使用 Elastic 可观测性实现云原生应用监控(2/4)

使用Fluent Bit采集K8S应用日志

发表于 July 19, 2021

本篇文章将学习如何使用 Fluent Bit 采集 Kubernetes 集群的应用日志，并将日志数据输出到ElasticSearch中，使用Kibana将其可视化出来。日志收集工具还有很多，如：Fluentd，Filebeat，Promtail等等。其中 Fluent Bit，Fluentd和 Filebeat 都使用过，基本上都能满足项目上对于日志采集的需求。个人比较首推Fluent Bit，主要是因为其资源占用非常少，采集效率高，设计优雅，配置简单。可以看下下图中，Fluent Bit 的 Data pipeline：

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#fluent bit  #elastic  #elasticsearch  #kibana  #kubernetes 

使用 Elastic 可观测性实现云原生应用监控(1/4)

搭建ElasticSearch集群和Kibana应用

发表于 July 15, 2021

在本系列文章中，我们将学习如何使用 Elastic Stack 来实现对云原生应用的监控。该解决方案具有完备的日志、指标、APM 和可用性采集能力，可以在大规模/云原生的环境下，完成服务质量目标（SLO）的管理。 总的来说主要包括3个方面：

  • Metrics：通过收集系统各个组件的时序数据，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；
  • Logging：通过日志收集工具（如Filebeat，Fluentd等）收集系统日志，将用户的数据索引到 Elasticsearch 中并在 Kibana 中进行可视化；
  • Tracing：通过使用APM（应用性能监控）工具收集服务执行的每一个请求和步骤（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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#elastic  #elasticsearch  #kibana  #kubernetes