELK运行环境,当然,...