日志分析平台建设设计方案

1、日志分析平台建设方案目录TOC o 1-5 h z HYPERLINK l bookmark4 一、现状和需求2 HYPERLINK l bookmark6 （一）现状与问题2 HYPERLINK l bookmark8 （二）需求说明与分析2 HYPERLINK l bookmark10 二、建设目标2 HYPERLINK l bookmark12 三、系统设计2（一）技术选型2 HYPERLINK l bookmark14 （二）系统架构2 HYPERLINK l bookmark16 架构图22.架构分析3 HYPERLINK l bookmark18 （三）系统介绍3 HYPERLIN

2、K l bookmark20 四、实施方案4 HYPERLINK l bookmark22 （一）系统配置4软件4硬件4 HYPERLINK l bookmark24 （二）系统搭建4一、现状和需求（一）现状与问题1.日志文件分散在各个应用服务器，开发人员必须远程登录才能查看日志，不利于服务器安全管控，加大生产服务器的风险；服务器上各项目日志配置很随意，文件分布杂乱，没有统一的规范和管理；日志文件占用服务器大量的硬盘空间，如不及时清理会发生硬盘占满，影响系统的正常运行；对于超过百兆的日志文件根本没法打开和关键字搜索，不利于问题的快速定位和排查；集群和分布式的系统需要查看多个服务器的日志日志保存

3、的时间不统一，不能长时间保存日志（二）需求说明与分析不需要开发人员登录生产服务器就能查看日志；2.统一规范日志的配置和输出格式；实时的将日志文件从服务器中迁出；提供日志的检索和统计分析的平台；二、建设目标搭建支持高并发高可靠的日志分析平台，方便开发人员快速的检索日志，排查问题，同时提供友好的分析和统计的界面。三、系统设计（一）技术选型针对这些问题，为了提供分布式的实时日志搜集和分析的监控系统，我们采用了业界通用的日志数据管理解决方案-它主要包括Elasticsearch、Logstash和Kibana三个系统。通常，业界把这套方案简称为ELK，取三个系统的首字母。调研了ELK技术栈，发现新一代

4、的logstash-forward即Filebeat,使用了golang，性能超logstash,部署简单，占用资源少，可以很方便的和logstash和ES对接，作为日志文件采集组件。所以决定使用ELK+Filebeat的架构进行平台搭建。为了支持日志的高并发和高可靠需要进了消息队列（MQ）,这里选择了kafka，相对其他消息中间件，kafka有支持大并发，快速持久化等优点，而且ELK+Filebeat对kafka的兼容性也很好。最终，我们采用Elasticsearch+Logstash+Kibana+Filebeat+Kafka+Zookeeper的架构搭建日志分析平台。（二）系统架构1.架

5、构图a-ZDoKeepG-rESDataNodeKafra-ZcflKeeper-ESDataNodeKafca-ZooKeeper&FibeatW它bjg务圉葉胖ElaLtic-tearh箋醉Logstasli有.ESMa&VeFNodicibaiia2.架构分析第一层、数据采集层最左边的是业务服务器集群，上面安装了filebeat做日志采集，同时把采集的日志分别发送给两个logstash服务。第二层、数据处理层，数据缓存层logstash服务把接受到的日志经过格式处理，转存到本地的kafkabroker+zookeeper集群中。第三层、数据转发层这个单独的Logstash节点会实时去ka

6、fkabroker集群拉数据,转发至ESDataNode。第四层、数据持久化存储ESDataNode会把收到的数据，写磁盘，建索引库。第五层、数据检索，数据展示ESMaster+Kibana主要协调ES集群，处理数据检索请求，数据展示。（三）系统介绍Elasticsearch:分布式搜索和分析引擎，具有高可伸缩、高可靠和易管理等特点。基于ApacheLucene构建，能对大容量的数据进行接近实时的存储、搜索和分析操作。通常被用作某些应用的基础搜索引擎，使其具有复杂的搜索功能；Logstash：数据收集额外处理和数据引擎。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

7、操作，然后存储到用户指定的位置；Kibana:数据分析和可视化平台。通常与Elasticsearch配合使用，对其中数据进行搜索、分析和以统计图表的方式展示；Filebeat：ELK协议栈的新成员，在需要采集日志数据的server上安装Filebeat,并指定日志目录或日志文件后，Filebeat就能读取数据，迅速发送到Logstash进行解析，亦或直接发送到Elasticsearch进行集中式存储和分析。Kafka:数据缓冲队列。作为消息队列解耦了处理过程，同时提高了可扩展性。具有峰值处理能力，使用消息队列能够使关键组件顶住突发的访问压力，而不会因为突发的超负荷的请求而完全崩溃。Zookeeper:是一种在分布式系统中被广泛用来作为：分布式状态管理、分布式协调管理、分布式配置管理、和分布式锁服务的集群okafka增加和减少服务器都会在Zookeeper节点上触发相应的事件kafka系统会捕获这些事件，进行新一轮的负载均衡，客户端也会捕获这些事件来进行新一轮的处理。四、实施方案（一）系统配置软件Elasticsearch-6.0.0logstash-6.0.0kibana-6.0.0filebeat-6.0.0JDK1.8Kafka_2.12-1.1.0Zoopkeeper-3.4