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對於企業來說，日誌的重要性不言而喻，日誌收集分析展示平臺的選擇，這裡給出幾點選擇ELK的理由。ELK是一套非常成熟的系統，她本身的構架非常適合Kubernetes集群，這裡官網當中也是選用的 Elasticsearch作為Sample的，GitHub上下載的kubernetes二進位包中本身就有這個.yaml文件，所以使用ELK作為收集日誌的理由相當充分。
對於任何基礎設施或後端服務系統，日誌都是極其重要的。對於受Google內部容器管理系統Borg啟發而催生出的Kubernetes項目來說，自然少不了對Logging的支持。在「 Logging Overview 「中，官方概要介紹了Kubernetes上的幾個層次的Logging方案，並給出Cluster-level logging的參考架構：
Kubernetes還給出了參考實現：
– Logging Backend： Elastic Search stack(包括： Kibana )
– Logging-agent： fluentd
介紹
1. Fluentd是一個開源收集事件和日誌系統，用與各node節點日誌數據的收集、處理等等。
2. ElasticSearch是一個開源的，基於Lucene的搜索伺服器。它提供了一個分布式多用戶能力的全文搜尋引擎，基於RESTful web接口。
3. Kibana是一個開源的用於數據可視化的web UI工具，可使用它對日誌進行高效的搜索、可視化、分析等各種操作。
流程
每個node節點上面的fluentd監控並收集該節點上面的系統日誌，並將處理過後的日誌信息發送給ElasticSearch，Elasticsearch匯總各個node節點的日誌信息，最後結合Kibana 實現web UI界面的數據展示。
安裝實現
1.確保K8S集群正常工作(當然這是必須的....)
2.fluentd.yaml文件編寫，這裡要實現每個節點都能有fluentd跑起來，只需要將kind設置為DaemonSet即可。
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: DaemonSet
metadata:
name: fluentd-elasticsearch
namespace: kube-system
labels:
k8s-app: fluentd-logging
spec:
template:
metadata:
labels:
name: fluentd-elasticsearch
spec:
containers:
- name: fluentd-elasticsearch
image: gcr.io/google-containers/fluentd-elasticsearch:1.20
resources:
limits:
memory: 200Mi
requests:
cpu: 100m
memory: 200Mi
volumeMounts:
- name: varlog
mountPath: /var/log
- name: varlibdockercontainers
mountPath: /var/lib/docker/containers
readOnly: true
terminationGracePeriodSeconds: 30
volumes:
- name: varlog
hostPath:
path: /var/log
- name: varlibdockercontainers
hostPath:
path: /var/lib/docker/containers
3.elasticsearch-rc.yaml&elasticsearch-svc.yaml
apiVersion: v1
kind: ReplicationController
metadata:
name: elasticsearch-logging-v1
namespace: kube-system
labels:
k8s-app: elasticsearch-logging
version: v1
kubernetes.io/cluster-service: "true"
spec:
replicas: 2
selector:
k8s-app: elasticsearch-logging
version: v1
template:
metadata:
labels:
k8s-app: elasticsearch-logging
version: v1
kubernetes.io/cluster-service: "true"
spec:
containers:
- image: gcr.io/google-containers/elasticsearch:v2.4.1
name: elasticsearch-logging
resources:
# need more cpu upon initialization, therefore burstable class
limits:
cpu: 1000m
requests:
cpu: 100m
ports:
- containerPort: 9200
name: db
protocol: TCP
- containerPort: 9300
name: transport
protocol: TCP
volumeMounts:
- name: es-persistent-storage
mountPath: /data
volumes:
- name: es-persistent-storage
emptyDir: {}
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: elasticsearch-logging
namespace: kube-system
labels:
k8s-app: elasticsearch-logging
kubernetes.io/cluster-service: "true"
kubernetes.io/name: "Elasticsearch"
spec:
ports:
- port: 9200
protocol: TCP
targetPort: db
selector:
k8s-app: elasticsearch-logging
4.kibana-rc.yaml&kibana-svc.yaml
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
name: kibana-logging
namespace: kube-system
labels:
k8s-app: kibana-logging
kubernetes.io/cluster-service: "true"
spec:
replicas: 1
selector:
matchLabels:
k8s-app: kibana-logging
template:
metadata:
labels:
k8s-app: kibana-logging
spec:
containers:
- name: kibana-logging
image: gcr.io/google-containers/kibana:v4.6.1
resources:
# keep request = limit to keep this container in guaranteed class
limits:
cpu: 100m
requests:
cpu: 100m
env:
- name: "ELASTICSEARCH_URL"
value: "http://elasticsearch-logging:9200"
- name: "KIBANA_BASE_URL"
value: "/api/v1/proxy/namespaces/kube-system/services/kibana-logging"
ports:
- containerPort: 5601
name: ui
protocol: TCP
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: kibana-logging
namespace: kube-system
labels:
k8s-app: kibana-logging
kubernetes.io/cluster-service: "true"
kubernetes.io/name: "Kibana"
spec:
ports:
- port: 5601
protocol: TCP
targetPort: ui
selector:
k8s-app: kibana-logging
5.kubectl create -f ****** ，這裡可自由發揮。
本文轉自：
http://www.cnblogs.com/zhangjiayong/p/6203025.html
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