rose日志收集方式

0x01 背景      面对与日俱增的日志信息,最传统的日志收集方式已难以满足运维人员的基本需求.So,我们何不利用如今丰富的开源工具来打造一款高效实用的运维日志收集分析平台呢.以下就我们目前尝试在做的运维日志平台进行简要介绍,希望能与各位交流心得经验. 0x02 平台架构     我们并没有采用ELK的架构进行日志收集,而是采用了多款日志收集工具结合的方式,即EKF(K/Z), elasticsearch + kafka-zookeeper + Flume + kibana/zabbix.

写代码的人都知道日志很重要,机器不多的时候,查看日志很简单,ssh 上去 grep + awk + perl 啥的 ad hoc 的搞几把就行,但面对上百台甚至上千台机器时,如何有效的收集和分析日志就成了个很头疼的事情.日志处理必然有如下过程: 从各个服务器读取日志 把日志存放到集中的地方 挖掘日志数据,用友好的 UI 展示出来,最好能做到实时的输入表达式做过滤.聚合 下面分三个方面聊聊,整个过程是需要多方配合的,包括写日志.读日志.转储日志.分析日志,注意聊这些的背景是互联网行业,机器多,日志

最近rancher平台上docker日志收集捣腾挺久的,尤其在配置上,特写下记录 Unix/Linux系统中的大部分日志都是通过一种叫做syslog的机制产生和维护的.syslog是一种标准的协议,分为客户端和服务器端,客户端是产生日志消息的一方,而服务器端负责接收客户端发送来的日志消息,并做出保存到特定的日志文件中或者其他方式的处理. ryslog 是一个快速处理收集系统日志的程序,提供了高性能.安全功能和模块化设计.rsyslog 是syslog 的升级版,它将多种来源输入输出转换结果到目的

参考文档 http://tonybai.com/2017/03/03/implement-kubernetes-cluster-level-logging-with-fluentd-and-elasticsearch-stack/ https://github.com/kubernetes/kubernetes/tree/master/cluster/addons/fluentd-elasticsearch https://t.goodrain.com/t/k8s/242 http://logz

日志收集框架 Exceptionless 前言 从去年就答应过Eric(Exceptionless的作者之一),在中国会帮助给 Exceptionless 做推广,但是由于各种原因一直没有做这件事情,在此对Eric表示歉意.:) Exceptionless 简介 Exceptionless 是一个开源的实时的日志收集框架,它可以应用在基于 ASP.NET,ASP.NET Core,Web Api,Web Forms,WPF,Console,MVC 等技术栈的应用程序中,并且提供了Rest接口可以

日志收集之kafka http://www.jianshu.com/p/f78b773ddde5 一.介绍 Kafka是一种分布式的,基于发布/订阅的消息系统.主要设计目标如下: 以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力,即使对TB级以上数据也能保证常数时间复杂度的访问性能 高吞吐率.即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条以上消息的传输 支持Kafka Server间的消息分区,及分布式消费,同时保证每个Partition内的消息顺序传输 同时支持离线数据处理和实时数据处

官方参考文档 https://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html#file-channel Flume NG是一个分布式.可靠.可用的系统,它能够将不同数据源的海量日志数据进行高效收集.聚合.移动,最后存储到一个中心化数据存储系统中.由原来的Flume OG到现在的Flume NG,进行了架构重构,并且现在NG版本完全不兼容原来的OG版本.经过架构重构后,Flume NG更像是一个轻量的小工具,非常简单,容易适应各种方式日志收集,并支持failover和负载

前言 系统一大,就会拆分成多个独立的进程,比如web+wcf/web api等,也就成了分布式系统. 要看一个请求怎么从头到尾走的,就有些困难了,要是进行DEBUG.跟踪,就更加麻烦了,困难程度要视进程多少而定,越多越复杂. 分布式日志收集系统就登场了. 今天介绍一款 全开源日志收集.展示系统 - logstash(基于java)+kibana(基于JRuby, logstash已自带)+ElasticSearch+RabbitMQ 架构图如下 这张图是拷贝来的 里面虽然是Redis,但是没关系

> 网站数据统计分析工具是网站站长和运营人员经常使用的一种工具,比较常用的有谷歌分析.百度统计 和 腾讯分析等等.所有这些统计分析工具的第一步都是网站访问数据的收集.目前主流的数据收集方式基本都是基于javascript的.本文将简要分析这种数据收集的原理,并一步一步实际搭建一个实际的数据收集系统. 1.数据收集原理分析 简单来说,网站统计分析工具需要收集到用户浏览目标网站的行为(如打开某网页.点击某按钮.将商品加入购物车等)及行为附加数据(如某下单行为产生的订单金额等).早期的网站统计往往只收