简单日志分析架构图

我做了简化，架构图中的每个组件都可以分别放到不同的机器。这里简单介绍下这些你组件：

• your app：你的应用，我们的源码中，把这个给省略了
• Openresty：基于Nginx的Web开发平台，你可以想像它基于Nginx做了很多扩展，类似淘宝的Tengine。为什么我们不直接使用Nginx呢？因为在Openresty上，我们可以做更多事情。
• Logstash：日志收集，结构化数据后，push到Elasticsearch中，基于JRuby。可使用其它日志收集工具替代，比如
• Elasticsearch：分布式搜索引擎，基于Lucene
• Kibana：用于可视化数据，基于NodeJs

日志分析平台开发所需要工具

•  2.0+：简单的自动化配置工具，运维工具。
• ：操作系统虚拟化工具，开发时使用。如果没有听过，Docker总听过吧。这家伙就和Docker完全类似的功能，也早于Docker出现。
• 一个简单的支持yml格式高亮的文本编辑器，比如Atom
• 自行下载JDK8:jdk-8u66-linux-x64.tar.gz放到项目路径：provision/roles/jdk8/files/jdk-8u66-linux-x64.tar.gz P.S. 抱歉这个的确需要你自己下。
• 什么？不用写代码吗？的确不用需要写。如果你要扩展这个雏形就会需要写一些脚本。

启动一台服务器

因为我们需要在本地开发好以后，再部署到生产环境，所以，我们需要一台服务器用来做实验。用Vagrant可以在你的开发机上虚拟化一台。clone 下 OSC-AdCenter后，进入项目目录执行：Vagrant up

文件Vagrantfile有描述这台机器的配置：

Vagrant.configure(2) do |config|  ANSIBLE_RAW_SSH_ARGS = []  machine_box = "trusty-server-cloudimg-amd64-vagrant-disk1" machine_box_url = "https://cloud-images.ubuntu.com/vagrant/trusty/current/trusty-server-cloudimg-amd64-vagrant-disk1.box" config.vm.define "oscadcenter" do |machine| machine.vm.box = machine_box machine.vm.box_url = machine_box_url machine.vm.hostname = "oscadcenter" machine.vm.network "private_network", ip: "192.168.4.10" ##指定这台机器的IP，只能宿主机能访问 machine.vm.provider "virtualbox" do |node| node.name = "oscadcenter" node.memory = 4048 node.cpus = 2 end end end

更多关于Vagrantfile：

Vagrant机器的默认账号密码都是: vagrant，所以你可以使用ssh vagrant@192.168.4.10登录这台机器。也可以使用vagrant命令登录，在Vagrantfile所在目录下执行：vagrant ssh oscadcenter。

部署日志分析平台

在你的开发机上，安装好ansible：

服务器准备好了，我们只需要一条命令就可以部署OSC-AdCenter了：

ansible-playbook ./provision/playbook.yml  -i ./provision/inventory  -u vagrant -k

然后输入ssh登录密码：vagrant。

简单说明：

• ansible-playbook是ansible的一个命令

• ./provision/playbook.yml是描述你的服务器配置的文本，你可以想像成所有的部署脚本都写在这个文件中

• ./provision/inventory是服务器在playbook在的host与ip的映射表，比如playbook中这么写：

  ---- hosts: adcenter

  那么，inventory文件就是这样的：

  [adcenter]192.168.4.10

  具体请看文档：

• -u vagrant -k 表示使用vagrant账号ssh登录目标机器

部署的这个过程，要看你的网速和elastic源的提供速度，可能会很漫长。 参考时长为半小时。建议执行部署后，做些别的事情，比如午休。

测试部署是否成功

1. 打开Elasticsearch  可看到界面：

   

2. 打开Kibana  可看到界面：

   

3. 打开各种浏览器，输入url：，然后可在Elasticsearch中和kibana中看到相应的数据

我使用Chrome访问了两次url，再使用Safari访问了一次。就这样，Elasticsearch中出现了3条数据，而Kibana中我们可统计出，过去4小时中，Chrome占了2/3，而Safari占 1/3。

部署过程都执行了什么？

从部署脚本的入口./provision/playbook.yml看:

- hosts: analysis sudo: yes vars_files: - ./vars/base-env.yml - ./vars/analysis-logstash.yml roles: - common # 执行一些基础工作 - openresty # 安装openresty - { role: "analysis-openresty-conf", nginx_server_conf: "analysis.conf"} # 配置openresty - jdk8 # 安装jdk8，并设置JAVA_HOME到 /etc/profile中 - ansible-role-elasticsearch #安装 es - ansible-role-kibana-4 # 安装kibana4 - ansible-logstash # 安装logstash

这里的ELK的role都是从Ansible 的 上download下来的。

然后呢？

1. 学习Kibana的查询语法，根据业务需求来统计分析日志。
2. 对当前的日志分析平台实施监控，哪天系统挂了，你都不知道。
3. 与现在有的系统结合。
4. 解决当单个Elasticsearch，特别庞大时的扩容问题