07-Kubernetes快速搭建EFK日志平台：

介绍：ELK：

Elasticsearch：检索数据库
Elasticsearch 是一个实时的、分布式的可扩展的搜索引擎，允许进行全文、结构化搜索，它通常用于索引和搜索大量日志数据，也可用于搜索许多不同类型的文档。

logstash：安装在客户端收集日志，合并降噪切片

Kibana：图形界面
Elasticsearch 通常与 Kibana 一起部署，Kibana 是 Elasticsearch 的一个功能强大的数据可视化 Dashboard，Kibana 允许你通过 web 界面来浏览 Elasticsearch 日志数据。

Fluentd
Fluentd是一个流行的开源数据收集器，我们将在 Kubernetes 集群节点上安装 Fluentd，通过获取容器日志文件、过滤和转换日志数据，然后将数据传递到 Elasticsearch 集群，在该集群中对其进行索引和存储。

EFK使用Fluent（Ruby）取代LogStash（java）

EFK

安装(实验用户为root)：

mkdir /root/efk && cd /root/efk
helm search repo elasticsear|egrep elas|awk '{print $1}'
helm fetch stable/elasticsearch && helm fetch stable/fluentd-elasticsearch && helm fetch stable/kibana
for i in $(ls);do tar -xvf $i; done

ls

安装镜像：
注：helm es 和kibana 的版本，必须一致

docker load -i kibanaoss.tar && docker load -i elasticsearch-oss.tar && docker load -i fluentd-elasticsearch.tar

docker images | egrep 'elasticsearch|kibana'

kubectl create namespace efk

修改values安装：

elasticsearch

vi /root/efk/elasticsearch/values.yaml
我安装的镜像是6.4.2版本的，这里需要记一下

cd /root/efk/elasticsearch
helm install els1 --namespace=efk -f values.yaml .

等几分钟
kubectl get pods -n efk

kubectl get svc -n efk

开始测试：
kubectl run cirror-$RANDOM --rm -it --image=cirros -- /bin/sh

curl 10.101.23.179:9200/_cat/nodes

fluentd

vi /root/efk/fluentd-elasticsearch/values.yaml

cd /root/efk/fluentd-elasticsearch/
helm install flu1 --namespace=efk -f values.yaml .

helm list -n efk

kibana
vi /root/efk/kibana/values.yaml

注意镜像版本，安装kibana时要注意版本相同

cd /root/efk/kibana/
helm install kib1 --namespace=efk -f values.yaml .
kubectl  get svc -n efk

kubectl edit svc kib1-kibana -n efk

用ingress也好

kubectl get svc -n efk

登陆：

https://NodeIP:31253

可以添加部分案例数据进行学习

创建索引