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AKS ( Kubernetes ) のPod からログをFilebeat を使って収集してelasticsearch + kibanaで解析する方法

はじめに

くどうです。

先日、fluentd によるKubernetesでのlogを取得する方法を紹介しました。
AKS ( Kubernetes ) のPod からログをfluentd を使って収集してelasticsearch + kibanaで解析する方法

Tweetしたところ @johtani さんからFilebeatを利用した方法を教えて頂いたので紹介します、
Shipping Kubernetes Logs to Elasticsearch with Filebeat
https://www.elastic.co/blog/shipping-kubernetes-logs-to-elasticsearch-with-filebeat

fluentdの代わりにFilebeatは入るイメージです。

準備と展開

elasticsearch + kibana 環境の構築は下記に記載しています。
https://level69.net/archives/25379

filebeatの展開はfluentdと同様、マニフェストを利用してDaemonSetを展開します。

curl -L -O https://raw.githubusercontent.com/elastic/beats/6.0/deploy/kubernetes/filebeat-kubernetes.yaml

環境変数を修正します。
主に ELASTICSEARCH_HOST をelasticsearchのホスト名もしくはIPアドレスを指定します。

・・・・
        env:
        - name: ELASTICSEARCH_HOST
          value: "10.240.0.7"
        - name: ELASTICSEARCH_PORT
          value: "9200"
        - name: ELASTICSEARCH_USERNAME
          value: elastic
        - name: ELASTICSEARCH_PASSWORD
          value: changeme
        - name: ELASTIC_CLOUD_ID
          value:
        - name: ELASTIC_CLOUD_AUTH
          value:
        - name: POD_NAMESPACE
          valueFrom:
            fieldRef:
              fieldPath: metadata.namespace
・・・・

展開します。

kubectl create -f filebeat-kubernetes.yaml

kubectlにて正しく展開されているのが確認できます。

$ kubectl get ds -n=kube-system
NAME                DESIRED   CURRENT   READY     UP-TO-DATE   AVAILABLE   NODE SELECTOR                 AGE
filebeat            3         3         3         3            3           <none>                        6h
kube-proxy          3         3         3         3            3           beta.kubernetes.io/os=linux   2d
kube-svc-redirect   3         3         3         3            3           beta.kubernetes.io/os=linux   2d

以上で完了です。
簡単ですね。

確認

kibanaの利用方法は割愛します。

負荷テストを行ってみると以下の様にログが送られていることが分かります。

以上で設定自体は完了です。

削除

DaeamonSetの削除

kubectl delete ds filebeat -n=kube-system

まとめ

Filebeatもfluentdと同様、ログを取得できます。詳しくは確認していませんがFilebeatの方が取得できるログ情報が多いと思います。
Index Patternを作成するとfieldsが多いです。その分、同じにIndexに色々とぶっこめば解析がしやすいメリットがあるのかな？（小並感
先日、試したfluentdはkubernetesに絞っているようです。
実際に、パフォーマンスや環境に合わせて導入が必要となると思います。

参考：
https://www.elastic.co/blog/shipping-kubernetes-logs-to-elasticsearch-with-filebeat
https://www.elastic.co/guide/en/beats/filebeat/6.0/running-on-kubernetes.html

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