从零搭建一个基于ELK的日志、指标收集与监控系统

在当前的项目中，我们已经使用了 Elasticsearch 作为业务的数据储存，同时利用 ansible、docker、jenkins 组合了一套快速部署的工具。在配置好需要部署主机的 ssh 连接信息后，我们可以通过 jenkins 一键部署一个 Elasticsearch 和 Kibana。

这套系统遵循以下的设计原则：

1. Self-Contained Deployment：我们把所有的部署脚本、配置文件、Jenkins 任务都打包到一个标准化的 Jenkins docker 包中，只要安装到目标的环境上，即可把所有部署所需的工具都一次性带入。

2. Single Source of Truth：在 Jenkins 中内嵌一个 yaml 格式的配置文件管理器，对于所有部署需要依赖的变量进行统一管理，例如 xx 系统后端对外暴露的端口号，只在 Jenkins 中配置一次，所有的脚本都会自动读取该变量。

3. Configuration as Code, Infrastructure as Code：当所有的配置确定下来后，后续的流程理论上是可以做到全自动化的，所以所有的安装都通过脚本来完成。

在私有化部署的环境中，日志的收集使用有几个特点：

• 需要能快速部署。由于客户的数量较多，我们需要能快速地部署监控系统，监控系统本身的运维压力需要较小。

• 部署组件要简单，且健壮性强。由于部署环境较为复杂，希望每个组件自身是健壮的，同时组件之间的交互尽量简单，避免复杂的网络拓扑。

• 功能性优于稳定性。由于日志和指标信息本身在宿主主机和应用上是有副本的，所以即时监控系统的数据丢失了，影响也不大。但是如果系统能提供更多强大的功能，对于分析是很有帮助的。

• 性能要求不高。由于私有化环境对接系统的容量和复杂度可控，可以使用单机部署，同时查询慢一些也没关系。

同时需要满足几个需求：

1. 需要能采集分布式的日志，并且集中式地查看。

2. 需要能采集机器的基本信息，例如 CPU、磁盘，并进行监控。

3. 最好能采集应用的数据，例如导入数据的条目数，并进行监控。

4. 最好能实现异常指标的告警功能。

方案上有 3 个备选方案：

利用 ELK （Elasticsearch、Logstash、Kibana） 做整体的监控基础组件，同时使用 Elastic 新推出的 beat 系列作为采集工具。

利用 Zabbix、Open-Falcon 等运维监控工具进行系统基础组件的监控。同时利用自定义指标，进行数据的监控和告警。

利用 TICK (Telegraph、InfluxDB、Chronograf、Kapacitor) 做整体的监控基础组件。

目前日志方面能比较好满足需求的只有开源的 ELK 和商业化的 Splunk，如果 Splunk 的授权费是预算可接受的，也可以使用方案 2、3 结合 Splunk 的方式来实现。但是目前来看 Splunk 高昂的授权费并不是大部分公司可以接受的。方案 2 和 3 在需求上不能很好满足日志的收集和查看功能，所以排除掉了。

方案 1(ELK) 根据我们的需求进一步细化：

1. 需要能快速部署：通过我们的 Jenkins 可以实现一键部署的功能。

2. 部署组件简单：我们只部署 Elasticsearch 和 Kibana 组件，同时 Elasticsearch 本身作为最基础的组件是自包含的，不依赖任何外部组件。而我们也不使用集群，只用单机部署，保证 Elasticsearch 部署的简单和稳定。

3. 功能性优于稳定性：虽然业务使用的 Elasticsearch 停留在 5.5.3 版本，我们日志采集和分析使用的 Elasticsearch 直接升级到 7.6.0 版本，同时后续的版本升级也可以较为激进，如果遇到不兼容的情况，也不需要保留已有数据，删除数据重新部署即可。

4. 性能要求不高：使用单机部署，Elasticsearch 和 Kibana 部署在同一台机器上。

为了避免日志使用的 ES 和业务使用的 ES 在资源或者配置上发生冲突，日志专用的 ES 单独做了一个部署，使用约 3G 内存。

日志采集：

我们在所有相关主机上使用 ansible 部署 filebeat 进行日志的采集，为了简化系统，我们也没有使用 logstash 做日志的预处理，只是简单地配置了 filebeat 的配置文件，并加入了我们的 jenkins 一键部署套件中。

日志的查看：

由于日志直接通过 filebeat 收集到了 es 中，我们使用 Kibana 就能直接进行查看了。

系统指标收集：

我们在所有相关主机上使用 ansible 部署 metricbeat 进行指标的收集，通过配置文件的配置，可以采集到 docker 的资源使用、系统 CPU、内存、磁盘、网络的使用状态，同时也开放了 statsd 格式的指标收集端口。

在现场状态检测：

我们在网关机器上使用 ansible 部署 heartbeat 进行主动的资源可用性探测，对系统相关的数据库、http 服务等监控其相应状态，并将其发送至默认的 ES 储存索引中。

Elasticsearch 的原生告警是付费功能，为了搭建一个更通用的告警系统，这里用了一个开源的项目 elastalert 实现告警。Elastalert 是 Yelp 公司（美国的大众点评）开发的基于 python 和 Elasticsearch 的告警系统，可以对接的告警途径很多，但是大部分都是国外的工具例如 Slack、HipChat、PagerDuty，所以我们目前只使用了最基础的邮件告警功能。

Elastalert 可以配置多种告警类型，例如：

• 某条件连续触发 N 次（frequency 类型）。

• 某指标出现的频率增加或者减少（spike 类型）。

• N 分钟未检测到某指标（flatline 类型）等。

每个告警的配置核心其实是一个 elasticsearch 的查询语句，通过查询语句返回的条目数来进行判断。

目前我们也只使用了最基础的 frequency 类型告警。由于这个告警是针对特定几个私有化部署的系统，所以我们提前配置好了若干个告警的配置文件，在部署脚本中，如果没有特别需求，就全部复制到 elastalert 的系统中，不需要任何手工配置。

利用 Kibana 的可视化功能，我们可以针对每个业务系统创建一个监控大盘，直观地看到所有系统组件的情况，以及宿主主机的健康情况：

Kibana 当中所有持久化了的配置都是一个 Saved Object，包括：快捷搜索、监控大盘、可视化面板、索引配置。

我们在内部的测试环境中配置好了一个监控用的 Kibana 后，将配置文件通过 CI 系统定期导出储存于 git 仓库中，下一次更新基础组件时，更新脚本就会自动将对应的 kibana 配置导入到私有化部署的环境中，在部署时不需要任何手工配置，实现 Infrastructure as Code。

这套部署组件在扩展上也是有一个标准流程的。

当我们需要监控新增的应用组件时。

• 对于服务状态，我们可以简单地将应用组件的访问地址加入 hearbeat 的配置中，就可以在监控面板看到对应组件的状态了。

• 对于应用日志，我们可以将日志的文件路径加入 filebeat 的配置中，就可以在 Kibana 中搜索到了。

当我们需要监控应用相关的指标时，我们可以通过 statsd 的接口，将指标发布至 metricbeat，统一收集至 Elasticsearch 当中。statsd 底层规则相对简单，所以在每个编程语言中都有相应的 SDK 可以直接使用，并没有复杂的依赖：

Elasticsearch 当中也带了 APM 服务这个暂时还没有尝试接入，如果可以使用的话，是一个性能监控和分析的利器。

私有化部署的环境中，日志的收集和监控不像互联网产品一样需要较强的性能和可扩容性，开箱即用和功能的强大就较为重要。7.6.0 版本的 Elasticsearch 和 Kibana 在这方面能很好地满足需求，只需要对部署流程进行标准化，并提前准备好配置文件，就可以在半小时内搭建好一整套监控体系。

陈迪，熵简技术合伙人，毕业于上海交大，负责熵简科技大后台及产品架构相关研发工作。

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