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  • Docker ELK

    2019-10-09 07:49:21
    # Docker ELK文档http://elk-docker.readthedocs.io/ # Docker Hub官网 ELKhttps://hub.docker.com/r/sebp/elk/ # github elkhttps://github.com/spujadas/elk-dockerhttps://github.com/spujadas/elk-doc...

    #官方文档

    # Docker ELK文档

    http://elk-docker.readthedocs.io/

    # Docker Hub官网 ELK

    https://hub.docker.com/r/sebp/elk/

    # github elk

    https://github.com/spujadas/elk-docker

    https://github.com/spujadas/elk-docker/blob/master/nginx-filebeat/Dockerfile

     

    1、内存 至少4GB,或者限制使用最小内存及最大内存(docker run -p 5601:5601 -p 9200:9200 -p 5044:5044 -e ES_MIN_MEM=128m  -e ES_MAX_MEM=1024m -it --name elk sebp/elk)

    2、mmap大于等于262144

    3、开启端口5044T

    sudo docker pull sebp/elk

    sudo docker run -p 5601:5601 -p 9200:9200 -p 5044:5044 -it --name elk sebp/elk

     

    汉化kibana

    docker exec -it elk /bin/bash

    echo 'deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial xenial-updates main universe restricted multiverse'>>/etc/apt/sources.list

    echo 'deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial xenial-updates main restricted multiverse universe'>>/etc/apt/sources.list

    apt-get update

    apt install git -y

    apt install python -y

    cd /opt

    git clone https://github.com/anbai-inc/Kibana_Hanization.git

    cd Kibana_Hanization

    python main.py /opt/kibana

    service kibana restart

    转载于:https://www.cnblogs.com/arithmetic/p/10380811.html

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  • DOCKER ELK

    2018-06-08 23:30:23
    建立工作目录:/data/docker elk-master ├── docker-compose.yml ├── elasticsearch │ ├── config │ │ └── elasticsearch.yml │ └── Dockerfile ├── extensions │ ├── logspout │...
        

    建立工作目录:/data/docker

    elk-master
    ├── docker-compose.yml
    ├── elasticsearch
    │   ├── config
    │   │   └── elasticsearch.yml
    │   └── Dockerfile
    ├── extensions
    │   ├── logspout
    │   │   ├── build.sh
    │   │   ├── Dockerfile
    │   │   ├── logspout-compose.yml
    │   │   ├── modules.go
    │   │   └── README.md
    │   └── README.md
    ├── kibana
    │   ├── config
    │   │   └── kibana.yml
    │   └── Dockerfile
    ├── LICENSE
    ├── logstash
    │   ├── config
    │   │   └── logstash.yml
    │   ├── Dockerfile
    │   └── pipeline
    │       └── logstash.conf
    ├── metricbeat
    │   ├── config
    │   │   └── metricbeat.yml
    │   └── Dockerfile
    └── README.md
    

    docker-compose.yml 文件:

    version: '3.6'
    
    services:
    
      elasticsearch:
        build:
          context: elasticsearch/
        volumes:
          - ./elasticsearch/config/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml:ro
        ports:
          - "9200:9200"
          - "9300:9300"
        environment:
          ES_JAVA_OPTS: "-Xmx256m -Xms256m"
        networks:
          - elk
    
      logstash:
        build:
          context: logstash/
        volumes:
          - ./logstash/config/logstash.yml:/usr/share/logstash/config/logstash.yml:ro
          - ./logstash/pipeline:/usr/share/logstash/pipeline:ro
        ports:
          - "5000:5000"
        environment:
          LS_JAVA_OPTS: "-Xmx256m -Xms256m"
        networks:
          - elk
        depends_on:
          - elasticsearch
    
      kibana:
        build:
          context: kibana/
        volumes:
          - ./kibana/config/:/usr/share/kibana/config:ro
        ports:
          - "5601:5601"
        networks:
          - elk
        depends_on:
          - elasticsearch
    
      heartbeat:
        image: docker.elastic.co/beats/heartbeat:6.2.4
        networks:
          - elk
        depends_on:
          - elasticsearch
    
      packetbeat:
        image: docker.elastic.co/beats/packetbeat:6.2.4
        networks:
          - elk
        depends_on:
          - elasticsearch
    
      metricbeat:
        build:
          context: metricbeat/
        volumes:
          - ./metricbeat/config/metricbeat.yml:/usr/share/metricbeat/config/metricbeat.yml:ro
        networks:
          - elk
        depends_on:
          - elasticsearch
    
    networks:
    
      elk:
    
        driver: bridge
    

    启动elk容器

    docker-compose up
    

    查看 kibana 的 IP172.18.0.7

    进入 metricbeat 容器

    docker exec -it [YOUR CONTAINER ID] /bin/bash
    

    进入目录:cd /usr/share/metricbeat

    执行命令加载 Dashboard

    ./metricbeat setup -E setup.kibana.host=172.18.0.7:5601

    这样就可以在 kibana 上看到官方的 metricbeatdashboard 了。

    展开全文
  • docker ELK

    2018-09-29 09:51:30
     docker pull sebp/elk   2 建立container docker run -it -d -p 15601:5601 -p 19201:9200 -p 15044:5044 -p 127.0.0.1:19200:9200 -p 127.0.0.1:19300:9300 -e ES_MIN_MEM=128m -e ES_MAX_MEM=1024m ...

    1 pull镜像

     docker pull sebp/elk

     

    2 建立container

    docker run -it -d -p 15601:5601 -p 19201:9200 -p 15044:5044 -p 127.0.0.1:19200:9200 -p 127.0.0.1:19300:9300 -e ES_MIN_MEM=128m -e ES_MAX_MEM=1024m  --name myelk sebp/elk  
     

    (-p相关端口对外打开      --name容器名 镜像名)


     3 开启

    docker exec -it myelk /bin/bash

    4进入操作

    cd /opt

    chmod -R 777 ./*

    useradd -d /usr/songlk -m songlk

    su - songlk

    cd /opt

    展开全文
  • Docker ElK安装部署使用教程 原文:Docker ElK安装部署使用教程 一、简介 1、核心组成 ELK由Elasticsearch、Logstash和Kibana三部分组件组成; Elasticsearch是个开源分布式搜索引擎,它的特点有:...

    原文:Docker ElK安装部署使用教程

    一、简介

    1、核心组成

    ELK由Elasticsearch、Logstash和Kibana三部分组件组成;

    Elasticsearch是个开源分布式搜索引擎,它的特点有:分布式,零配置,自动发现,索引自动分片,索引副本机制,restful风格接口,多数据源,自动搜索负载等。

    Logstash是一个完全开源的工具,它可以对你的日志进行收集、分析,并将其存储供以后使用

    kibana 是一个开源和免费的工具,它可以为 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日志分析友好的 Web 界面,可以帮助您汇总、分析和搜索重要数据日志。

    2、四大组件

    Logstash: logstash server端用来搜集日志;

    Elasticsearch: 存储各类日志;

    Kibana: web化接口用作查寻和可视化日志;

    Logstash Forwarder: logstash client端用来通过lumberjack 网络协议发送日志到logstash server;

    3、ELK工作流程

    在需要收集日志的所有服务上部署logstash,作为logstash agent(logstash shipper)用于监控并过滤收集日志,将过滤后的内容发送到Redis,然后logstash indexer将日志收集在一起交给全文搜索服务ElasticSearch,可以用ElasticSearch进行自定义搜索通过Kibana 来结合自定义搜索进行页面展示。

    wKioL1YWGBnxpAwyAAGFWRpT6X8070.jpg

    4、ELK的帮助手册

    Docker Hub官网:https://hub.docker.com/r/sebp/elk/

    Docker ELK使用文档:http://elk-docker.readthedocs.io/

    5、安装前提条件:

    Docker至少得分配3GB的内存;

    Elasticsearch至少需要单独2G的内存;

    防火墙开放相关端口;

    vm.max_map_count至少需要262144,附永久修改vm.max_map_count方法如下图:

     

    执行命令:sysctl -p 查看

     

    二、安装Docker ELK

    1、执行命令:docker pull sebp/elk 将镜像pull到本地来;

    2、执行命令:docker run -p 5601:5601 -p 9200:9200 -p 5044:5044 -e ES_MIN_MEM=128mnbsp; -e ES_MAX_MEM=1024m -it --name elk sebp/elk 将镜像运行为容器,由于我本机内存不符合安装要求,为了保证ELK能够正常运行,加了-e参数限制使用最小内存及最大内存。

    3、打开浏览器,输入:http://your-host:5601,看到如下界面说明安装成功

    三、配置使用

    1、使用命令:docker exec -it <container-name> /bin/bash 进入容器内

    2、执行命令:/opt/logstash/bin/logstash -e 'input { stdin { } } output { elasticsearch { hosts =gt; ["localhost"] } }'

    注意:如果看到这样的报错信息

    Logstash could not be started because there is already another instance using the configured data directory.nbsp; If you wish to run multiple instances, you must change the "path.data" setting.

    请执行命令:service logstash stop 然后在执行就可以了。

    3、当命令成功被执行后,看到:

    Successfully started Logstash API endpoint {:port=gt;9600} 信息后,

    输入:this is a dummy entry 然后回车,模拟一条日志进行测试。

    4、打开浏览器,输入:http://your-host:9200/_search?pretty 如图,就会看到我们刚刚输入的日志内容

    5、打开浏览器,输入:http://your-host:5601 点击创建

     6、看到如下界面,到此安装结束。

     

    posted on 2019-07-24 09:01 NET未来之路 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏

    转载于:https://www.cnblogs.com/lonelyxmas/p/11235742.html

    展开全文
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