运维咖啡吧
·
中小团队基于Docker的devops实践
💡
原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
📝
内容提要
本文介绍了日志收集与处理工具链，包括filebeat、rsyslog、kafka、logstash、elasticsearch和kibana。filebeat和rsyslog负责日志收集，kafka处理日志数据，logstash进行过滤并写入elasticsearch，最终通过kibana实现可视化和报表生成。
🎯
关键要点
- filebeat和rsyslog负责日志收集，filebeat是一个方便部署的go程序，适合与Docker结合使用。
- rsyslog是大多数系统自带的日志收集服务，但需要升级版本以支持omkafka模块。
- kafka用于处理日志数据，采用3台机器构建集群，1个topic对应多个group以避免单点故障。
- logstash从kafka获取数据，进行过滤后写入elasticsearch，确保每个group对应一个logstash index。
- elasticsearch用于存储过滤后的数据，采用3个节点的集群以避免单点故障。
- kibana是可视化工具，便于搜索数据和生成报表。
➡️
