ELK架构选型与filebeat环境搭建

最新推荐文章于 2025-07-23 23:40:02 发布
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原文链接：https://yq.aliyun.com/articles/625268
博客主要围绕ELK架构中的Filebeat环境搭建展开，聚焦信息技术领域中日志管理相关内容，为搭建Filebeat环境提供指引。

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ELK日志系统实战(二)：架构选型
qq_24186017的博客
02-04 362
思考： 一套完整的日志系统需要有哪些模块组成 问题一：日志收集用哪个？？ 问题二：需不需要加kafka？？ 需要加上一层logstash做过滤吗？ ES的特点有哪些，与其他的数据存储进行比较 首先市面上开源的日志收集组件: flume、filebeat、logstash。这三个对比 Flume Logstash Filebeat 内存 大 大..
【ELK+filebeat分布式日志收集】前期架构分析与准备
阿杰
11-10 1475
ELK = Elasticsearch, Logstash, Kibana 是一套实时数据收集，存储，索引，检索，统计分析及可视化的解决方案。最新版本已经改名为Elastic Stack 背景     通常当系统或者应用发生故障时，运维或者开发需要登录到各个服务器上，使用 grep / sed / awk 等 Linux 脚本工具或vim打开文件的方式去日志里查找故障原因。     在没有日志系统的情况下，首先需要定位处理请.
ELK 日志采集监控报警系统搭建
刘李404not_found的博客
09-10 4077
文章目录一、系统选型1.1 Filebeat1.2 Logstash1.3 ElasticSearch1.4 Kibana二、软件版本三、服务器规划四、安装步骤4.1 ElasticSearch4.2 Logstash4.3 Filebeat4.4 Kibana五、接入测试5.1 Logstash配置5.2 Filebeat配置5.3 kibana配置六、日志报警 一、系统选型 Elastic 公司有一套免费开源的日志采集系统（ELK），所以我选择拿来即用。 日志流： 日志文件→FileBeat→Logst
Elasticsearch(技术选型分析)
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一个天秤座的架构师
04-20 2万+
Elastic公司主导的生态 ES的发展历程 Lucene的发展历程 2001开源 2005成为apache顶级项目 2010 Solr诞生成为Lucene子项目 ELK的发展历程 2010开源 2012 Elastic前身公司成立，2015改名为Elasitc 2018 Elastic公司纽交所上市 2017年，阿里巴巴基于Elasticsearch进行了深度优化的全文搜索...
graylog 后起之秀，可以替代elk的轻量化工具
02-09
Docker默认使用了json-file driver作为log driver，因此日志是存储在一个json.log的本地文件中的。而gelf则是本文需要使用的log driver。 当容器多了，或者是采用类似swarm集群部署Docker的时候，各种日志分散存在各个json.log文件中，当查找问题或者进行相关统计的时候，分散的日志对我们来说是非常不友好的。我们需要一个能够集中管理Docker日志的工具
centos7.9安装EFK ELK等日志系统选型
Z.X的博客
09-09 461
2021年9月5日21:41:08 关闭防火墙 systemctl stop firewalld systemctl stop iptables systemctl disable firewalld.service systemctl disable iptables.service sed -i 's/SELINUX=enforcing/SELINUX=disabled/g' /etc...
Mac上搭建ELK
ywheel的专栏
03-06 7841
转载自我的个人博客：http://blog.ywheel.cn/post/2017/03/04/setup_elk_on_mac/ 最近的项目需要对文本数据各字段进行快速检索、组合查询、模糊查询，在架构选择上选择了Elasticsearch作为支撑这些功能的存储和搜索引擎。其他的不说了，刚好我的第一台mac到了，直接搞起。什么是ELK日志分析平台可以有多种技术架构的选型，但经过了多年的演变，现在比
【项目实战】分布式日志系统架构与选型全攻略
最新发布
本本本添哥
07-23 21
分布式日志系统的核心目标是实现日志的。
ELK的搭建与配置理解
deep_AELY的博客
01-17 1707
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...
【大数据平台】平台搭建：从硬件选型到软件部署
在路上的专栏
08-21 1940
大数据平台的架构建设是一项复杂且具有挑战性的任务，从硬件选型到软件部署再到自动化运维的实现，每一个环节都至关重要。这篇文章将详细探讨大数据平台搭建过程中涉及的关键步骤，包括服务器、存储设备、网络设备的选型考虑，操作系统和大数据平台组件的部署方法，以及如何通过DevOps实现持续集成与持续交付。本文将通过幽默的语言、丰富的代码示例和图表，帮助读者在轻松愉快的氛围中掌握这些重要概念。
ELK进阶为filebeat+reids+ELK（windows版）
真的愿意去努力，人生最坏的结果，也不过是大器晚成。
08-19 633
在上一章里，我们学会了如何搭建ELK实时日志分析平台，也知道了ELK是由Elasticsearch+logstash+kibana组合而成，但是其实这里面是有一个弊端的，那就是logstash收集日志运行依赖于java环境，对内存资源和cpu的占用较大，所以还是有待优化的。而今天，日月在这里就教大家如何优化这一点，那就是使用filebeat去收集日志，并使用redis作为中转，filebeat运行...
filebeat跨服务器传输至logstash
qq_36218267的博客
02-09 2333
背景： 一般ELK都是一台单独服务器部署运行，而应用一般部署在另一台服务器，这个时候就需要跨服务器来传输日志，楼主目前采用的是filebeat进行跨服务器传输 1.配置logstash文件 cd /usr/local/elk/logstash-6.4.0/bin 进入bin目录 vilogstash1.conf ，写入内容 type为loacl代表本地日志，remote代表其他...
千亿级数量下日志分析系统的技术架构选型
weixin_34130389的博客
08-22 426
 随着数据已经逐步成为一个公司宝贵的财富，大数据团队在公司往往会承担更加重要的角色。大数据团队往往要承担数据平台维护、数据产品开发、从数据产品中挖掘业务价值等重要的职责。所以对于很多大数据工程师，如何根据业务需求去选择合适的大数据组件，做合适的大数据架构工作就是日常工作中最常遇到的问题。在这里根据七牛云在日增千亿级的日志分析工作，和大家分享一下大数据技术架构选型的一些经验。 大数据架构师在关...
Elasticsearch技术选型方案的10个注意点
yangshun的博客
08-21 675
【序】elasticsearch具有的快速和高效的即时索引查询优势特点，已经越来越多的使用在很多生产环境下，像电商、车联网、Ai、大数据、高速计算已经成为平台系统的必备组件之一。 目前，Elasticsearch 被广泛使用，也越来越受到欢迎。这不单单是因为它的典型特征，比如易于部署、无需额外的软件即可扩展到数百个节点、内置 RESTful API、上手快、开源、更新快、社区活跃等。更重要的是...
ELK + kafka 日志方案
luozhangwen的专栏
05-22 1万+
本文介绍使用ELK（elasticsearch、logstash、kibana） +　kafka来搭建一个日志系统。主要演示使用spring aop进行日志收集，然后通过kafka将日志发送给logstash，logstash再将日志写入elasticsearch，这样elasticsearch就有了日志数据了，最后，则使用kibana将存放在elasticsearch中的日志数据显示出来，并且可以做实时的数据图表分析等等。 概述 本文介绍使用ELK（elasticsearch、lo
filebeat
不再疯要傻
07-25 7291
filebeat安装下载wget https://artifacts.elastic.co/downloads/beats/filebeat/filebeat-5.4.0-linux-x86_64.tar.gz安装：cd /usr/local/ tar -xvzf filebeat-5.4.0-linux-x86_64.tar.gz ln -s filebeat-5.4.0-linux-x86_
ElasticSearch学习笔记 --- 搜索引擎技术选型对比
杨鑫newlife的专栏
06-13 2484
ElasticSearch学习笔记 --- 搜索引擎技术选型对比
【实时日志分析系列之】-------- 技术选型篇
melody_sy博客
03-24 1626
前言 大概是节前到节后的小2个月时间，已经把实时日志分析这一套小架子搭了起来，并且已经可以看到成果，现在继续利用业余时间把这个系列总结记录一下。 逻辑架构图 逻辑架构图如下： 一图胜过千言万语，来看下实时日志分析的技术选型以及整个流程。 其实这一套大部分都是组件，而整套组件中用到的都是Elastic Stack中的组件。 首先采用了filebeat ( elastic st...
Filebeat的工作原理
weixin_34007020的博客
12-25 261
在这篇文章中，您可以了解Filebeat的关键构建模块以及它们如何一起工作。了解这些概念将有助于您针对特定用例对Filebeat进行配置做出明智的决定。 Filebeat由两个主要组件组成： prospectors 和 harvesters。 这些组件一起工作来尾随文件并将事件数据发送到您指定的输出。 什么是harvesters harvesters负责读取单个文件的内容。 harvesters逐...
搭建一个高并发高可用的架构集群实践操作与ppt
07-18
<think>嗯，用户需要的是搭建高并发高可用集群的实践指南和配套PPT资料。从对话历史看，用户已经研究过架构演进、高可用保障、集群方案等理论，现在需要落地层面的指导。结合站内引用，有几个关键点值得注意： 用户可能正在面临实际架构设计挑战，引用[1]提到的"集群规模量化指标""分片设计注意事项"都是实操痛点。引用[4]微信的Paxos日志管理案例也暗示用户可能关注分布式一致性难题。需要重点强化这些实战细节。 PPT制作方面，用户引用[3]的架构师工具链和引用[2]的架构演进警示说明TA需要平衡理论深度与可操作性。应该提供可直接套用的PPT框架，同时强调"避免过度设计"的实用原则。 技术方案上，要融合多个引用内容：引用[1]的监控指标（RED/YELLOW状态处理）、引用[4]的多主系统设计经验、引用[3]的CI/CD工具链。特别要注意内存管理和GC优化，这是高并发系统的典型瓶颈。 考虑到用户可能需要内部分享，在PPT建议部分加入了"架构演进对比图"和"微信案例拆解"这种具象化素材。工具推荐清单则直接整合了引用[3]的Puppet/Nagios等运维利器。 最后补充的"实施路线图"参考了引用[2]提到的淘宝服务化改造历程，强调渐进式优化——毕竟用户引用中也提到"盲目追从会让架构复杂不堪"。</think>以下是搭建高并发高可用架构集群的实践操作指南及配套PPT框架，结合业界最佳实践和引用内容： ### 一、实践操作指南（关键步骤） 1. **系统容量规划** - 通过压测确定集群规模： $$ \text{所需节点数} = \frac{\text{峰值QPS}}{\text{单节点承载QPS}} \times 150\% \text{(冗余系数)} $$ - 角色分离原则：计算节点/存储节点/缓存节点独立部署[^1] 2. **核心架构设计** ```mermaid graph LR A[客户端] --> B[CDN] B --> C[负载均衡层 Nginx] C --> D[应用集群] D --> E[分布式缓存 Redis] D --> F[消息队列 Kafka] F --> G[数据库集群] G --> H[主从复制+分库分表] ``` 3. **高可用关键措施** - **无状态服务**：应用层容器化部署（Docker+K8s），支持滚动更新 - **数据层高可用**： - 数据库：MySQL双主同步+MHA故障转移 - 缓存：Redis Cluster分片+哨兵机制 - **多活容灾**：参考微信Paxos日志管理实现多数据中心同步[^4] 4. **性能优化点** - JVM调优：G1垃圾回收器+堆外内存控制 - SQL优化：索引下推+批处理 - 热点数据：本地缓存（Caffeine）+ 分布式缓存二级架构 5. **监控告警体系** ```mermaid graph TB A[Prometheus] -->|采集| B[应用节点] A -->|采集| C[数据库] A -->|采集| D[缓存] E[Grafana] -->|可视化| A F[Alertmanager] -->|告警| G[钉钉/企业微信] ``` ### 二、配套PPT框架（20页精简版） ```markdown # 高并发高可用架构实战 ## 目录 1. 架构设计原则 2. 容量评估模型 3. 分层解耦设计 4. 故障容错机制 5. 性能调优案例 6. 演进路线图 --- ### 1. 设计原则（2页） - 核心指标：99.99%可用性 / <100ms延迟 - 黄金法则： ```math \text{可用性} = 1 - \frac{\text{宕机时间}}{\text{总运行时间}} ``` - 避免过度设计（引用淘宝服务化演进案例[^2]） ### 2. 容量规划（3页） - 压测工具：JMeter/Locust - 关键公式： ```math \text{线程数} = \frac{\text{目标QPS} \times \text{平均响应时间(秒)}}{1 - \text{CPU空闲率}} ``` - 分片设计注意事项[^1] ### 3. 分层架构（4页） | 层级 | 技术选型 | 高可用方案 | |------------|-------------------|--------------------| | 接入层 | Nginx + LVS | Anycast DNS | | 服务层 | Spring Cloud | K8s Pod自动恢复 | | 数据层 | TiDB/MySQL Cluster| 多副本同步 | ### 4. 容错机制（3页） - 熔断降级：Hystrix/Sentinel - 限流策略：令牌桶/漏桶算法 - 微信多主系统Paxos日志管理[^4] ### 5. 调优案例（4页） - GC问题排查：GCEasy分析工具 - 热点Key解决方案： ```python # 伪代码：本地缓存+Redis分片 def get_data(key): local_val = local_cache.get(key) if local_val: return local_val else: shard = redis_cluster[key%1024] return shard.get(key) ``` ### 6. 演进路线（2页） 1. 单体应用 → 2. 服务拆分 → 3. 读写分离 4. 分库分表 → 5. 多活架构 ``` **PPT工具推荐**：GitBook写文档[^3]、Draw.io制图、Jenkins做持续集成[^3] --- ### 三、关键工具清单 | 类别 | 推荐工具 | |------------|-----------------------------------| | 容器编排 | Kubernetes + Helm | | 配置管理 | Puppet/Ansible[^3] | | 监控报警 | Prometheus + Grafana + Nagios[^3] | | 日志分析 | ELK + Filebeat | | 压测工具 | JMeter + Gatling | > **实施建议**：从最小可行架构起步，参考微信/淘宝演进路径[^2][^4]，每季度进行全链路压测 ---
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