Fluentd, Elasticsearch, Kibana 공통 구성 요소를 사용한 실시간 로그 분석 플랫폼
Fluentd의 설치는 블로그에서 언급되었는데, 여기에서 주소를 많이 설명하지 않았다.Elasticsearch 및 Kibana 설치에 대한 자세한 내용은 주소를 참조하십시오.
본고는 주로 Fluentd와 Elasticsearch의 연결에 대해 설명하고 Python 스크립트를 만들어서 Python App을 위해 로그를 제출합니다.
Fluentd 구성 파일
type copy
type stdout
output_type json
type elasticsearch
host localhost
port 9200
index_name project
type_name project
flush_interval 5s
logstash_format true
logstash_prefix project
match에 대한 로그는
project.* stdout와elasticsearch에 각각 출력됩니다.왜 index_name은elasticsearch의 _index와는 다른지 모르겠다.오히려 logstash_prefix는 _index의 접두사이며 현재 날짜와 연결되어 완전합니다_index.logstash_format은true로 설정되어 있지만 logstash_format 이 매개 변수는elasticsearch에서 Fluentd 로그를 받을 수 없습니다.파이썬 스크립트
# coding: utf-8
import os
import logging
from fluent import handler
custom_format = {
'host': '%(hostname)s',
'where': '%(module)s.%(funcName)s', # 、
'loglevel': '%(levelname)s',
'stack_trace': '%(exc_text)s'
}
logging.basicConfig(level=logging.ERROR)
env = os.environ.get('PROJECT_ENV') if os.environ.get(
'PROJECT_ENV') else 'local'
l = logging.getLogger('project.' + env)
h = handler.FluentHandler('project.' + env, host='127.0.0.1', port=24224)
formatter = handler.FluentRecordFormatter(custom_format)
h.setFormatter(formatter)
l.addHandler(h)
fluent-logger, 설치 명령
pip install fluent-logger이 필요합니다.해당 파일에서 참조l, l.info(...), l.error(...) 등의 명령을 사용하면 해당 로그를 Elasticsearch에 출력하고 Kibana에 표시할 수 있습니다.
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