使用 Elastic 技术栈构建 K8S 全栈监控(1/4)

搭建 ElasticSearch 集群环境

在本系列文章中,我们将学习如何使用 Elastic 技术栈来为 Kubernetes 构建监控环境。可观测性的目标是为生产环境提供运维工具来检测服务不可用的情况(比如服务宕机、错误或者响应变慢等),并且保留一些可以排查的信息,以帮助我们定位问题。总的来说主要包括3个方面:

  • 监控指标提供系统各个组件的时间序列数据,比如 CPU、内存、磁盘、网络等信息,通常可以用来显示系统的整体状况以及检测某个时间的异常行为
  • 日志为运维人员提供了一个数据来分析系统的一些错误行为,通常将系统、服务和应用的日志集中收集在同一个数据库中
  • 追踪或者 APM(应用性能监控)提供了一个更加详细的应用视图,可以将服务执行的每一个请求和步骤都记录下来(比如 HTTP 调用、数据库查询等),通过追踪这些数据,我们可以检测到服务的性能,并相应地改进或修复我们的系统。
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在 Kubernetes 上搭建 EFK 日志收集系统[更新]

一文彻底搞定 EFK 日志收集

上节课和大家介绍了 Kubernetes 集群中的几种日志收集方案,Kubernetes 中比较流行的日志收集解决方案是 ElasticsearchFluentdKibana(EFK)技术栈,也是官方现在比较推荐的一种方案。

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量日志数据,也可用于搜索许多不同类型的文档。

Elasticsearch 通常与 Kibana 一起部署,Kibana 是 Elasticsearch 的一个功能强大的数据可视化 Dashboard,Kibana 允许你通过 web 界面来浏览 Elasticsearch 日志数据。

Fluentd是一个流行的开源数据收集器,我们将在 Kubernetes 集群节点上安装 Fluentd,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。

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使用Elasticsearch Operator快速部署Elasticsearch集群

随着 kubernetes 的快速发展,很多应用都在往 kubernetes 上面迁移,现阶段对于无状态应用的迁移是非常容易做到的,但是对于有状态应用的迁移还是有一定门槛的,主要是有状态应用的运行方式各有不同,比如 MySQL、MongoDB、Redis 这些应用运行的方式方法都不太相同,特别是对于线上环境需要高可用的集群模式的时候,则差别就更大了,这就导致了有状态应用向 Kubernetes 的迁移必然进度会很慢。现在比较好的解决方案就是针对有状态应用开发对应的 Operator 应用,比如 prometheus-operator、etcd-operator 等等,关于 Operator 的开发,可以查看前面的一篇入门文章:Kubernetes Operator 快速入门教程 以了解更多信息。

同样的,对于 Elasticsearch 应用,现在官方也推出了基于 Kubernetes Operator 的应用:Elastic Cloud on Kubernetes (ECK),用户可使用该产品在 Kubernetes 上配置、管理和运行 Elasticsearch 集群。

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