ES详解 - 认知:Elastic Stack生态和场景方案

在了解ElaticSearch之后,我们还要了解Elastic背后的生态即我们常说的ELK;与此同时,还会给你展示ElasticSearch的案例场景,让你在学习ES前对它有个全局的印象。@pdai

Elastic Stack生态

Beats + Logstash + ElasticSearch + Kibana

如下是我从官方博客中找到图,这张图展示了ELK生态以及基于ELK的场景(最上方)

由于Elastic X-Pack是面向收费的,所以我们不妨也把X-Pack放进去,看看哪些是由X-Pack带来的,在阅读官网文档时将方便你甄别重点:

Beats

Beats是一个面向轻量型采集器的平台,这些采集器可以从边缘机器向Logstash、ElasticSearch发送数据,它是由Go语言进行开发的,运行效率方面比较快。从下图中可以看出,不同Beats的套件是针对不同的数据源。

Logstash

Logstash是动态数据收集管道,拥有可扩展的插件生态系统,支持从不同来源采集数据,转换数据,并将数据发送到不同的存储库中。其能够与ElasticSearch产生强大的协同作用,后被Elastic公司在2013年收购。

它具有如下特性:

1)实时解析和转换数据;

2)可扩展,具有200多个插件;

3)可靠性、安全性。Logstash会通过持久化队列来保证至少将运行中的事件送达一次,同时将数据进行传输加密;

4)监控;

ElasticSearch

ElasticSearch对数据进行搜索、分析和存储,其是基于JSON的分布式搜索和分析引擎,专门为实现水平可扩展性、高可靠性和管理便捷性而设计的。

它的实现原理主要分为以下几个步骤:

1)首先用户将数据提交到ElasticSearch数据库中;

2)再通过分词控制器将对应的语句分词;

3)将分词结果及其权重一并存入,以备用户在搜索数据时,根据权重将结果排名和打分,将返回结果呈现给用户;

Kibana

Kibana实现数据可视化,其作用就是在ElasticSearch中进行民航。Kibana能够以图表的形式呈现数据,并且具有可扩展的用户界面,可以全方位的配置和管理ElasticSearch。

Kibana最早的时候是基于Logstash创建的工具,后被Elastic公司在2013年收购。

1)Kibana可以提供各种可视化的图表;

2)可以通过机器学习的技术,对异常情况进行检测,用于提前发现可疑问题;

从日志收集系统看ES Stack的发展

我们看下ELK技术栈的演化,通常体现在日志收集系统中。

一个典型的日志系统包括:

(1)收集:能够采集多种来源的日志数据

(2)传输:能够稳定的把日志数据解析过滤并传输到存储系统

(3)存储:存储日志数据

(4)分析:支持 UI 分析

(5)警告:能够提供错误报告,监控机制

beats+elasticsearch+kibana

Beats采集数据后,存储在ES中,有Kibana可视化的展示。

beats+logstath+elasticsearch+kibana

该框架是在上面的框架的基础上引入了logstash,引入logstash带来的好处如下:

(1)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,从而减轻背压。

(2)从其他数据源(例如数据库,S3或消息传递队列)中提取。

(3)将数据发送到多个目的地,例如S3,HDFS或写入文件。

(4)使用条件数据流逻辑组成更复杂的处理管道。

beats结合logstash带来的优势

(1)水平可扩展性,高可用性和可变负载处理:beats和logstash可以实现节点之间的负载均衡,多个logstash可以实现logstash的高可用

(2)消息持久性与至少一次交付保证:使用beats或Winlogbeat进行日志收集时,可以保证至少一次交付。从Filebeat或Winlogbeat到Logstash以及从Logstash到Elasticsearch的两种通信协议都是同步的,并且支持确认。Logstash持久队列提供跨节点故障的保护。对于Logstash中的磁盘级弹性,确保磁盘冗余非常重要。

(3)具有身份验证和有线加密的端到端安全传输:从Beats到Logstash以及从 Logstash到Elasticsearch的传输都可以使用加密方式传递 。与Elasticsearch进行通讯时,有很多安全选项,包括基本身份验证,TLS,PKI,LDAP,AD和其他自定义领域

增加更多的数据源 比如:TCP,UDP和HTTP协议是将数据输入Logstash的常用方法

beats+MQ+logstash+elasticsearch+kibana

在如上的基础上我们可以在beats和logstash中间添加一些组件redis、kafka、RabbitMQ等,添加中间件将会有如下好处:

(1)降低对日志所在机器的影响,这些机器上一般都部署着反向代理或应用服务,本身负载就很重了,所以尽可能的在这些机器上少做事;

(2)如果有很多台机器需要做日志收集,那么让每台机器都向Elasticsearch持续写入数据,必然会对Elasticsearch造成压力,因此需要对数据进行缓冲,同时,这样的缓冲也可以一定程度的保护数据不丢失;

(3)将日志数据的格式化与处理放到Indexer中统一做,可以在一处修改代码、部署,避免需要到多台机器上去修改配置;

Elastic Stack最佳实践

我们再看下官方开发成员分享的最佳实践。

日志收集系统

(PS:就是我们上面阐述的)

基本的日志系统

增加数据源,和使用MQ

Metric收集和APM性能监控

多数据中心方案

通过冗余实现数据高可用

两个数据采集中心(比如采集两个工厂的数据),采集数据后的汇聚

数据分散,跨集群的搜索

参考文章

  • https://www.elastic.co/cn/elasticsearch/
  • https://www.elastic.co/pdf/architecture-best-practices.pdf
  • https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/deploying-and-scaling.html
  • https://www.cnblogs.com/supersnowyao/p/11110703.html
  • https://blog.51cto.com/wutengfei/2645627

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