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基于Docker容器如何部署ELK日志分析系统

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简介这篇文章将为大家详细讲解有关基于Docker容器如何部署ELK日志分析系统,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。 部署ELK日志分析系统

这篇文章将为大家详细讲解有关基于Docker容器如何部署ELK日志分析系统,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

部署ELK日志分析系统,比较消耗计算机硬件,如果使用虚拟机进行测试部署,建议分配较多的硬件资源,否则,当elk容器运行后,会使其无法正常运行。我这里将分配给docker主机5G内存,四个CPU。

一、环境准备

我这里使用一台docker主机(如需要部署docker服务,可以参考博文:Docker的安装详细配置),其IP地址为192.168.20.6,在其之上运行elk容器。

二、配置docker主机运行elk容器
[root@docker01 ~]# echo "vm.max_map_count = 655360" >> /etc/sysctl.conf     
#更改其虚拟内存
[root@docker01 ~]# sysctl -p     #刷新内核参数
vm.max_map_count = 655360        #若容器不能正常运行,可适当调大此参数值
[root@docker01 ~]# docker pull sebp/elk            #elk镜像大小在2G以上,所以建议先下载到本地,再运行容器
[root@docker01 ~]# docker run -itd -p 5601:5601 -p 9200:9200 -p 5044:5044 -e ES_HEAP_SIZE="3g" -e LS_HEAP_SIZE="1g" --name elk sebp/elk
#基于sebp/elk运行elk容器
# “-e ES_HEAP_SIZE="3g" ”:是限制elasticsearch所使用的内存大小
# -e LS_HEAP_SIZE="1g" :限制logstash使用的内存大小

至此,即可通过浏览器访问docker主机的5601端口访问到以下界面了(以下进行的所有操作,看图进行即可,都已标记在图上了):


当看到以下页面后(注意选择RPM选项卡),根据下面的提示命令在我们的docker主机上执行即可。

执行以上页面的提示命令操作,如下:

[root@docker01 ~]# curl -L -O https://artifacts.elastic.co/downloads/beats/filebeat/filebeat-7.4.0-x86_64.rpm
#下载rpm包
[root@docker01 ~]# rpm -ivh filebeat-7.4.0-x86_64.rpm    #安装下载的rpm包
[root@docker01 ~]# vim /etc/filebeat/filebeat.yml
======== Filebeat inputs ==========
filebeat.inputs:         #修改filebeat.inputs下面的内容
  enabled: true           #改为true,以便启用filebeat
  paths:         #修改path段落,添加要收集的日志路径
    - /var/log/messages         #指定一下系统日志的文件路径
    - /var/lib/docker/containers/*/*.log     #这个路径是所有容器存放的日志路径
========== Kibana =============
host: "192.168.20.6:5601"      #去掉此行注释符号,并填写kibana的监听端口及地址
------------ Elasticsearch output ------------ 
  hosts: ["192.168.20.6:9200"]    #修改为Elasticsearc的监听地址及端口
#修改完上述配置后,保存退出即可
[root@docker01 ~]# filebeat modules enable elasticsearch     #启用elasticsearch模块
[root@docker01 ~]# filebeat setup   #初始化filebeat,等待时间稍长
Index setup finished.
Loading dashboards (Kibana must be running and reachable)
Loaded dashboards
Loaded machine learning job configurations
Loaded Ingest pipelines
#出现上述信息,才是初始化成功
[root@docker01 ~]# service filebeat start     #启动filebeat

当执行完上述操作后,即可点击下面的“Dicover”,进行查看日志的操作了,如下:

若最近十五分钟内有新的日志,并且docker主机的时间也处于同步状态,那么可以考虑执行下面的命令,以便重启elk这个容器再进行查看。

[root@docker01 ~]# systemctl daemon-reload       #重新加载配置文件
[root@docker01 ~]# docker restart elk          #重启elk容器

当可以正常访问到上面的页面时,这时我们运行一个容器,让其每隔十秒钟输出一段字符,然后查看kibana是否可以采集到该容器相关的日志信息,如下:

[root@docker01 ~]# docker run busybox sh -c 'while true;do echo "this is a log message from container busybox!";sleep 10;done'
#运行这个容器,每隔十秒输出一段字符

然后看下图,依次操作,如下:

如果能够看到相应的日志信息,则说明elk这个容器运行正常。

关于“基于Docker容器如何部署ELK日志分析系统”这篇文章就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,使各位可以学到更多知识,如果觉得文章不错,请把它分享出去让更多的人看到。

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