一、kibana数据可视化

1.简介

kibana主要从es里面加载数据然后展示数据。Kibana 核心产品搭载了一批经典功能：柱状图、线状图、饼图、旭日图，等等

还可以将地理数据融入任何地图

Kibana 开发工具为开发人员提供了多种强大方法来帮助其与 Elastic Stack 进行交互；
总之kibana的功能非常强大，这也就意味着比较费内存

2.kibana安装

官网点击下载rpm包，注意ELK版本要都一致
由于开启虚拟机数量太多了，本文kibana安装在了server10，和logstash是同一台虚拟机
进入/etc/kibana，修改配置文件

安装kibana

进入/etc/kibana，修改配置文件；
指定端口kibana的开放端口为5601，kibana主机ip为172.25.36.10

指定ES集群地址和 kibana在ES中创建的索引；

设置为中文

开启kibana，开放了5601端口

网页访问http://172.25.36.10:5601，进入kibana

先添加样例数据，看看效果

3.创建可视化访问量的指标

接下来我们创建一个索引，查看之前的存在es中的apache的日志数据
管理 -> 索引模式 -> 创建索引模式

选择apachelog-这个索引 -> 下一步

选择时间戳 -> 创建索引模式，现在就创建了一个和apache的日志相关联的索引了

可视化 -> 创建可视化

选择指标

可以看到访问次数为203。这里要注意时间范围的选择，默认是过去15分钟的数据，那样肯定看不到访问的次数

保存

执行grok.conf文件，即运行logstash，才能采集数据，输入给es

真机压力测试，总共访问100次172.25.36.10/index.html，并发数为1

可以看到kibana变为了303，点击右上角的refresh刷新

可以在es中看到相应的索引

server7也可以压力测试

server8也可以压力测试

可以看到kibana变为了503次

查看apachelog索引下的日志信息

4.创建可视化访问量的垂直条形图

点击可视化 -> 创建可视化

选择垂直条形图

选择索引

Y轴是访问的次数，默认没有X轴，添加X轴；
选择词来定义，使用客户ip作为X轴，降序排列，看最高的前五名，执行

可以看到条形图，可以看到相应主机对apache的访问量

保存

将两个图放在一起分析；
点击仪表板 -> 添加

添加websit和top5

可以看到两个数据放在了一起

保存

二、启用xpack安全验证

目前部署的ELK三个软件端口都是开放的，任何人都能访问，没有任何安全保障，容易受到攻击，比如日志索引被删除等恶意行为。所以使用 xpack安全组件来保护ELK，这样es都是内部运行的，不暴露外网，更安全。

点击集群监控，如下所示，选择monitoring监控

点击设置模式

此时会出现一些报错，如下图右方所示，提示我们启用Xpack认证（安全起见）

接下来我们开始启用xpack安全验证；

1.配置所有的elasticsearch集群节点

先配置传输层，使es集群可以通信
server7进入/usr/share/elasticsearch/，调用bin目录下的指令，使用elasticsearch-certutil工具生成ca，密码可以不指定（直接回车）

通过生成的p12来申请证书

生成成功

可以看到生成的证书，接下来需要将生成的证书拷贝到/etc/elasticsearch（elasticsearch的配置目录）

拷贝成功

文件拥有者改为 elasticsearch，以便elasticsearch可以使用证书，或者直接改权限大小也可以

修改elasticsearch的主配置文件

添加五句话，开启xpack安全验证

server7拷贝证书到集群中的其它节点server8/9

server8/9把文件拥有者改为 elasticsearch

server8/9修改elasticsearch的主配置文件，开启xpack安全验证

最后，server7/8/9重启elasticsearch

ES集群重启正常后，server7交互式设置用户密码全部为westos（由于启用了安全认证，因此需要密码）

为了便于记忆，这里的密码都设置为westos

2.设置kibana连接ES的用户密码

server10进入/etc/kibana，修改主配置文件。添加访问es集群的用户和密码


重启kibana，5601端口正常

重新登陆kibana（虽然配置文件中用户名设置的是kibana，但是登陆的时候需要用elastic（权限高，可以执行更多操作））

此时，没有报错了

3.设置Logstash连接ES用户密码

server7采集数据时的文件grok.conf需要添加用户名和密码才可以运行，执行grok.conf文件，开始采集

真机压力测试100次

可以看到kibana显示的实时访问次数

4.设置elasticsearch-head

由于启用了xpack安全验证，现在elasticsearch-head登陆不了了

进入server7的/etc/elasticsearch目录，修改主配置文件，允许head认证后访问

重启elasticsearch

现在访问head不能只写ip和端口了，还需要加认证信息，http://172.25.36.7:9100/?auth_user=elastic&auth_password=westos

三、metricbeat轻量级采集工具

logstash是负责采集数据的，是入口，流向为logstash-> ES->kibana，但是它的资源消耗很大，有时候没那么多内存给他占用，同时有些定制的采集指标logstash无法满足。所以我们想使用轻量级的采集工具metricbeat来实现采集，流向为metricbeat-> ES->kibana，可以获取系统级的 CPU 使用率、内存、文件系统、磁盘 IO 和网络 IO 统计数据，还可针对系统上的每个进程获得与 top 命令类似的统计数据。同时Metricbeat 提供多种内部模块，用于从服务中收集指标，例如 Apache、NGINX、MongoDB、MySQL、PostgreSQL、Prometheus、Redis 等等。

进入kibana，点击集群 -> 使用metricbeat

点击使用metricbeat，现在是红色的，还不可用，输入监测集群URLhttp://172.25.36.7:9200

根据提示进行下一步操作

官方下载metricbeat安装包，给server7

server7安装metricbeat，激活elasticsearch-xpack模块，进入/etc/metricbeat/modules.d查看全部模块，可以看到很多文件后面带个disable表示未激活，elasticsearch-xpack已被激活，其实激活命令本质上就是改文件的名字，编辑elasticsearch-xpack.yml文件

由于开启了xpack，需要添加用户名和密码

返回上一层，server7修改metricbeat主配置文件（由metricbeat直接将采集的数据发送给检测集群es，不经过logstash的汇聚）

设置es的ip（集群中任意一个都可以），添加用户名和密码

重启es服务，查看9200端口开放正常

根据提示操作完，kibana这里会显示成功（自动检测的）

同理，对server8/9进行metricbeat的安装（不再赘述）；
点击禁用内部收集

此时设定全部完成

可以查看到server7的检测信息

四、kibana数据可视化

filebeat可以对日志信息进行检测

点击logs

可以看到很多日志信息

此时不能通过hostname检索到es各个主机的日志信息（未安装filebeat）

集群日志都在以下目录

filebeat的数据流向为filebeat->logstash-> ES->kibana，组合使用。假如流量很大，为了确保数据不丢失，可以加入中间件kafaka或者redis，实现消息队列，即filebeat->logstash->kafaka-> ES->kibana；
server7安装filebeat，激活es模块

可以查看官网指导，进行相应配置（点击）

编辑文件

1、服务器日志文件集设置：
var.paths 一组基于全局的路径，指定在何处查找日志文件。Go Glob支持的所有模式也在这里得到了支持。例如，您可以使用通配符从预定义级别的子目录:/path/to/log//. 1log获取所有文件。这将从/path/到/log的子文件夹中获取所有的.log文件。它不会从/path/获取日志文件到/log文件夹本身。如果此设置为空，Filebeat将根据您的操作系统选择日志路径；
2、gc日志文件集设置
3、审计日志文件集设置

4、慢日志日志集设置；
5、弃用日志文件集设置

返回到filebeat全局文件


启动服务

此时点击Logs

可以通过hostname查看相应es主机的日志信息

通过实时流式传输

补充：
（1）冷热分离
注意ELK是实时监测数据的，虽然有数据库的功能，但是完全和数据库不一样，实时监测非常消耗资源，如果只当数据库，纯属大材小用。一般要把数据冷热分离，刚刚采集到数据可以理解为热数据（hot），实时写入ELK分析；过一段时间，数据变为温数据（warm），可以用来查询，不再写入；再过一段时间变为冷数据（cold），查询也很少了，我们可以考虑把他放到数据库中存储，或者从硬件方面来说，从高性能的节点存储换为普通性能的节点，把高性能的节点留给热数据；再过很久，会删除数据。

 - 想要实现上面的冷热分离，进行生命周期管理，必须有：
1、节点标签。区分冷热节点
2、生命周期策略。定义热阶段的大小，最长时间，存在时长等等
3、索引模板引用索引模板策略。模板创建索引，加载生命周期策略
4、索引模板指定调度节点。将新建索引分片分配到热节点

（2）搜索速度优化
为了提高es搜索速度，可以考虑下面几种方法：
1、为文件系统cache留有足够内存，内存越大，速度越快
2、提升i/o，使用固态硬盘
3、减少层层嵌套