ELK 企业级日志分析系统

1 为什么要使用ELK

日志主要包括系统日志、应用程序日志和安全日志。系统运维和开发人员可以通过日志了解服务器软硬件信息、检查配置过程中的错误及错误发生的原因。经常分析日志可以了解服务器的负荷，性能安全性，从而及时采取措施纠正错误
往往单台机器的日志我们使用grep、awk等工具就能基本实现简单分析，但是当日志被分散的储存不同的设备上。如果你管理数十上百台服务器，你还在使用依次登录每台机器的传统方法查阅日志。这样是不是感觉很繁琐和效率低下。当务之急我们使用集中化的日志管理，例如：开源的syslog，将所有服务器上的日志收集汇总。集中化管理日志后，日志的统计和检索又成为一件比较麻烦的事情，一般我们使用grep、awk和wc等Linux命令能实现检索和统计，但是对于要求更高的查询、排序和统计等要求和庞大的机器数量依然使用这样的方法难免有点力不从心。
一般大型系统是一个分布式部署的架构，不同的服务模块部署在不同的服务器上，问题出现时，大部分情况需要根据问题暴露的关键信息，定位到具体的服务器和服务模块，构建一套集中式日志系统，可以提高定位问题的效率。

2 ELK 日志分析系统

ELK 平台是一套完整的日志集中处理解决方案，将 ElasticSearch、Logstash 和 Kiabana 三个开源工具配合使用，完成更强大的用户对日志的查询、排序、统计需求。

2.1 E（Elasticsearch）概述

提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎
1、Elasticsearch特性

• 接近实时
• 集群
• 节点
• 索引
  索引（库）→类型（表）→文档（记录）
  分片和副本
  实际情况下，索引存储的数据可能超过单个节点的硬件限制，如一个10亿文档需1TB空间可能不适合存储在单个节点的磁盘上，或者从单个节点搜索请求太慢了，为了解决这个问题，elasticsearch提供将索引分成多个分片的功能，当在创建索引时，可以定义想要分片的数量。每个分片就是一个全功能的独立索引，可以位于集群中任何节点上。

分片：
1、水平分割扩展，增大存储量
2、分布式并行跨分片操作，提供性能和吞吐量

分布式分片的机制和搜索请求的文档如何汇总完全是有elasticsearch控制的，这些对用户而言是透明的

网络问题等等其他问题可以在任何时候不期而至，为了健壮性，强烈建议要有个故障切换机制，无论何种故障以防止分片或者节点不可用，为此，elasticsearch让我们将索引分片复制一份或多份，称为分片副本或副本

副本：
1、高可用性，以应对分片或者节点故障，出于这个原因，分片副本要在不同的节点上
2、性能加强，增加吞吐量，搜索可以并行在所有副本上执行

ElasticSearch：是基于 Lucene（一个全文检索引擎的架构）开发的分布式存储检索引擎，用来存储各类日志。
ElasticSearch 是用 Java 开发的，可通过 RESTful Web 接口，让用户可以通过浏览器与ElasticSearch 通信。
Elasticsearch 是一个实时的、分布式的可扩展的搜索引擎，允许进行全文、结构化搜索，它通常用于索引和搜索大容量的日志数据，也可用于搜索许多不同类型的文档。

2.2 L（Logstash）概述

一款强大的数据处理工具
可实现数据传输、格式处理、格式化输出
数据输入、数据加工（如过滤，改写等）以及数据输出
由三个组件组成：Input、Output、Filter Plugin

Input：获取日志
Output：输出日志
Filter Plugin：过滤日志、格式处理
1、LogStash主要组件
Shipper
Indexer
Broker
Search and Storage
Web Interface

Logstash：作为数据收集引擎。它支持动态的从各种数据源搜集数据，并对数据进行过滤、分析、丰富、统一格式等操作，然后存储到用户指定的位置，一般会发送给 ElasticSearch。
Logstash 由 Ruby 语言编写，运行在 Java 虚拟机（JVM）上，是一款强大的数据处理工具，可以实现数据传输、格式处理、格式化输出。Logstash 具有强大的插件功能，常用于日志处理。

2.3 K（Kibana）概述

一个针对Elasticsearch的开源分析及可视化平台
搜索、查看存储在 Elasticsearch 索引中的数据
通过各种图表进行高级数据分析及展示

Kibana 通常与 ElasticSearch 一起部署，Kibana 是 ElasticSearch 的一个功能强大的数据可视化 Dashboard，Kibana 提供图形化的web界面来浏览 ElasticSearch 日志数据，可以用来汇总、分析和搜索重要数据。

2.3.1 Kibana 主要功能

Elasticsearch无缝之集成
整合数据，复杂数据分析
让更多团队成员收益
接口灵活，分享更容易
配置简单、可视化多数据源
简单数据导出

2.4 添加的其它组件

• Filebeat：轻量级的开源日志文件数据搜集器。通常在需要采集数据的客户端安装 Filebeat，并指定目录与日志格式，Filebeat 就能快速收集数据，并发送给 logstash 进行解析，或是直接发给 ElasticSearch 存储，性能上相比运行于 JVM 上的 logstash 优势明显，是对它的替代。常应用于 EFLK 架构当中

• 缓存/消息队列（redis、kafka、RabbitMQ等）：可以对高并发日志数据进行流量削峰和缓冲，这样的缓冲可以一定程度的保护数据不丢失，还可以对整个架构进行应用解耦。

• Fluentd：是一个流行的开源数据收集器。由于logstash 太重量级的缺点，Logstash性能低、资源消耗比较多等问题，随后就有Fluentd的出现。相比较1ogstash，Fluentd更易用、资源消耗更少、性能更高，在数据处理上更高效可靠，受到企业欢迎，成为logstash的一种替代方案，常应用于EFK架构当中。在Kubernetes集群中也常使用EFK作为日志数据收集的方案。
  在Kubernetes集群中一般是通过DaemonSet来运行Fluentd，以便它在每个Kubernetes工作节点上都可以运行一个pod。
  它通过获取容器日志文件、过滤和转换日志数据，然后将数据传递到ElasticSearch集群，在该集群中对其进行索引和存储。

2.4.1 filebeat 结合 logstash 带来好处

• 通过 Logstash 具有基于磁盘的自适应缓冲系统，该系统将吸收传入的吞吐量，从而减轻 Elasticsearch 持续写入数据的压力
• 从其他数据源（例如数据库，S3 对象存储或消息传递队列）中提取
• 将数据发送到多个目的地，例如 S3，HDFS（Hadoop分布式文件系统）或写入文件
• 使用条件数据流逻辑组成更复杂的处理管道

2.5 完整日志系统基本特征

收集：能够不集多种来源的日志数据
传输：能够稳定的把日志数据解析过滤并传输到存储系统
存储：存储日志数据分析：支持UI分析
警告：能够提供错误报告，监控机制

2.6 ELK 的工作原理

（1）在所有需要收集日志的服务器上部署Logstash；或者先将日志进行集中化管理在日志服务器上，在日志服务器上部署Logstash。
（2）Logstash 收集日志，将日志格式化并输出到Elasticsearch群集中。
（3）Elasticsearch 对格式化后的数据进行索引和存储。
（4）Kibana从ES群集中查询数据生成图表，并进行前端数据的展示。
总结：1ogstash作为日志搜集器，从数据源采集数据，并对数据进行过滤，格式化处理，然后交由ElasticSearch存储，kibana对日志进行可视化处理。

3 部署ELK日志分析系统

1、实验需求

• 配置ELK日志分析集群
• 使用 Logstash 收集日志
• 使用 Kibana 查看分析日志

2、环境配置

主机	操作系统	IP地址	安装包 / 软件 / 工具
node1	CentOS7	192.168.16.10	Elasticsearch
node2	CentOS7	192.168.16.20	Elasticsearch
apache	CentOS7	192.168.16.30	httpd /Logstash
真机	Windows	192.168.16.1	——

node1节点（2C/4G）：node1/192.168.16.10					Elasticsearch
node2节点（2C/4G）：node2/192.168.16.20					Elasticsearch
Apache节点：apache/192.168.16.30

所有节点，关闭系统防火墙和安全机制

systemctl stop firewalld.service
setenforce 0

node1（192.168.16.10）

hostnamectl set-hostname node1
su -

node2（192.168.16.20）

hostnamectl set-hostname node2
su -

apache（192.168.16.30）

hostnamectl set-hostname apache
su -

3、配置elasticsearch环境（node1、node2）
node1（192.168.16.10）
node2（192.168.16.20）
仅一处主机名不同，已标注

echo '192.168.16.10 node1' >> /etc/hosts
echo '192.168.16.20 node2' >> /etc/hosts

cd /opt
rz elasticsearch-5.5.0.rpm

rpm -ivh elasticsearch-5.5.0.rpm

systemctl daemon-reload
systemctl enable elasticsearch.service

3.1 LK Elasticsearch 集群部署（在Node1、Node2节点上操作）

1．环境准备

#设置Java环境

java -version										#如果没有安装，yum -y install java
openjdk version "1.8.0_131"
OpenJDK Runtime Environment (build 1.8.0_131-b12)
OpenJDK 64-Bit Server VM (build 25.131-b12, mixed mode)

2．部署 Elasticsearch 软件
（1）安装elasticsearch—rpm包

#上传elasticsearch-6.7.2.rpm到/opt目录下
cd /opt
rpm -ivh elasticsearch-6.7.2.rpm

（2）修改 elasticsearch 主配置文件

cp /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml.bak
vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
--17--取消注释，指定集群名字
cluster.name: my-elk-cluster
--23--取消注释，指定节点名字：Node1节点为node1，Node2节点为node2
node.name: node1
node.master: true		#是否master节点，false为否
node.data: true			#是否数据节点，false为否
--33--取消注释，指定数据存放路径
path.data: /var/lib/elasticsearch
--37--取消注释，指定日志存放路径
path.logs: /var/log/elasticsearch
--43--取消注释，避免es使用swap交换分区
bootstrap.memory_lock: true
--55--取消注释，设置监听地址，0.0.0.0代表所有地址
network.host: 0.0.0.0
--59--取消注释，ES 服务的默认监听端口为9200
http.port: 9200					#指定es集群提供外部访问的接口
transport.tcp.port: 9300		#指定es集群内部通信接口
--68--取消注释，集群发现通过单播实现，指定要发现的节点
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["192.168.16.10:9300", "192.168.16.20:9300"]

grep -v "^#" /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml

mkdir -p /data/elk_data
chown elasticsearch:elasticsearch /data/elk_data/

systemctl start elasticsearch
netstat -antp |grep 9200

（3）es 性能调优参数

#优化最大内存大小和最大文件描述符的数量
vim /etc/security/limits.conf
......
*  soft    nofile          65536
*  hard    nofile          131072
*  soft    memlock         unlimited
*  hard    memlock         unlimited

ulimit -n

需重启生效

#优化 elasticsearch 用户拥有的内存权限
由于 ES 构建基于 lucene, 而 lucene 设计强大之处在于 lucene 能够很好的利用操作系统内存来缓存索引数据，以提供快速的查询性能。lucene 的索引文件 segements 是存储在单文件中的，并且不可变，对于 OS 来说，能够很友好地将索引文件保持在 cache 中，以便快速访问；因此，我们很有必要将一半的物理内存留给 lucene ; 另一半的物理内存留给ES（JVM heap )。所以， 在 ES 内存设置方面，可以遵循以下原则：

• 当机器内存小于 64G 时，遵循通用的原则，50% 给 ES，50% 留给操作系统，供 lucene使用
• 当机器内存大于 64G 时，遵循原则：建议分配给 ES 分配 4~32G 的内存即可，其它内存留给操作系统，供 lucene 使用

vim /etc/sysctl.conf
#一个进程可以拥有的最大内存映射区域数，参考数据（分配 2g/262144，4g/4194304，8g/8388608）
vm.max_map_count=262144

sysctl -p
sysctl -a | grep vm.max_map_count

（4）启动elasticsearch是否成功开启

systemctl start elasticsearch.service
systemctl enable elasticsearch.service
netstat -antp | grep 9200

（5）查看节点信息

浏览器访问  
http://192.168.16.10:9200  http://192.168.16.20:9200 
查看节点 Node1、Node2 的信息。

浏览器访问

http://192.168.80.10:9200/_cluster/health?pretty  、 http://192.168.80.11:9200/_cluster/health?

pretty查看群集的健康情况，可以看到 status 值为 green（绿色）， 表示节点健康运行。

浏览器访问 http://192.168.80.10:9200/_cluster/state?pretty  检查群集状态信息。

3．安装 Elasticsearch-head 插件

使用上述方式查看群集的状态对用户并不友好，可以通过安装 Elasticsearch-head 插件，可以更方便地管理群集。

Elasticsearch 在 5.0 版本后，Elasticsearch-head 插件需要作为独立服务进行安装，需要使用npm工具（NodeJS的包管理工具）安装。

安装 Elasticsearch-head 需要提前安装好依赖软件 node 和 phantomjs。
node：是一个基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行环境。
phantomjs：是一个基于 webkit 的JavaScriptAPI，可以理解为一个隐形的浏览器，任何基于 webkit 浏览器做的事情，它都可以做到。

（1）编译安装 node
node1（192.168.16.10）
node2（192.168.16.20）

#上传软件包 node-v8.2.1.tar.gz 到/opt
yum install gcc gcc-c++ make -y

cd /opt
tar zxvf node-v8.2.1.tar.gz

cd node-v8.2.1/
./configure
make && make install

（2）安装 phantomjs

#上传软件包 phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2 到
cd /opt
tar jxvf phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2 -C /usr/local/src/
cd /usr/local/src/phantomjs-2.1.1-linux-x86_64/bin
cp phantomjs /usr/local/bin

（3）安装 Elasticsearch-head 数据可视化工具

#上传软件包 elasticsearch-head.tar.gz 到/opt
cd /opt
tar zxvf elasticsearch-head.tar.gz -C /usr/local/src/
cd /usr/local/src/elasticsearch-head/
npm install

（4）修改 Elasticsearch 主配置文件

vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
......
--末尾添加以下内容--
http.cors.enabled: true				#开启跨域访问支持，默认为 false
http.cors.allow-origin: "*"			#指定跨域访问允许的域名地址为所有

systemctl restart elasticsearch

（5）启动 elasticsearch-head 服务
#必须在解压后的 elasticsearch-head 目录下启动服务，进程会读取该目录下的 gruntfile.js 文件，否则可能启动失败。

cd /usr/local/src/elasticsearch-head/
npm run start &    #开启服务在后台工作

> [email protected] start /usr/local/src/elasticsearch-head
> grunt server

Running "connect:server" (connect) task
Waiting forever...
Started connect web server on http://localhost:9100

#elasticsearch-head 监听的端口是 9100
netstat -natp |grep 9100
netstat -natp |grep 9200

（6）通过 Elasticsearch-head 查看 Elasticsearch 信息
通过浏览器访问 http://192.168.80.10:9100/ 地址并连接群集。如果看到群集健康值为 green 绿色，代表群集很健康。

http://192.168.16.10:9100 
http://192.168.16.20:9100 

然后点连接 会发现：集群健康值: green (0 of 0)
●node1信息动作
*node2信息动作

（7）插入索引

#通过命令插入一个测试索引，索引为 index-demo，类型为 test。
curl -X PUT 'localhost:9200/index-demo/test/1?pretty&pretty' -H 'content-Type: application/json' -d '{"user":"zhangsan","mesg":"hello world"}'
//输出结果如下：
{
    
"_index" : "index-demo",
"_type" : "test",
"_id" : "1",
"_version" : 1,
"result" : "created",
"_shards" : {
    
"total" : 2,
"successful" : 2,
"failed" : 0
},
"created" : true
}

浏览器访问 http://192.168.16.10:9100/ 查看索引信息，可以看见索引默认被分片5个，并且有一个副本。
点击“数据浏览”，会发现在node1上创建的索引为 index-demo，类型为 test 的相关信息。

3.2 LK Logstash 部署（在 Apache 节点上操作）

Logstash 一般部署在需要监控其日志的服务器。在本案例中，Logstash 部署在 Apache 服务器上，用于收集 Apache 服务器的日志信息并发送到 Elasticsearch。

1．更改主机名

hostnamectl set-hostname apache

2．安装Apahce服务（httpd）

yum -y install httpd
systemctl start httpd

3．安装Java环境

yum -y install java
java -version

4．安装logstash

#上传软件包 logstash-5.5.1.rpm 到/opt目录下
cd /opt
rpm -ivh logstash-5.5.1.rpm                           
systemctl start logstash.service                      
systemctl enable logstash.service

ln -s /usr/share/logstash/bin/logstash /usr/local/bin/

5．测试 Logstash
Logstash 命令常用选项：
-f：通过这个选项可以指定 Logstash 的配置文件，根据配置文件配置 Logstash 的输入和输出流。
-e：从命令行中获取，输入、输出后面跟着字符串，该字符串可以被当作 Logstash 的配置（如果是空，则默认使用 stdin 作为输入，stdout 作为输出）。
-t：测试配置文件是否正确，然后退出。

定义输入和输出流：
#输入采用标准输入，输出采用标准输出（类似管道）

logstash -e 'input { stdin{} } output { stdout{} }'
......
www.baidu.com										#键入内容（标准输入）
2022-06-22T03:58:47.799Z node1 www.baidu.com		#输出结果（标准输出）
www.sina.com.cn										#键入内容（标准输入）
2022-06-22T03:59:02.908Z node1 www.sina.com.cn		#输出结果（标准输出）

//执行 ctrl+c 退出

#使用 rubydebug 输出详细格式显示，codec 为一种编解码器
logstash -e 'input { stdin{} } output { stdout{ codec=>rubydebug } }'
......
www.baidu.com										#键入内容（标准输入）
{
    
    "@timestamp" => 2022-06-22T02:15:39.136Z,		#输出结果（处理后的结果）
      "@version" => "1",
          "host" => "apache",
       "message" => "www.baidu.com"
}

#使用 Logstash 将信息写入 Elasticsearch 中
logstash -e 'input { stdin{} } output { elasticsearch { hosts=>["192.168.16.10:9200"] } }'
			 输入				输出			对接
......
www.baidu.com										#键入内容（标准输入）
www.sina.com.cn										#键入内容（标准输入）
www.google.com										#键入内容（标准输入）

//结果不在标准输出显示，而是发送至 Elasticsearch 中，可浏览器访问 http://192.168.16.10:9100/ 查看索引信息和数据浏览。

6．定义 logstash配置文件

Logstash 配置文件基本由三部分组成：input、output 以及 filter（可选，根据需要选择使用）。
input：表示从数据源采集数据，常见的数据源如Kafka、日志文件等
filter：表示数据处理层，包括对数据进行格式化处理、数据类型转换、数据过滤等，支持正则表达式
output：表示将Logstash收集的数据经由过滤器处理之后输出到Elasticsearch。

#格式如下：
input {
    ...}
filter {
    ...}
output {
    ...}

#在每个部分中，也可以指定多个访问方式。例如，若要指定两个日志来源文件，则格式如下：
input {
    
	file {
     path =>"/var/log/messages" type =>"syslog"}
	file {
     path =>"/var/log/httpd/access.log" type =>"apache"}
}

#修改 Logstash 配置文件，让其收集系统日志/var/log/messages，并将其输出到 elasticsearch 中。
chmod +r /var/log/messages					#让 Logstash 可以读取日志

vim /etc/logstash/conf.d/system.conf
input {
    
    file{
    
        path =>"/var/log/messages"						#指定要收集的日志的位置
        type =>"system"									#自定义日志类型标识
        start_position =>"beginning"					#表示从开始处收集
    }
}
output {
    
    elasticsearch {
    										#输出到 elasticsearch
        hosts => ["192.168.16.10:9200","192.168.16.20:9200"]	#指定 elasticsearch 服务器的地址和端口
        index =>"system-%{+YYYY.MM.dd}"					#指定输出到 elasticsearch 的索引格式
    }
}

systemctl restart logstash 

浏览器访问 http://192.168.16.10:9100/ 查看索引信息

3.3 ELK Kiabana 部署（在 Node1 节点上操作）

1．安装 Kiabana

#上传软件包 kibana-5.5.1-x86_64.rpm 到/opt目录
cd /opt
rpm -ivh kibana-5.5.1-x86_64.rpm

2．设置 Kibana 的主配置文件

vim /etc/kibana/kibana.yml
--2--取消注释，Kiabana 服务的默认监听端口为5601
server.port: 5601
--7--取消注释，设置 Kiabana 的监听地址，0.0.0.0代表所有地址
server.host: "0.0.0.0"
--28--取消注释，配置es服务器的ip，如果是集群则配置该集群中master节点的ip
elasticsearch.url:  ["http://192.168.16.10:9200","http://192.168.16.20:9200"] 
--37--取消注释，设置在 elasticsearch 中添加.kibana索引
kibana.index: ".kibana"
--96--取消注释，配置kibana的日志文件路径（需手动创建），不然默认是messages里记录日志
logging.dest: /var/log/kibana.log

3．创建日志文件，启动 Kibana 服务

touch /var/log/kibana.log
chown kibana:kibana /var/log/kibana.log

systemctl start kibana.service
systemctl enable kibana.service

netstat -natp | grep 5601

4．验证 Kibana
浏览器访问 http://192.168.16.10:5601
第一次登录需要添加一个 Elasticsearch 索引：
Index name or pattern
//输入：system-* #在索引名中输入之前配置的 Output 前缀“system”

单击 “create” 按钮创建，单击 “Discover” 按钮可查看图表信息及日志信息。
数据展示可以分类显示，在“Available Fields”中的“host”，然后单击 “add”按钮，可以看到按照“host”筛选后的结果

5．将 Apache 服务器的日志（访问的、错误的）添加到 Elasticsearch 并通过 Kibana 显示

vim /etc/logstash/conf.d/apache_log.conf
input {
    
    file{
    
        path => "/etc/httpd/logs/access_log"
        type => "access"
        start_position => "beginning"
    }
    file{
    
        path => "/etc/httpd/logs/error_log"
        type => "error"
        start_position => "beginning"
    }
}
output {
    
    if [type] == "access" {
    
        elasticsearch {
    
            hosts => ["192.168.16.10:9200","192.168.16.20:9200"]
            index => "apache_access-%{+YYYY.MM.dd}"
        }
    }
	if [type] == "error" {
    
        elasticsearch {
    
            hosts => ["192.168.16。10:9200","192.168.16.20:9200"]
            index => "apache_error-%{+YYYY.MM.dd}"
        }
    }
}

cd /etc/logstash/conf.d/
/usr/share/logstash/bin/logstash -f apache_log.conf

浏览器访问 http://192.168.16.10:9100 查看索引是否创建

浏览器访问 http://192.168.16.10:5601 登录 Kibana，单击“Index Pattern -> Create Index Pattern”按钮添加索引， 在索引名中输入之前配置的 Output 前缀 apache_access-，并单击“Create”按钮。在用相同的方法添加 apache_error-索引。
选择“Discover”选项卡，在中间下拉列表中选择刚添加的 apache_access- 、apache_error- 索引， 可以查看相应的图表及日志信息。

3.4 Filebeat+ELK 部署

Node1节点（2C/4G）：node1/192.168.16.10					Elasticsearch
Node2节点（2C/4G）：node2/192.168.16.20					Elasticsearch
Apache节点：apache/192.168.16.30					Logstash  Kibana  Apache
Filebeat节点：filebeat/192.168.16.40				Filebeat

//在 Node1 节点上操作
1．安装 Filebeat

#上传软件包 filebeat-6.2.4-linux-x86_64.tar.gz 到/opt目录
tar zxvf filebeat-6.2.4-linux-x86_64.tar.gz
mv filebeat-6.2.4-linux-x86_64/ /usr/local/filebeat

2．设置 filebeat 的主配置文件

cd /usr/local/filebeat

vim filebeat.yml
filebeat.prospectors:
- type: log         #指定 log 类型，从日志文件中读取消息
  enabled: true
  paths:
    - /var/log/messages       #指定监控的日志文件
    - /var/log/*.log
  tags: ["sys"]		#设置索引标签
  fields:           #可以使用 fields 配置选项设置一些参数字段添加到 output 中
    service_name: filebeat
    log_type: syslog
    from: 192.168.16.30

--------------Elasticsearch output-------------------
(全部注释掉)

----------------Logstash output---------------------
output.logstash:
  hosts: ["192.168.16.30:5044"]      #指定 logstash 的 IP 和端口

#启动 filebeat
nohup ./filebeat -e -c filebeat.yml > filebeat.out &
#-e：输出到标准输出，禁用syslog/文件输出
#-c：指定配置文件
#nohup：在系统后台不挂断地运行命令，退出终端不会影响程序的运行

4．在 Logstash 组件所在节点上新建一个

Logstash 配置文件
cd /etc/logstash/conf.d

vim filebeat.conf
input {
    
    beats {
    
        port => "5044"
    }
}
output {
    
    elasticsearch {
    
        hosts => ["192.168.16.10:9200","192.168.16.20:9200"]
        index => "%{[fields][service_name]}-%{+YYYY.MM.dd}"
    }
    stdout {
    
        codec => rubydebug
    }
}

#启动 logstash
logstash -f filebeat.conf

5．浏览器访问 http://192.168.16.10:5601 登录 Kibana，单击“Create Index Pattern”按钮添加索引“filebeat-*”，单击 “create” 按钮创建，单击 “Discover” 按钮可查看图表信息及日志信息。

总结

日志服务器
优点
提高安全性
集中化管理
缺点
对日志分析困难

ELK的工作原理
1、将日志进行集中化管理
2、将日志格式化（Logstash）并输出到Elasticsearch
3、对格式化后的数据进行索引和存储（Elasticsearch）
4、前端数据的展示（Kibana）