如何将数据采集到 Elasticsearch 服务

对于数据搜索和分析来说，Elasticsearch 无处不在。开发人员和社区可利用 Elasticsearch 寻找寻找各种各样的用例，从应用程序搜索和网站搜索，到日志、基础架构监测、APM 和 安全分析，不一而足。虽然现在有针对这些用例的免费解决方案，但是开发人员首先需要将其数据提供给 Elasticsearch。

本文将描述几种最常见的将数据采集到 Elasticsearch 服务的方法。这可能是一个托管在 Elastic Cloud 或其本地方案 Elastic Cloud Enterprise 上的集群。虽然我们主要关注于这些服务，但采集到自管型 Elasticsearch 集群的数据看起来几乎是相同的。唯一的变化是您处理集群的方式。

在我们深入探讨技术细节之前，提醒一下：如果您在阅读本文时遇到任何问题，请随时访问 discuss.elastic.co。我们的社区非常活跃，您有望会在那里找到问题的答案。

接下来，我们开始使用以下方法来深入探讨数据采集：

• Elastic Beats
• Logstash
• 语言客户端
• Kibana 开发工具

采集到 Elasticsearch 服务

Elasticsearch 提供了灵活的 RESTful API，用于与客户端应用程序通信。因此，REST 调用被用来采集数据、执行搜索和数据分析，以及管理集群及其索引。实际上，上述所有方法都依赖于这个 API 将数据采集到 Elasticsearch。

在本文后续介绍中，我们假设您已经创建了 Elasticsearch 服务集群。如果您还没有创建，请注册 Elastic Cloud 免费试用。在您创建集群后，系统将会为您提供 Elastic 超级用户帐户的云 ID 和密码。云 ID 的格式如下：cluster_name:ZXVy...Q2Zg==。它对您集群的 URL 进行了编码，并且我们将会看到，它可简化数据采集。

Elastic Beats

Elastic Beats 是一组轻量型的数据采集器，可以方便地将数据发送给 Elasticsearch 服务。由于是轻量型的，Beats 不会产生太多的运行时开销，因此，可以在硬件资源有限的设备（如 IoT 设备、边缘设备或嵌入式设备）上运行和收集数据。如果您需要收集数据，但没有资源来运行资源密集型数据收集器，那么 Beats 会是您最佳的选择。这种无处不在（涵盖所有联网设备）的数据收集方式，让您能够快速检测到异常情况做出反应，例如系统范围内的问题和安全事件等。

当然，Beats 并不局限于资源有限的系统，它们还可用于具有更多可用硬件资源的系统。

Beats 系列：概述

Beats 有多种风格，可以收集不同类型的数据：

• Filebeat 支持您从以文件形式提供的源中读取、预处理和传送数据。尽管大多数用户使用 Filebeat 来读取日志文件，但它也支持任何非二进制文件格式。Filebeat 还支持许多其他数据源，包括 TCP/UDP、容器、Redis 和 Syslog。借助丰富的模块，可以轻松针对 Apache、MySQL 和 Kafka 等常见应用程序的日志格式收集和解析相应的数据。
• Metricbeat 可收集并预处理系统和服务指标。系统指标包括关于运行中进程的相关信息，以及 CPU/内存/磁盘/网络利用率方面的数据。这些模块可用于收集来自许多不同服务的数据，包括 Kafka、Palo Alto Networks、Redis，等等。
• Packetbeat 可收集并预处理实时网络数据，从而支持应用程序监测、安全和网络性能分析。此外，Packetbeat 还支持以下协议：DHCP、DNS、HTTP、MongoDB、NFS 和 TLS。
• Winlogbeat 可从 Windows 操作系统捕获事件日志，包括应用程序事件、硬件事件，以及安全和系统事件。对于许多用例来说，从 Windows 事件日志中获得的大量信息非常有用。
• Auditbeat 可检测对关键文件的更改并从 Linux 审计框架收集事件。不同的模块简化了它的部署，这主要在安全分析用例中使用。
• Heartbeat 利用探测来监测系统和服务的可用性。因此，Heartbeat 在许多场景中都很有用，比如基础架构监测和安全分析。ICMP、TCP 和 HTTP 都是受支持的协议。
• Functionbeat 可从无服务器环境（如 AWS Lambda）中收集日志和指标。

一旦您决定了在特定场景中要使用哪个 Beats，入门就像下节所描述的那样，非常简单。

Beats 入门

在这部分中，我们将以 Metricbeat 为例，学习如何开始使用 Beats。对于其他 Beats，步骤大同小异。针对您具体的 Beat 和操作系统，请参考本文档并按照下列步骤进行操作。

1. 下载并安装所需的 Beat。安装 Beats 有很多种方法，但大多数用户都会选择使用为操作系统的包管理器提供的 Elastic 存储库 (DEB/RPM)，或者简单下载并解压缩所提供的 tgz/zip 包。
2. 配置 Beat 并启用任何所需的模块。

cloud.id: cluster_name:ZXVy...Q2Zg==
cloud.auth: "elastic:YOUR_PASSWORD"
    

• 例如，要收集系统上运行的关于 Docker 容器的指标，则通过 sudo metricbeat modules enable docker 启用 Docker 模块（如果您使用包管理器安装）。如果您通过解压缩 tgz/zip 包安装，则使用 /metricbeat modules enable docker。
• 云 ID 是一种简便的方法，用以指定收集的数据要发送到的 Elasticsearch 服务。将云 ID 和身份验证信息添加到 Metricbeat 配置文件 (Metricbeat .yml)：
  • 如前所述，cloud.id 是在创建集群时提供给您的。cloud.auth 是一个冒号分隔的用户名和密码的串联，且已在 Elasticsearch 集群中被授予足够的权限。
  • 若要快速启动，可以使用在创建集群时提供的 Elastic 超级用户和密码。如果您使用包管理器安装，则可以在 /etc/metricbeat 目录下找到配置文件；如果您使用 tgz/zip 包安装，则在解压缩的目录下。

1. 将预装仪表板加载到 Kibana。大多数 Beats 和它们的模块都带有预先定义好的 Kibana 仪表板。如果您使用包管理器安装，则通过 sudo metricbeat setup 将它们加载到 Kibana；如果使用 tgz/zip 包安装，则在解压缩的目录下运行 ./metricbeat setup。

1. 运行 Beat。如果您在基于 systemd 的 Linux 系统上使用包管理器安装，则使用 sudo systemctl start metricbeat；如果您使用 tgz/zip 包安装，则使用 ./metricbeat -e

如果一切正常，数据就会开始流入 Elasticsearch 服务。

探索预装仪表板

前往 Elasticsearch 服务中的 Kibana 来查看数据：

• 在 Kibana Discover 中，选择 metricbeat-* 索引模式，您将能够看到已采集的各个文档。
• “Kibana 基础架构”选项卡通过以各种图表形式显示有关系统资源（CPU、内存、网络）的使用情况，让您能够以更图形化的方式检查系统和 Docker 指标。
• 在 Kibana 仪表板中，选择任意带有 [Metricbeat System] 前缀的仪表板，以交互方式查看数据。

Logstash

Logstash 是一个强大而灵活的工具，可以读取、处理和传送任何类型的数据。Logstash 提供了许多功能，这些功能目前还不可用，或者通过 Beats 执行成本太高，比如通过对外部数据源执行查找来丰富文档。不管采用哪种方式，Logstash 的这种功能和灵活性都是有代价的。此外，Logstash 的硬件要求也显著高于 Beats。严格来说，Logstash 通常不应部署在低资源设备上。因此，在 Beats 功能不足以满足特定用例要求的情况下，可将 Logstash 用作其替代选择。

一种常见的架构模式是将 Beats 和 Logstash 组合起来：使用 Beats 来收集数据，并使用 Logstash 来执行 Beats 无法执行的任何数据处理。

Logstash 概述

Logstash 通过执行事件处理管道来工作，其中每个管道至少包含以下各项中的一个：

• 输入从数据源读取数据。官方支持多种数据源，包括文件、http、imap、jdbc、kafka、syslog、tcp 和 udp。
• 过滤器以多种方式处理和丰富数据。在许多情况下，首先需要将非结构化的日志行解析为更加结构化的格式。因此，除其他功能外，Logstash 还在正则表达式的基础上提供了解析 CSV、JSON、键/值对、分隔的非结构化数据和复杂的非结构化数据的过滤器（grok 过滤器）。Logstash 还提供了更多的过滤器，通过执行 DNS 查找，添加关于 IP 地址的地理信息，或通过对自定义目录或 Elasticsearch 索引执行查找来丰富数据。通过这些附加的过滤器，能够对数据进行各种转换，例如重命名、删除、复制数据字段和值（mutate 过滤器）。
• 输出将解析后并加以丰富的数据写入数据接收器，这是 Logstash 处理管道的最后阶段。虽然有许多输出插件可用，但这里我们主要讨论如何使用 Elasticsearch 输出将数据采集到 Elasticsearch 服务。

Logstash 示例管道

没有两个用例是相同的。因此，您可能必须开发符合自身特定数据输入和需求的 Logstash 管道。

我们提供了一个示例 Logstash 管道，该管道能够

• 读取 Elastic 博客 RSS 源
• 通过复制/重命名字段和删除特殊字符及 HTML 标记来执行一些简单的数据预处理
• 将文档采集到 Elaticsearch

步骤如下：

1. 通过包管理器或下载并解压 tgz/zip 文件来安装 Logstash。
2. 安装 Logstash rss 输入插件，这可支持读取 RSS 数据源：./bin/logstash-plugin install logstash-input-rss
3. 将下列 Logstash 管道定义复制到一个新文件，例如 ~/elastic-rss.conf:

input { 
  rss { 
    url => "/blog/feed" 
    interval => 120 
  } 
} 
filter { 
  mutate { 
    rename => [ "message", "blog_html" ] 
    copy => { "blog_html" => "blog_text" } 
    copy => { "published" => "@timestamp" } 
  } 
  mutate { 
    gsub => [  
      "blog_text", "<.*?>", "",
      "blog_text", "[
	]", " " 
    ] 
    remove_field => [ "published", "author" ] 
  } 
} 
output { 
  stdout { 
    codec => dots 
  } 
  elasticsearch { 
    hosts => [ "https://<your-elsaticsearch-url>" ] 
    index => "elastic_blog" 
    user => "elastic" 
    password => "<your-elasticsearch-password>" 
  } 
}

1. 在上面的文件中，修改参数主机和密码，以匹配您的 Elasticsearch 服务端点和 Elastic 用户密码。在 Elastic Cloud 中，您可以从部署页的详细信息中获取 Elasticsearch 端点 URL（复制端点 URL）。

1. 通过启动 Logstash 执行管道：./bin/logstash -f ~/elastic-rss.conf

启动 Logstash 需要几秒钟的时间。您会在控制台上看到出现圆点 (.....)。每个点表示一个已采集到 Elasticsearch 的文档。

1. 打开 Kibana。在 Kibana 开发工具控制台中，执行以下操作，以确认已经采集了 20 个文档：POST elastic_blog/_search

有关更多详细信息，请参阅优秀的博客文章 Logstash 实用介绍。全部详细信息，请参阅 Logstash 文档。

语言客户端

在某些情况下，最好将数据采集与自定义应用程序代码集成。为此，我们建议使用一个官方支持的 Elasticsearch 客户端。这些客户端是抽象出数据采集低层细节的库，使您能够专注于特定应用程序的实际工作。Java、JavaScript、Go、.NET、PHP、Perl、Python 和 Ruby 都有官方客户端。有关您所选语言的所有详细信息和代码示例，请参阅相关文档即可。如果您的应用程序不是用上面所列语言编写的，则很可能会有社区贡献的客户端。

Kibana 开发工具

我们推荐的用于开发和调试 Elasticsearch 请求的工具是 Kibana 开发工具控制台。开发工具公开了通用的 Elasticsearch REST API 的全部功能和灵活性，同时抽象出了底层 HTTP 请求的技术细节。不出所料，您可以使用开发工具控制台将原始 JSON 文档放到 Elasticsearch 中：

PUT my_first_index/_doc/1 
{ 
    "title" :"How to Ingest Into Elasticsearch Service",
    "date" :"2019-08-15T14:12:12",
    "description" :"This is an overview article about the various ways to ingest into Elasticsearch Service" 
}

其他 REST 客户端

有了 Elasticsearch 提供的通用 REST 接口，您即可随心所欲地找到自己喜欢的 REST 客户端来与 Elasticsearch 通信并采集文档。虽然我们建议首先尝试上面提到的工具，但是有很多原因可能会让您考虑其他选择。例如，curl 是一款经常作为最后手段使用的工具，用于开发、调试或与自定义脚本集成。

结论

将数据采集到 Elasticsearch 服务的方法不胜枚举。没有两种场景是相同的；选择具体的方法或工具来采集数据取决于您的特定用例、需求和环境。Beats 提供了一种方便、轻量级的开箱即用型解决方案，可以从许多不同的来源收集和采集数据。与 Beats 封装在一起的模块为许多常见数据库、操作系统、容器环境、Web 服务器、缓存等提供了数据获取、解析、索引和可视化的配置。这些模块可提供五分钟实现数据到仪表板的体验。因为 Beats 是轻量型的，所以非常适合资源受限的嵌入式设备，例如 IoT 设备或防火墙。另一方面，Logstash 是一种灵活的工具，可用于读取、转换和采集数据，提供了大量的过滤器、输入和输出插件。如果 Beats 的功能对于某些用例来说还不够，那么一种常见的架构模式是使用 Beats 来收集数据，并通过 Logstash 做进一步处理，然后再采集到 Elasticsearch 中。我们建议在直接从应用程序采集数据时使用官方支持的客户端库。Kibana 开发工具控制台非常适合开发和调试。最后，Elasticsearch REST API 为您提供了使用您喜欢的 REST 客户端的灵活性。准备好进一步深入了解了吗？推荐您阅读以下相关文章：

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