来源:蜘蛛抓取(WebSpider)
时间:2018-02-25 02:26
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基于ELK的Packetbeat和watcher数据监控V1.0
ElasticSearch 特点 ElasticSearch 是一个基于 Apache Lucene 的开源数据搜 索引擎,它的 特点有: ?实时:可以进行实时的数据搜索和分析 ?分布式: 分布式文件存储,并将每个字段都编入索引 ?RESTful API:对外提供一系列基 于 JAVA 和 HTTP 的 API,用于索引、查 询、修改大多数配置 ?JSON:输入输 出格式为 JS
ON,快捷方便 ?多租户:可根据不同用途分索引,同时操作多个索 引ElasticSearch 使用案例 ?维基百科使用 Elasticsearch 来进行全文搜索并高亮显示关键词,以及提供 search-as-you-type、did-you-mean 等搜索建议功能。 ?英国卫报使用 Elasticsearch 来处理访客日志, 以便能将公众对不同文章的 反应实时地反馈给 各位编辑。 ?StackOverflow 将全文搜索与地理位置和相关信息进行结合,以 提供 morelike-this 相关问题的展现。 ?GitHub 使用 Elasticsearch 来检索超 过 1300 亿行代码。 ?每天,Goldman Sachs 使用它来处理 5TB 数据的索引, 还有很多投行使用 它来分析股票市场的变动。ElasticSearch 安装 ES 的安装很简单,可参考官网 https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/c urrent/_installation.html 服务启动后测试下是否运行正常:ElasticSearch 插件 安装 ES 插件,来查看集群状态、查看数据信息等。 head 插件: elasticsearch/bin# ./plugin install mobz/elasticsearch-head Kopf 插件: elasticsearch/bin# ./plugin install lmenezes/elasticsearch-kopfLogstrash 简介 Logstash 是一个接收,处理,转发日志的工具,由 Jruby 语言编写,并运行在 Java 虚拟机上。 在 Logstrash 的生态系统中主要分为 4 大组件: ?Shipper: 日志收集者。负责监控本地日志文件的变化,及时把日志文件的最新 内容收集 起来, 输出到 Redis 暂存。 ?Broker and Indexer: 接受并索引化事件 ?Search and Storage:允许对时间进行搜索和存储 ?Web Interface:基于 WEB 的展 示页面Logstrash 简介 Logstash 使用管道方式进行日志的搜集处理和输出。 主要做 3 件事: ?Collect: 数据输入 ?Enrich:数据加工,如过滤,改写等 ?Transport:数据输出Kibana 介绍 Kibana 是一个使用 Apache 开源协议,基于浏览器的 Elasticsearch 分析和 搜索仪 表板。Kibana 安装配置Kibana 安装比较简单,可参考官网 https://www.elastic.co/downloads/kibana默认情况下,Kibana 会连接运行在 localhost 的 Elasticsearch。要连接其他 Elasticsearch 实例,修改 kibana.yml 里的 Elasticsearch URL,然后重启 Kibana。 从 Kibana 访问 Elasticsearch 索引的配置方法 1.配置包含时间戳的索引:可以 用来做基于时间的处理 2.索引定期生成且索引 名中包含 时间戳:提高搜索性能,Kibana 会至搜索你指定的时间范围内的 索 引。Kibana-Discover 在 Discover 页交互式探索数据。 你可以访问到所匹配的索引模式的每个索引的 每 条记录。你可以提交过滤搜索请求,然后查看文档数 据。你还可以看到匹配 搜 索请求的文档总数, 获取字段值的统计情况。如果索引模式配置了时间字段, 文 档的时序分布情况会在页面顶部以柱状图的形式展示出来。Kibana-Discover 在 Discover 页提交一个搜索,你就可以搜索匹配当前索引模式的索引数据了。 可以直接输入简单的请求字符串,也就是用 Lucene query syntax,也可以用 完整 的基于 JSON 的 Elasticsearch Query DSL。 ?简单文本搜索:直接输入 文本字符串 ?搜索特定字段中的值:格式:字段名:值 ?搜索值的范围:格式: 字段名:【start_value TO end_value】 ?指定复杂搜索标准:使用布尔操作符AND,OR,NOTkibana-Visualize 你可以用 Visualize 页来设计可视化。可以保存可视化或者合并到 dashboard 里。 创建一个新的可视化: 第一步:选择一个可视化的类型:区块图、折线图 等 第二步: 选择数据源: 可以选择新建或者读取一个已保存的搜索, 作为你可 视 化的数据源。 第三步:可视化编辑器kibana-Visualize-区块图 Y 轴是数值维度,有以下聚合可用 Count:返回元素的计数 Average:返回一个数值字段的平均值 Sum:返回一 个数值字段的总和 Median:返回一个数值字段的中间值 Min:返回一个数值 字段的最小值 Max:返回一个数值字段的最大值 Unique Count:返回一个数 值字段的去重数值 Percentiles:返回一个数值字段的百分比分布图形的 X 轴是 buckets 维度, 指明从你的数据集中将要检索什么信息, 支持以 下聚合 Date Histogram:基于时间的展示 Histogram:基于数值字段创建,指定数值 间隔 Range:基于数值字段创建,指定一系列区间 Date Range:基于时间创 建,指定时间区间 IPv4 Range:基于 IPv4 创建,指定 IPv4 区间 Terms:展 示一个字段的元素值 Filters: 添加过滤器 Significant Terms: 展示实验性聚合 结果kibana-Visualize-区块图kibana-Visualize-区块图kibana-Visualize-折线图kibana-Visualize-表格数据 定义 metrics 表格列,定义 buckets 来切割表格成行kibana-Visualize-Metric 为你选择的聚合显示一个单独的数字kibana-Visualize-饼图 饼图的分片大小通过 metrics 聚合定义。这个维度可以支持以下聚合: Count:返回元素的计数 Sum:返回一个数值字段的总和 Unique Count:返回 一个数值字段的去重数值buckets 聚合指明从你的数据集中将要检索什么信息。kibana-Visualize-饼图kibana-Visualize-竖条图kibana-Visualize-地图 地图显示一个由圆圈覆盖着的地理区域。这些圆圈则是由你 指定的 buckets 控制 地图使用 Geohash 聚合作为他们的初始 化聚合。从下拉菜单中选择一个坐标 字 段。Precision 滑动条设置圆圈在地图上 显示的颗粒度大小。 一旦你定义 好了一个 X 轴聚合。你可以 继续定义子聚合来完善可视化效果。kibana-Dashboard 一个 Kibana dashboard 能让你自由排列一组已保存的可视化。然后你可以保 存这 个仪表板,用来分享或者重载。 简单的仪表板: 用户可以对仪表板做多样化操作: 1.添加可视化到仪表板 2.保存仪表板 3.加载 已保存的仪表板 4.定义仪表板元素 5.移动容器 6.改变容器大小 7.删除容器 8. 修改可视化 9.分享仪表板并嵌入到其他用户 的仪表板中ELK 套装logstash agent 监控并过滤日志, 将过滤后的日志内容发给 redis(只 处理队列 不做存储),logstash index 将日志收集在一起交给全文搜 索服务 ElasticSearch ,通过 Kibana 结合自定义搜索进行页面展示提纲 ? ELK 基础知识 ? Packetbeat 知识介绍 ? Watcher 知识介绍? 业内大数据分析系统调研几种 beats 在生产环境中, 数据搜索需求会更复杂一些, 通过 logstash 写正则, 实在是个 费 时费劲的事。而 beats 就比较简单高效。beats 是一个代理, 将不同类型的数据发送到 elasticsearch。beats 可以直接将 数 据发送到 elasticsearch,也可以通过 logstash 将数据发送 elasticsearch。 beats 有三个典型的例子:Filebeat、Topbeat、Packetbeat。 ?Filebeat:用 来收集日志 ?Topbeat:用来收集系统基础设置数据,如 cpu、内存、每个进程 的统计信息 ?Winlogbeat:监控 windows 下面的日志信息 ?Packetbeat:是 一个网络包分析工具,统计收集网络信息。Packetbeat 介绍 Packetbeat 是网络协议抓包和处理的一个框架, 用来嗅探和分析网络流量, 关 联他们到事物,并且使用 Elasticsearch 来分析,然后进行点对点查询。 Packetbeat 的安装很简单,可参考官网https://www.elastic.co/downloads/beats/packetbeat 配置文件: /etc/packetbeat/packetbeat.yml在 ES 中加载 Packetbeat 索引模板,执行命令 curl -XPUT 'http://localhost:9200/_template/packetbeat' d@/etc/packetbeat/packetbeat.template.json 启动 Packetbeat: sudo /etc/init.d/packetbeat startPacketbeat 协议 目前支持了常见的一些协议: ICMP、 DNS、 HTTP、 MySQL、 PostgreSQL Redis、 Thrift-RPC、MongoDB、Memcache,也可进行协议的扩展。 在文件/etc/packetbeat/packetbeat.yml 中可以注释某协议以禁用该协议, 如果使用任何非标准的端口,也可 进行添加。否则,为默认端口。 协议扩展开发可参考: https://www.elastic.co/guide/en/beats/packetbeat/current/ new-protocol.html /article/54Packetbeat 介绍 Packetbeat 在 kibana 中的视图展示:基于 Packetbeat 创建 TCP 等协议可视化图表 Packetbeat 安装好后界面展示的是基于 HTTP 的应用层数据分析展示,在discover 页面,可以看到 Packetbeat 提供的解析字段: transport 和 type 可以获取到 udp、tcp、icmp、dns 协 议数据,因此在创建 绘图时可根据这两个字段帅 选出并展示基础协议。具体方法可查看 kibana 章 节基于 Packetbeat 创建 TCP 等协议可视化图表小结:由于目前 Packetbeat 中可添加的字段有 限,绘制可视化图标展示也较 粗糙,没有延 迟、重传、地图、链接分析等相关统计提纲 ? ELK 基础知识 ? Packetbeat 知识介绍 ? Watcher 知识介绍? 业内大数据分析系统调研Watcher 介绍 Watcher 是 Elasticsearch 的一个插件,提供警报和通知,并可定义基于数据的 变化简单地定义一个条件,触发指定条件后 Watcher 会执行相关的警报和通 知。 几大功能特点: 1.根据 ES 数据的变化自动触发通知 如异常登录失败、应用程序响应时间高于平均值,或者发生意外错误时发送通知。 2.主动监控 Elasticsearch 集群 对接 Watcher 与 Marvel 服务。 可以监控集群状态, 如节点 加入或离开集群,查询高峰, 内存使用率太高时候可以发送通知。 3.自定义通 知 可以轻松设置电子邮件通知,也可以既集成到第三方的监控服务,如通过 Watcher 发 送警报给 Nagios, PagerDuty 等 4.分析历史记录 可以在 Kibana 服务中查询 Watcher 的历史触发记录,支持嵌套或者多级的通知 5.高可用支持 Watcher 作为 ElasticSearch 集群的一部分运行, 能够很好的应对部分硬件和网 络故障。Watcher 案例介绍 监控错误数据案例,每 10 秒搜索一次数据,发现错误后,记录一 条错误记录。配置流程: 1.设置定时器和输入源(错误数据的查询条件) 2.设置触发条件(是 否查询到了错误数据) 3.设置触发动作(发现错误后执行 Action)Watcher 案例介绍 监控 ElasticSearch 集群状态: 每 10 秒检测一次集群状态, 如果集群状态错 误, 则发送邮件给运维Watcher 在 kibana 上的监控 当一个 Watcher 被触发后,watch_record 文件被创建且添加到 watcher 历史 索引中, 名 称形式为 watch_history-YYYY.MM.dd, 可以像其他 Elasticsearch索引一样, 搜索 watcher 历史, 在 Kibana 中监控和可视化 watch 的执行情况。 在 Kibana 中配置监控 watches:Watcher 在 kibana 上的监控 通过 kibana 监控 Watcher 的历史数据提纲 ? ELK 基础知识 ? Packetbeat 知识介绍 ? Watcher 知识介绍? 业内大数据分析系统调研业内大数据分析系统调研 开源数据分析系统 (Moloch、haka、bro、 beats)云利来 iMAPRiverbed SteelCentral AppResponse IP、HTTP、TCP、UDP、 DHCP、ICMP 等BigSwitch 自带分 析系统 DHCP、DNS、ICMP协 议 字 段 解 析IP、HTTP、DNS、IP Address、 TCP、UDP、HTTP、DNS Hostname、SSH、 IRC、 SSL/TLS、 DHCP、 ICMP、 MySQL、 PostgreSQL、 Redis、 Thrift-RPC、 MongoDB、 Memcache byte、byte_in、byte_out、 client_ip、client_port、 client_proc、connection_id、 source.ip,dest.ip,dest.ipv6, direction, type (thrift、 http、 mysql、 pgsql、 mongodb、 redis、 dns、 flow) , transport, responsetime, port,source.port,dest.port, ip,dns.question.name, dns.response_code,dns.id, icmp_id,method,status, source.stats.net_bytes_total 支持告警,但需后台脚本或 api 执行创建 bit、 in_bit、out_bit、 retransmit、 server_latency、 client_latency、protocol、 protocol_dport、byte、 packet、sip、dip、 p_oo_oder、out_packet、 in_packet、 syn_receive、 province、 city、 dport、 t_gt400、 t_flow、 status、 domain、url、t_fail、 retname、address、 TCP 延迟告警,TCP 重传告 警, HTTP 延迟告警, HTTP 状态告警、DDoSamqp-tcp、gre、webmhttps-tcp、ssdp-udp、 mpc-lifenet-udp、 MSWBT-SRV-TCP、 NETBIOS-NS-UDP、 mysql-tcp、limnr-udp、 vrrp、netbios-dgm-udp (应用) , payload (server、 client) 、 packet throughput、 response time、packet loss、connect failed 提供告警且帮助快速定位网 络 性能问题的关键dhcprequest、 dhcppack、 chaddr、 ciaddr、 cname、 yiaddr、 dhcpoptions、 leasetime、hops、xid、 dnsmessge、clientip、 serverName、qnamelist、 eventtype、alias、 policyname、sHost、 dHost、ipAddr、 macAddr告 警业内大数据分析系统调研 开源数据分析系统 (Moloch、haka、bro、 beats)云利来 iMAPRiverbed SteelCentral AppResponse 外部 IP、内部 IP、吞吐量、 连接请求数(客户端、服务 器)、服务响应时间、 往返 时间、应用组、IP 协议、成 员 IP、IP 会话、子网、业务 组、互联网服务 提供商自治 域、目的自治域、VLAN、 监控接口组、语音视频利用、 页面利 用率、 页面性能、 网 络性能 (丢包、 包重传率、 往返时间、 重传时延、 重传 率、 ) 、 WEB 应用 (页面 数量、 页面大小、页面时间 等)、每个应用流量所对应 的 IP、RTCC 响应时间区分 表内包含的一些参数展示, 能分析出是网络问题是服务 器端还是客户端的问题BigSwitch 自带分 析系统 sFlow(源端口和目的端口 采集的流量、采集的协议 )、BMF_Events(策略 安 装、策略状态改变、策略名 称)、BMF_PolicyStatus (策略包速率、分流 口速率、 传送口速率)、 BMF_ifPolicyStats(策略 相关端口统计)、 BMF_ifStats(交换机端口 统计)、DHCP(流量、消 息)、DNS(消息、服 务、 应答、请求、客户端)、 HostView(主机的 ICMP、 DNS、DNCP 包)、 ICMP (错误描述、错误 IP 信息、 源和目的的展示)、 TrackedHosts(追踪 主机 的 VLAN-ID、主机名、 MAC 地址)可 分 析 协 议 展 示客户端地理坐标,web 链接数, 数据库(mysql、pgsql、 mongodb)请求 数,redis 发 生数,RPC 发生数,响应时间 分布,错误和成功发生数,数 据 库性能,TCP UDP 协议分布, 应用层协议分布,UDP 流量, TCP 流量,TCP 响应时间, UDP 响应时间, TCP 端口分布, UDP 端口分布, ICMP 请求数统 计, DNS 请求数统计,服务器 概况TCP 流量、TCP 重传率、 TCP 延迟、TCP 流量协议分 布、TCP 端口分布、TCP 服 务器、TCP 包数、TCP SYN 包数、TCP 地图、TCP 链接分析、TCP TopN源 IP 目的 IP、TCP 最大连接数、 UDP 流量、UDP 包数、 UDP 端口分布、 UDP 服务 器、UDP 链接分析、HTTP 请求数、HTTP 错误码率、 HTTP 响应 时间、 HTTP 流 量、 HTTP 异常码、 HTTP 域名请求数、 HTTP 域名流 量、 HTTP 网址、HTTPrefer、HTTP 服务器、 HTTP TopN 域名-网址、 DNS 错误率、 DNS 包数、 DNS 延迟、 DNS 流量、 DNS 服务器、 DNS 链接分 析、 DNS TopN 域名-真实 地址其 他业务组拓扑、IP 拓扑、自治 域拓扑,应用定义管理器、 业务组管理器
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基于ELK的Packetbeat和watcher数据监控V1.0
ELK Packetbeat网络数据 监控提纲? ELK基础知识 ? Packetbeat知识介绍 ? Watcher知识介绍? 业内大数据分析系统调研ElasticSearch特点ElasticSearch 是一个基于Apache Lucene的开源数据搜
索引擎,它的 特点有: ?实时:可以进行实时的数据搜索和分析 ?分布式:分布式文件存储,并将每个字段都编入索引 ?RESTful API:对外提供一系列基于JAVA和HTTP的API,用于索引、查 询、修改大多数配置 ?JSON:输入输出格式为JSON,快捷方便 ?多租户:可根据不同用途分索引,同时操作多个索引ElasticSearch使用案例?维基百科使用 Elasticsearch 来进行全文搜索并高亮显示关键词,以及提供 search-as-you-type、did-you-mean等搜索建议功能。 ?英国卫报使用 Elasticsearch 来处理访客日志,以便能将公众对不同文章的 反应实时地反馈给各位编辑。 ?StackOverflow 将全文搜索与地理位置和相关信息进行结合,以提供morelike-this相关问题的展现。 ?GitHub 使用 Elasticsearch 来检索超过1300亿行代码。 ?每天,Goldman Sachs 使用它来处理5TB数据的索引,还有很多投行使用 它来分析股票市场的变动。ElasticSearch安装ES的安装很简单,可参考官网 https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/c urrent/_installation.html 服务启动后测试下是否运行正常:ElasticSearch插件安装ES插件,来查看集群状态、查看数据信息等。 head插件: elasticsearch/bin# ./plugin install mobz/elasticsearch-head Kopf插件: elasticsearch/bin# ./plugin install lmenezes/elasticsearch-kopfLogstrash简介Logstash是一个接收,处理,转发日志的工具,由Jruby语言编写,并运行在Java 虚拟机上。 在Logstrash的生态系统中主要分为4大组件: ?Shipper:日志收集者。负责监控本地日志文件的变化,及时把日志文件的最新 内容收集起来,输出到Redis暂存。 ?Broker and Indexer:接受并索引化事件 ?Search and Storage:允许对时间进行搜索和存储 ?Web Interface:基于WEB的展示页面Logstrash简介Logstash使用管道方式进行日志的搜集处理和输出。主要做3件事: ?Collect:数据输入 ?Enrich:数据加工,如过滤,改写等 ?Transport:数据输出Kibana介绍Kibana 是一个使用 Apache 开源协议,基于浏览器的 Elasticsearch 分析和搜索仪 表板。Kibana安装配置Kibana安装比较简单,可参考官网https://www.elastic.co/downloads/kibana默认情况下,Kibana 会连接运行在 localhost 的 Elasticsearch。要连接其他 Elasticsearch 实例,修改kibana.yml 里的 Elasticsearch URL,然后重启 Kibana。 从 Kibana 访问 Elasticsearch 索引的配置方法1.配置包含时间戳的索引:可以 用来做基于时间的处理 2.索引定期生成且索引名中包含 时间戳:提高搜索性能,Kibana 会至搜索你指定的时间范围内的 索引。Kibana-Discover在 Discover 页交互式探索数据。你可以访问到所匹配的索引模式的每个索引的每 条记录。你可以提交过滤搜索请求,然后查看文档数 据。你还可以看到匹配搜 索请求的文档总数,获取字段值的统计情况。如果索引模式配置了时间字段,文 档的时序分布情况会在页面顶部以柱状图的形式展示出来。Kibana-Discover在 Discover 页提交一个搜索,你就可以搜索匹配当前索引模式的索引数据了。 可以直接输入简单的请求字符串,也就是用 Lucene query syntax,也可以用完整 的基于 JSON 的 Elasticsearch Query DSL。 ?简单文本搜索:直接输入文本字符串 ?搜索特定字段中的值:格式:字段名:值 ?搜索值的范围:格式:字段名:【start_value TO end_value】 ?指定复杂搜索标准:使用布尔操作符 AND,OR,NOTkibana-Visualize你可以用 Visualize 页来设计可视化。可以保存可视化或者合并到 dashboard 里。 创建一个新的可视化: 第一步:选择一个可视化的类型:区块图、折线图等 第二步:选择数据源:可以选择新建或者读取一个已保存的搜索,作为你可 视化的数据源。 第三步:可视化编辑器kibana-Visualize-区块图Y轴是数值维度,有以下聚合可用Count:返回元素的计数 Average:返回一个数值字段的平均值 Sum:返回一个数值字段的总和 Median:返回一个数值字段的中间值 Min:返回一个数值字段的最小值 Max:返回一个数值字段的最大值 Unique Count:返回一个数值字段的去重数值 Percentiles:返回一个数值字段的百分比分布图形的 X 轴是buckets 维度,指明从你的数据集中将要检索什么信息,支持以下聚合Date Histogram:基于时间的展示 Histogram:基于数值字段创建,指定数值间隔 Range:基于数值字段创建,指定一系列区间 Date Range:基于时间创建,指定时间区间 IPv4 Range:基于IPv4创建,指定IPv4区间 Terms:展示一个字段的元素值 Filters:添加过滤器 Significant Terms:展示实验性聚合结果kibana-Visualize-区块图kibana-Visualize-区块图kibana-Visualize-折线图kibana-Visualize-表格数据定义metrics表格列,定义 buckets 来切割表格成行kibana-Visualize-Metric为你选择的聚合显示一个单独的数字kibana-Visualize-饼图饼图的分片大小通过 metrics 聚合定义。这个维度可以支持以下聚合:Count:返回元素的计数 Sum:返回一个数值字段的总和 Unique Count:返回一个数值字段的去重数值buckets 聚合指明从你的数据集中将要检索什么信息。kibana-Visualize-饼图kibana-Visualize-竖条图kibana-Visualize-地图地图显示一个由圆圈覆盖着的地理区域。这些圆圈则是由你 指定的 buckets 控制地图使用 Geohash 聚合作为他们的初始 化聚合。从下拉菜单中选择一个坐标字 段。Precision 滑动条设置圆圈在地图上 显示的颗粒度大小。 一旦你定义好了一个 X 轴聚合。你可以 继续定义子聚合来完善可视化效果。kibana-Dashboard一个 Kibana dashboard 能让你自由排列一组已保存的可视化。然后你可以保存这 个仪表板,用来分享或者重载。 简单的仪表板:用户可以对仪表板做多样化操作: 1.添加可视化到仪表板 2.保存仪表板 3.加载已保存的仪表板 4.定义仪表板元素 5.移动容器 6.改变容器大小 7.删除容器 8.修改可视化 9.分享仪表板并嵌入到其他用户 的仪表板中ELK 套装logstash agent 监控并过滤日志,将过滤后的日志内容发给redis(只 处理队列不做存储),logstash index将日志收集在一起交给全文搜 索服务ElasticSearch ,通过Kibana 结合自定义搜索进行页面展示提纲? ELK基础知识 ? Packetbeat知识介绍 ? Watcher知识介绍? 业内大数据分析系统调研几种beats在生产环境中,数据搜索需求会更复杂一些,通过logstash写正则,实在是个 费时费劲的事。而beats就比较简单高效。beats是一个代理,将不同类型的数据发送到elasticsearch。beats可以直接将数 据发送到elasticsearch,也可以通过logstash将数据发送elasticsearch。 beats有三个典型的例子:Filebeat、Topbeat、Packetbeat。 ?Filebeat:用来收集日志 ?Topbeat:用来收集系统基础设置数据,如cpu、内存、每个进程的统计信息 ?Winlogbeat:监控windows下面的日志信息 ?Packetbeat:是一个网络包分析工具,统计收集网络信息。Packetbeat介绍Packetbeat是网络协议抓包和处理的一个框架,用来嗅探和分析网络流量, 关联他们到事物,并且使用 Elasticsearch 来分析,然后进行点对点查询。Packetbeat的安装很简单,可参考官网https://www.elastic.co/downloads/beats/packetbeat 配置文件: /etc/packetbeat/packetbeat.yml在ES中加载Packetbeat索引模板,执行命令curl -XPUT 'http://localhost:9200/_template/packetbeat' d@/etc/packetbeat/packetbeat.template.json启动Packetbeat: sudo /etc/init.d/packetbeat startPacketbeat协议目前支持了常见的一些协议:ICMP、DNS、HTTP、MySQL、PostgreSQL Redis、Thrift-RPC、MongoDB、Memcache,也可进行协议的扩展。在文件/etc/packetbeat/packetbeat.yml 中可以注释某协议以禁用该协议, 如果使用任何非标准的端口,也可 进行添加。否则,为默认端口。协议扩展开发可参考: https://www.elastic.co/guide/en/beats/packetbeat/current/ new-protocol.html /article/54Packetbeat介绍Packetbeat在kibana中的视图展示:基于Packetbeat创建TCP等协议可视化图表Packetbeat安装好后界面展示的是基于HTTP的应用层数据分析展示,在discover 页面,可以看到Packetbeat提供的解析字段:transport和type可以获取到udp、tcp、icmp、dns协 议数据,因此在创建绘图时可根据这两个字段帅 选出并展示基础协议。具体方法可查看kibana章 节基于Packetbeat创建TCP等协议可视化图表小结:由于目前Packetbeat中可添加的字段有 限,绘制可视化图标展示也较粗糙,没有延 迟、重传、地图、链接分析等相关统计提纲? ELK基础知识 ? Packetbeat知识介绍 ? Watcher知识介绍? 业内大数据分析系统调研Watcher介绍Watcher是Elasticsearch的一个插件,提供警报和通知,并可定义基于数据的 变化简单地定义一个条件,触发指定条件后Watcher会执行相关的警报和通 知。几大功能特点: 1.根据ES数据的变化自动触发通知 如异常登录失败、应用程序响应时间高于平均值,或者发生意外错误时发送通知。 2.主动监控Elasticsearch集群 对接Watcher与Marvel服务。可以监控集群状态,如节点加入或离开集群,查询高峰, 内存使用率太高时候可以发送通知。 3.自定义通知 可以轻松设置电子邮件通知,也可以既集成到第三方的监控服务,如通过Watcher发 送警报给Nagios,PagerDuty等 4.分析历史记录 可以在Kibana服务中查询Watcher的历史触发记录,支持嵌套或者多级的通知 5.高可用支持 Watcher作为ElasticSearch集群的一部分运行,能够很好的应对部分硬件和网络故障。Watcher案例介绍监控错误数据案例,每10秒搜索一次数据,发现错误后,记录一 条错误记录。配置流程: 1.设置定时器和输入源(错误数据的查询条件) 2.设置触发条件(是否查询到了错误数据) 3.设置触发动作(发现错误后执行Action)Watcher案例介绍监控ElasticSearch集群状态:每10秒检测一次集群状态,如果集群状态错 误,则发送邮件给运维Watcher在kibana上的监控当一个Watcher被触发后,watch_record文件被创建且添加到watcher历史索引中,名 称形式为watch_history-YYYY.MM.dd,可以像其他Elasticsearch索引一样,搜索 watcher历史,在Kibana中监控和可视化watch的执行情况。 在Kibana中配置监控watches:Watcher在kibana上的监控通过kibana监控Watcher的历史数据提纲? ELK基础知识 ? Packetbeat知识介绍 ? 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