原理
1. 将日志进行集中化管理（beats）
2. 将日志格式化（logstash）
将其安装在那个上面就对那个进行监控
3. 对格式化后的数据进行索引和存储（elasticsearch）
4. 前端数据的展示（kibana）
环境
要准备安装包
elasticsearch
elasticsearch-head
kibana
logstash
node
phantomjs
这些安装包都在网上很好找，自己去找最新的安装包也行，和我这个版本区别不大
服务器（1）centos7 -- 192.168.254.1 -elasticsearch集群一份子，节点1（tarro1）节点1名字随便起
上面安装 elasticsearch，elasticsearch-head
服务器（2）centos7 -- 192.168.254.2 -elasticsearch集群一份子，节点2（tarro2）节点2名字随便起
上面安装 elasticsearch，elasticsearch-head logstash（监控其系统文件）
服务器（3）centos7 -- 192.168.254.3 -- http服务
上面开启http服务 并安装 logstash（监控其系统文件）
服务器（4）centos7 -- 192.168.254-3 -- kibana服务
上面开启kibana连接节点1和2 展示两位的收集出来的日志信息
（1）和（2）要做一个集群hosts相互些写一下就行
全部关闭防火墙
全部关闭防火墙
全部关闭防火墙
服务器（1）的配置
先将elasticsearch elasticsearch-head node phantomjs 包放进去
hostnamectl set-hostname tarro1
写入hosts
安装java
yum -y install javarpm -ivh elasticsearch-5.5.0.rpm systemctl daemon-reloadsystemctl enable elasticsearch.servicecp /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml.bakvim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
17 cluster.name: my-elk
23 node.name: tarro1
33 path.data: /data/elk_data
37 path.logs: /var/log/elasticsearch/
43 bootstrap.memory_lock: false
55 network.host: 0.0.0.0
59 http.port: 9200
68 discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["tarro1", "tarro2"]
前面的# 全去掉
群集名称
17 cluster.name: my-elk-cluster
节点服务器名称
23 node.name: node1
数据存放路径
33 path.data: /data/elk_data
日志存放路径
37 path.logs: /var/log/elasticsearch/
在启动时不锁定内存
43 bootstrap.memory_lock: false
提供服务绑定的ip地址，0.0.0.0表示所有地址
55 network.host: 0.0.0.0
侦听端口
59 http.port: 9200
群集发现通过单播实现
68 discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["node1", "node2"]mkdir -p /data/elk_datachown elasticsearch.elasticsearch /data/elk_data/systemctl start elasticsearch.servicenetstat -anpt | grep 9200
开启成功
yum -y install make gcc gcc-c++
tar xf node-v8.2.1.tar.gzcd node-v8.2.1./configure && make && make install# 这里耐心等待，需要20分钟左右
tar xf phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2 -C /usr/srccp /usr/src/phantomjs-2.1.1-linux-x86_64/bin/phantomjs /usr/local/bin/tar xf elasticsearch-head.tar.gz -C /usr/srccd /usr/src/elasticsearch-head/npm installvim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
末尾添加
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"systemctl restart elasticsearchnpm start &
如果你重启以后可以执行
cd /usr/src/elasticsearch-head/ && npm start &快速启动
成功
服务器（2）的配置
先将elasticsearch elasticsearch-head node phantomjs logstash 包放进去
hostnamectl set-hostname tarro2 写入hosts
安装java
yum -y install javarpm -ivh elasticsearch-5.5.0.rpm systemctl daemon-reloadsystemctl enable elasticsearch.servicecp /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml.bakvim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
17 cluster.name: my-elk
23 node.name: tarro2
33 path.data: /data/elk_data
37 path.logs: /var/log/elasticsearch/
43 bootstrap.memory_lock: false
55 network.host: 0.0.0.0
59 http.port: 9200
68 discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["tarro1", "tarro2"]
前面的# 全去掉
群集名称
17 cluster.name: my-elk-cluster
节点服务器名称
23 node.name: node1
数据存放路径
33 path.data: /data/elk_data
日志存放路径
37 path.logs: /var/log/elasticsearch/
在启动时不锁定内存
43 bootstrap.memory_lock: false
提供服务绑定的ip地址，0.0.0.0表示所有地址
55 network.host: 0.0.0.0
侦听端口
59 http.port: 9200
群集发现通过单播实现
68 discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["node1", "node2"]mkdir -p /data/elk_datachown elasticsearch.elasticsearch /data/elk_data/systemctl start elasticsearch.servicenetstat -anpt | grep 9200
成功
yum -y install make gcc gcc-c++tar xf node-v8.2.1.tar.gz cd node-v8.2.1./configure && make && make install# 很久，耐心等待
tar xf phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2 -C /usr/src
cp /usr/src/phantomjs-2.1.1-linux-x86_64/bin/phantomjs /usr/local/bin/tar xf elasticsearch-head.tar.gz -C /usr/srccd /usr/src/elasticsearch-head/npm installvim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
末尾添加
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"systemctl restart elasticsearch
npm start &
如果你重启以后可以执行
cd /usr/src/elasticsearch-head/ && npm start &快速启动
成功
rpm -ivh logstash-5.5.1.rpm systemctl start logstash.serviceln -s /usr/share/logstash/bin/logstash /usr/local/bin/chmod o+r /var/log/messages vim /etc/logstash/conf.d/system.conf
input {
file {
path => "/var/log/messages"
type => "system"
start_position => "beginning"
}
}
output {
elasticsearch {
hosts => ["192.168.254.1:9200"]
index => "system-%{+YYYY.MM.dd}"
}
}
#________________________________________
注释：
input {
file { 从文件中读取
path => "/var/log/messages" 文件路径
type => "system"
start_position => "beginning" 是否从头开始读取
}
}
output {
elasticsearch { 输出到elasticsearch中
hosts => ["192.168.10.181:9200"] elasticsearch主机地址和端口
index => "system-%{+YYYY.MM.dd}" 索引名称
}
}
---------------------------systemctl restart logstash
现在就已经可以收集日志了，收集的是tarro2主机上的日志
这样就配置成功了
服务器（3）的配置
yum -y install httpdsystemctl start httpd
可以访问就行，这里主要将的不是http而是logstash
将logstash 传入服务器（3）内
yum -y install javarpm -ivh logstash-5.5.1.rpm systemctl daemon-reload
systemctl enable logstash.servicevim /etc/logstash/conf.d/apache_log.conf
input {
file {
path => "/etc/httpd/logs/access_log"
type => "access"
start_position => "beginning"
}
file {
path => "/etc/httpd/logs/error_log"
type => "error"
start_position => "beginning"
}
}
output {
if [type] == "access" {
elasticsearch {
hosts => ["192.168.254.1:9200"]
index => "apache_access-%{+YYYY.MM.dd}"
}
}
if [type] == "error" {
elasticsearch {
hosts => ["192.168.254.1:9200"]
index => "apache_error-%{+YYYY.MM.dd}"
}
}
}
ln -s /usr/share/logstash/bin/logstash /usr/local/binlogstash -f /etc/logstash/conf.d/apache_log.conf 
这样以后去 Elasticsearch 集群看一下
收集日志成功
服务器（4）的配置
安装一个kibana展示出来
yum -y install java将 kibana包传入服务器（4）
rpm -ivh kibana-5.5.1-x86_64.rpm systemctl enable kibanavim /etc/kibana/kibana.yml
2 server.port: 5601
7 server.host: "0.0.0.0"
21 elasticsearch.url: "http://192.168.254.1:9200"
30 kibana.index: ".kibana"
去掉前面#
注释：
server.port: 5601 kibana打开的端口
server.host: "0.0.0.0" kibana侦听的地址
elasticsearch.url: "http://192.168.10.181:9200" 和elasticsearch建立联系
kibana.index: ".kibana" 在elasticsearch中添加.kibana索引systemctl start kibana
http://192.168.254.4:5601/
↑
http://kibanaip:5601/
进入成功
设置kibana展示
这个是192.168.254.2的系统日志展示，还差个192.168.254.3的网站日志展示
点击切换
要看那个选那个
展示成功
![[NLP]LLaMA与LLamMA2解读](https://img-blog.csdnimg.cn/afc91e2e247e4d148ff9119f2bd40efd.png)
