SlideShare a Scribd company logo
1 of 19
Graylog-Advanced
MạnhDV
Cloud Team
Điểm lại nội dung buổi 1
1. Một vài kiến thức về Log trong Linux
2. Giới thiệu chung về Graylog.
3. Cấu trúc và mô hình triển khai của Graylog.
4. Cơ chế nhận log của Graylog.
5. Giới thiệu và demo các chức năng chính của Graylog trên
Web-Interface.
30/04/2016 2TIÊU ĐỀ CỦA SLIDE
Cloud Team
Tồn đọng trong buổi 1
• Tương tác giữa Graylog với Elasticsearch và MongoDB
• Làm rõ cơ chế hoạt động giữa Graylog client và server
• Sizing cho hệ thống triển khai Graylog thực tế
• Giới thiệu về Graylog 2.0
30/04/2016 3TIÊU ĐỀ CỦA SLIDE
Cloud Team
Mục lục
1. Elasticsearch và MongoDB trong mô hình Graylog
2. Giao tiếp giữa Graylog-collector và Server
3. Đường đi của bản tin log
4. Graylog 2.0 review
30/04/2016TIÊU ĐỀ CỦA SLIDE 4
Cloud Team
1. Elasticsearch và MongoDB trong mô hình Graylog
1.1 Elasticsearch :
A. Cấu trúc và cơ chế làm việc
• Cấu trúc :
- Chạy Cluster
- Các node giao tiếp bằng API
- Dùng unicast-discovery để nhận
biết các node.
30/04/2016 5TIÊU ĐỀ CỦA SLIDE
Nguồn: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/current/distributed-cluster.html
Cloud Team
1. Elasticsearch và MongoDB trong mô hình Graylog
• Cơ chế làm việc
*Cơ chế Shard
- Phân bổ dữ liệu
- 2 loại: Primary và Replica
- Peplica backup cho Primary
- Tự động chuyển khi node
fail hoặc có node mới
=> Đảm bảo dữ liệu được an toàn.
30/04/2016 6TIÊU ĐỀ CỦA SLIDE
Nguồn: https://www.elastic.co/blog/what-is-an-elasticsearch-index
Cloud Team
1. Elasticsearch và MongoDB trong mô hình Graylog
*Cơ chế Index :
- Logical namespace
- Index theo 1 format cố định
Ví dụ : Logs-2013-02-2
Logs-2013-02-21
- Giống như 1 database
- Cho phép query nhiều index 1 lúc
=> Việc tìm kiếm trở nên nhanh chóng.
30/04/2016 7TIÊU ĐỀ CỦA SLIDE
Nguồn: https://www.elastic.co/blog/what-is-an-elasticsearch-index
Cloud Team
1. Elasticsearch và MongoDB trong mô hình Graylog
B. Tương tác Elasticsearch và Graylog
- Coi Graylog là 1 node, giao tiếp
qua API
- Graylog server khai báo : index,
shard…như Elasticsearch node
- Data truyền vào Graylog theo chuẩn của Elasticsearch
=> Việc trao đổi dữ liệu với Elasticsearch diễn ra nhanh
chóng
30/04/2016 8TIÊU ĐỀ CỦA SLIDE
Nguồn : http://www.slideshare.net/Graylog/graylog-engineering-design-your-architecture
Cloud Team
1. Elasticsearch và MongoDB trong mô hình Graylog
1.2 MongoDB
*Tương tác giữa MongoDB và Graylog-Server
- Cơ chế client-server
- Graylog cài client driver, giúp tương
tác với MongoDB
* Nhiệm vụ của MongoDB
- Lưu trữ Metadata : user, setting,
dữ liệu cấu hình của : stream, dashboard, extractor…
30/04/2016 9TIÊU ĐỀ CỦA SLIDE
Nguồn : http://www.slideshare.net/Graylog/graylog-engineering-design-your-architecture
https://docs.mongodb.org/manual/applications/drivers/
Cloud Team
2. Giao tiếp giữa Graylog-collector và Server
Graylog-collector :
- Ứng dụng Java dùng thu thập log
- Cơ chế giao tiếp với Graylog : API
30/04/2016 10TIÊU ĐỀ CỦA SLIDE
Nguồn : http://docs.graylog.org/en/1.3/pages/collector.html
Cloud Team
2. Giao tiếp giữa Graylog-collector và Server
Quá trình đẩy log :
Client :
Khai báo trong collector.conf
Type : GELF TCP
Server:
Khai báo trên Web-interface
30/04/2016 11TIÊU ĐỀ CỦA SLIDE
Cloud Team
3. Đường đi của bản tin log
• Trên Client :
- Java Tool : GELF Library
- Đưa log vào các queue
- Có support TLS cho GELF TCP input
- Queue size mặc định : 512bytes
30/04/2016 12TIÊU ĐỀ CỦA SLIDE
Nguồn : http://docs.graylog.org/en/1.3/pages/collector.html
Cloud Team
3. Đường đi của bản tin log
Trên Server :
Log message => Input => Journal => Process Chain => Output
30/04/2016 13TIÊU ĐỀ CỦA SLIDE
Nguồn : http://www.slideshare.net/Graylog/graylog-engineering-design-your-architecture
Cloud Team
3. Đường đi của bản tin log
Tiến trình xử lý log :
* Step 1 : Journal
Message được spooling vào disk,
chuẩn bị quá trình Buffer
* Step 2 : Input Buffer
Message lấy từ Disk, đẩy vào
Input Buffer (Ring + Processor)
- Nhiệm vụ : Lọc, định tuyến
message cho Stream.
30/04/2016 14TIÊU ĐỀ CỦA SLIDE
Nguồn : http://www.slideshare.net/Graylog/graylog-engineering-design-your-architecture
Cloud Team
3. Đường đi của bản tin log
* Step 3 : Output Buffer
Message đã lọc tiếp tục đẩy
vào Output Buffer
- Nhiệm vụ : phân loại, đóng
index và đẩy ra Output.
30/04/2016 15TIÊU ĐỀ CỦA SLIDE
Nguồn : http://www.slideshare.net/Graylog/graylog-engineering-design-your-architecture
Cloud Team
3. Đường đi của bản tin log
CPU Sizing :
• Hệ thống tiêu chuẩn:
20 indexes = 8 CPU ( 5CPU : Process Buffer + 3CPU :
Output Buffer)
1 Index = 1GB dữ liệu => 1 CPU chịu tải được 2,5GB dữ
liệu
30/04/2016 16TIÊU ĐỀ CỦA SLIDE
Nguồn: Graylog config file + tham khảo thực tế
Cloud Team
4. Graylog 2.0 review
• Web-Interface đã được tích hợp trong Graylog Server
• Sử dụng cơ chế Tail -f với các bản tin
Bản tin log mới nhất được tự động update
• Cơ chế xử lý log message : Pipline
Tạo rule và phối hợp các rule đó để xử lý các message truyền vào.
• Map widget
Visualize các địa chỉ IP lên map
• Stream Filter
Lọc Stream theo title hoặc description
• Tìm kiếm xung quanh bản tin log
Tìm kiếm thêm các bản tin liên quan đến event trong 1 bản tin
30/04/2016 17TIÊU ĐỀ CỦA SLIDE
Nguồn : https://www.graylog.org/blog/52-announcing-graylog-v2-0-beta-2
Cloud Team
Báo cáo hiện trạng monitor của dịch vụ VNPT CLOUD (1)
• Các ứng dụng đang áp dụng
• Zabbix: Thu thập và cảnh báo các metric của máy chủ
• Grafana: Hiển thị các biểu đồ thay cho zabbix
• Các ứng dụng đang tìm hiểu (áp dụng trên LAB)
• Graylog: Thu thập log
• Graphite + Collectd: Thu thập các metric về APP
30/04/2016 18TIÊU ĐỀ CỦA SLIDE
Cloud Team
ĐÃ LÀM ĐƯỢC
• Các metric về Server
• CPU: Used, Ide, System
• DISK: Capacity
• Network: In/Out traffic
• RAM: Free, Cache, Total
• Các metric về APP
• SSH: login/logout
• VPN: user vpn
• MySQL: dung lượng các DB
• CEPH: +20 metric đối với CEPH
30/04/2016 19TIÊU ĐỀ CỦA SLIDE
• Giám sát các dịch vụ của
OpenStack
• Giám sát máy ảo  Portal
• Hệ thống lại các metric và
mức đặt ngưỡng phù hợp sau
khi có phản hồi.
Báo cáo hiện trạng monitor của dịch vụ VNPT CLOUD (2)
MỤC TIÊU

More Related Content

What's hot

Keeping Up with the ELK Stack: Elasticsearch, Kibana, Beats, and Logstash
Keeping Up with the ELK Stack: Elasticsearch, Kibana, Beats, and LogstashKeeping Up with the ELK Stack: Elasticsearch, Kibana, Beats, and Logstash
Keeping Up with the ELK Stack: Elasticsearch, Kibana, Beats, and LogstashAmazon Web Services
 
Distributed Tracing in Practice
Distributed Tracing in PracticeDistributed Tracing in Practice
Distributed Tracing in PracticeDevOps.com
 
Elastic - ELK, Logstash & Kibana
Elastic - ELK, Logstash & KibanaElastic - ELK, Logstash & Kibana
Elastic - ELK, Logstash & KibanaSpringPeople
 
Capacity Planning Your Kafka Cluster | Jason Bell, Digitalis
Capacity Planning Your Kafka Cluster | Jason Bell, DigitalisCapacity Planning Your Kafka Cluster | Jason Bell, Digitalis
Capacity Planning Your Kafka Cluster | Jason Bell, DigitalisHostedbyConfluent
 
Attack monitoring using ElasticSearch Logstash and Kibana
Attack monitoring using ElasticSearch Logstash and KibanaAttack monitoring using ElasticSearch Logstash and Kibana
Attack monitoring using ElasticSearch Logstash and KibanaPrajal Kulkarni
 
Elastic Stack ELK, Beats, and Cloud
Elastic Stack ELK, Beats, and CloudElastic Stack ELK, Beats, and Cloud
Elastic Stack ELK, Beats, and CloudJoe Ryan
 
Logging and observability
Logging and observabilityLogging and observability
Logging and observabilityAnton Drukh
 
Observability For Modern Applications
Observability For Modern ApplicationsObservability For Modern Applications
Observability For Modern ApplicationsAmazon Web Services
 
Monitoring with Graylog - a modern approach to monitoring?
Monitoring with Graylog - a modern approach to monitoring?Monitoring with Graylog - a modern approach to monitoring?
Monitoring with Graylog - a modern approach to monitoring?inovex GmbH
 
Distributed tracing 101
Distributed tracing 101Distributed tracing 101
Distributed tracing 101Itiel Shwartz
 
Intro to InfluxDB
Intro to InfluxDBIntro to InfluxDB
Intro to InfluxDBInfluxData
 
Loki - like prometheus, but for logs
Loki - like prometheus, but for logsLoki - like prometheus, but for logs
Loki - like prometheus, but for logsJuraj Hantak
 
Stream processing using Kafka
Stream processing using KafkaStream processing using Kafka
Stream processing using KafkaKnoldus Inc.
 
RedisConf17- Using Redis at scale @ Twitter
RedisConf17- Using Redis at scale @ TwitterRedisConf17- Using Redis at scale @ Twitter
RedisConf17- Using Redis at scale @ TwitterRedis Labs
 
Unlocking the Power of Lakehouse Architectures with Apache Pulsar and Apache ...
Unlocking the Power of Lakehouse Architectures with Apache Pulsar and Apache ...Unlocking the Power of Lakehouse Architectures with Apache Pulsar and Apache ...
Unlocking the Power of Lakehouse Architectures with Apache Pulsar and Apache ...StreamNative
 

What's hot (20)

Observability
Observability Observability
Observability
 
Keeping Up with the ELK Stack: Elasticsearch, Kibana, Beats, and Logstash
Keeping Up with the ELK Stack: Elasticsearch, Kibana, Beats, and LogstashKeeping Up with the ELK Stack: Elasticsearch, Kibana, Beats, and Logstash
Keeping Up with the ELK Stack: Elasticsearch, Kibana, Beats, and Logstash
 
Distributed Tracing in Practice
Distributed Tracing in PracticeDistributed Tracing in Practice
Distributed Tracing in Practice
 
Elastic - ELK, Logstash & Kibana
Elastic - ELK, Logstash & KibanaElastic - ELK, Logstash & Kibana
Elastic - ELK, Logstash & Kibana
 
Capacity Planning Your Kafka Cluster | Jason Bell, Digitalis
Capacity Planning Your Kafka Cluster | Jason Bell, DigitalisCapacity Planning Your Kafka Cluster | Jason Bell, Digitalis
Capacity Planning Your Kafka Cluster | Jason Bell, Digitalis
 
Attack monitoring using ElasticSearch Logstash and Kibana
Attack monitoring using ElasticSearch Logstash and KibanaAttack monitoring using ElasticSearch Logstash and Kibana
Attack monitoring using ElasticSearch Logstash and Kibana
 
Elastic Stack ELK, Beats, and Cloud
Elastic Stack ELK, Beats, and CloudElastic Stack ELK, Beats, and Cloud
Elastic Stack ELK, Beats, and Cloud
 
Logging and observability
Logging and observabilityLogging and observability
Logging and observability
 
Observability For Modern Applications
Observability For Modern ApplicationsObservability For Modern Applications
Observability For Modern Applications
 
Monitoring with Graylog - a modern approach to monitoring?
Monitoring with Graylog - a modern approach to monitoring?Monitoring with Graylog - a modern approach to monitoring?
Monitoring with Graylog - a modern approach to monitoring?
 
Distributed tracing 101
Distributed tracing 101Distributed tracing 101
Distributed tracing 101
 
Observability-101
Observability-101Observability-101
Observability-101
 
SOAR and SIEM.pptx
SOAR and SIEM.pptxSOAR and SIEM.pptx
SOAR and SIEM.pptx
 
Intro to InfluxDB
Intro to InfluxDBIntro to InfluxDB
Intro to InfluxDB
 
Observability
ObservabilityObservability
Observability
 
Loki - like prometheus, but for logs
Loki - like prometheus, but for logsLoki - like prometheus, but for logs
Loki - like prometheus, but for logs
 
Stream processing using Kafka
Stream processing using KafkaStream processing using Kafka
Stream processing using Kafka
 
RedisConf17- Using Redis at scale @ Twitter
RedisConf17- Using Redis at scale @ TwitterRedisConf17- Using Redis at scale @ Twitter
RedisConf17- Using Redis at scale @ Twitter
 
kafka
kafkakafka
kafka
 
Unlocking the Power of Lakehouse Architectures with Apache Pulsar and Apache ...
Unlocking the Power of Lakehouse Architectures with Apache Pulsar and Apache ...Unlocking the Power of Lakehouse Architectures with Apache Pulsar and Apache ...
Unlocking the Power of Lakehouse Architectures with Apache Pulsar and Apache ...
 

Viewers also liked

Log management with Graylog2 - FrOSCon 2012
Log management with Graylog2 - FrOSCon 2012Log management with Graylog2 - FrOSCon 2012
Log management with Graylog2 - FrOSCon 2012lennartkoopmann
 
Graylog2 use cases for distributed web applications
Graylog2 use cases for distributed web applicationsGraylog2 use cases for distributed web applications
Graylog2 use cases for distributed web applicationslennartkoopmann
 
Why Are Amazon, Apple, Facebook and Google The Gang Of 4? Who Are Their Victi...
Why Are Amazon, Apple, Facebook and Google The Gang Of 4? Who Are Their Victi...Why Are Amazon, Apple, Facebook and Google The Gang Of 4? Who Are Their Victi...
Why Are Amazon, Apple, Facebook and Google The Gang Of 4? Who Are Their Victi...Dr. William J. Ward
 
Webinar usando graylog para la gestión centralizada de logs
Webinar usando graylog para la gestión centralizada de logsWebinar usando graylog para la gestión centralizada de logs
Webinar usando graylog para la gestión centralizada de logsatSistemas
 
Hệ thống quản lý và phân tích log tập trung elk stack
Hệ thống quản lý và phân tích log tập trung elk stackHệ thống quản lý và phân tích log tập trung elk stack
Hệ thống quản lý và phân tích log tập trung elk stacklaonap166
 
Hướng dẫn cài đặt và cấu hình cacti trên cent os
Hướng dẫn cài đặt và cấu hình cacti trên cent osHướng dẫn cài đặt và cấu hình cacti trên cent os
Hướng dẫn cài đặt và cấu hình cacti trên cent oslaonap166
 
Anomaly Detection with Apache Spark
Anomaly Detection with Apache SparkAnomaly Detection with Apache Spark
Anomaly Detection with Apache SparkCloudera, Inc.
 

Viewers also liked (7)

Log management with Graylog2 - FrOSCon 2012
Log management with Graylog2 - FrOSCon 2012Log management with Graylog2 - FrOSCon 2012
Log management with Graylog2 - FrOSCon 2012
 
Graylog2 use cases for distributed web applications
Graylog2 use cases for distributed web applicationsGraylog2 use cases for distributed web applications
Graylog2 use cases for distributed web applications
 
Why Are Amazon, Apple, Facebook and Google The Gang Of 4? Who Are Their Victi...
Why Are Amazon, Apple, Facebook and Google The Gang Of 4? Who Are Their Victi...Why Are Amazon, Apple, Facebook and Google The Gang Of 4? Who Are Their Victi...
Why Are Amazon, Apple, Facebook and Google The Gang Of 4? Who Are Their Victi...
 
Webinar usando graylog para la gestión centralizada de logs
Webinar usando graylog para la gestión centralizada de logsWebinar usando graylog para la gestión centralizada de logs
Webinar usando graylog para la gestión centralizada de logs
 
Hệ thống quản lý và phân tích log tập trung elk stack
Hệ thống quản lý và phân tích log tập trung elk stackHệ thống quản lý và phân tích log tập trung elk stack
Hệ thống quản lý và phân tích log tập trung elk stack
 
Hướng dẫn cài đặt và cấu hình cacti trên cent os
Hướng dẫn cài đặt và cấu hình cacti trên cent osHướng dẫn cài đặt và cấu hình cacti trên cent os
Hướng dẫn cài đặt và cấu hình cacti trên cent os
 
Anomaly Detection with Apache Spark
Anomaly Detection with Apache SparkAnomaly Detection with Apache Spark
Anomaly Detection with Apache Spark
 

Similar to Graylog advanced v1.2

1.+tai+lieu+thiet+ke
1.+tai+lieu+thiet+ke1.+tai+lieu+thiet+ke
1.+tai+lieu+thiet+keLinh Hoang
 
Hadoop trong triển khai Big Data
Hadoop trong triển khai Big DataHadoop trong triển khai Big Data
Hadoop trong triển khai Big DataNguyễn Duy Nhân
 
Domain Driven Design và Event Driven Architecture
Domain Driven Design và Event Driven Architecture Domain Driven Design và Event Driven Architecture
Domain Driven Design và Event Driven Architecture IT Expert Club
 
Lưu trữ và xử lý dữ liệu trong điện toán đám mây
Lưu trữ và xử lý dữ liệu trong điện toán đám mâyLưu trữ và xử lý dữ liệu trong điện toán đám mây
Lưu trữ và xử lý dữ liệu trong điện toán đám mâyPhamTuanKhiem
 
Các hướng tiếp cận để thử nghiệm và triển khai OpenStack
Các hướng tiếp cận để thử nghiệm và triển khai OpenStackCác hướng tiếp cận để thử nghiệm và triển khai OpenStack
Các hướng tiếp cận để thử nghiệm và triển khai OpenStackNguyen Tien
 
Big data infrastructure todo-tasks Rfx Framework
Big data infrastructure todo-tasks Rfx FrameworkBig data infrastructure todo-tasks Rfx Framework
Big data infrastructure todo-tasks Rfx FrameworkTrieu Nguyen
 
Linq n hibernate net-tier
Linq n hibernate net-tierLinq n hibernate net-tier
Linq n hibernate net-tierNguyen Tran
 
đề Cương chi tiết
đề Cương chi tiếtđề Cương chi tiết
đề Cương chi tiếtNguyễn Long
 
Beezo Share - Đồ Án Thực Tập Công Cụ Giám Sát Mạng Python
Beezo Share - Đồ Án Thực Tập Công Cụ Giám Sát Mạng PythonBeezo Share - Đồ Án Thực Tập Công Cụ Giám Sát Mạng Python
Beezo Share - Đồ Án Thực Tập Công Cụ Giám Sát Mạng PythonBeezo
 
ITLC - Hanoi - NodeJS - ArrowJS - 27-11 - 2015
ITLC - Hanoi - NodeJS - ArrowJS - 27-11 - 2015ITLC - Hanoi - NodeJS - ArrowJS - 27-11 - 2015
ITLC - Hanoi - NodeJS - ArrowJS - 27-11 - 2015IT Expert Club
 
Tài liệu Bizfly Expert Talk cloud v21
Tài liệu Bizfly Expert Talk cloud v21Tài liệu Bizfly Expert Talk cloud v21
Tài liệu Bizfly Expert Talk cloud v21thaond2
 
Ldap introduce
Ldap introduceLdap introduce
Ldap introducelaonap166
 
So sánh và đánh giá giữa OpenStack và các platform khác
So sánh và đánh giá giữa OpenStack và các platform khácSo sánh và đánh giá giữa OpenStack và các platform khác
So sánh và đánh giá giữa OpenStack và các platform khácNguyen Tien
 
Bài 9: Sao lưu và khôi phục hệ thống Domain - Giáo trình FPT
Bài 9: Sao lưu và khôi phục hệ thống Domain - Giáo trình FPTBài 9: Sao lưu và khôi phục hệ thống Domain - Giáo trình FPT
Bài 9: Sao lưu và khôi phục hệ thống Domain - Giáo trình FPTMasterCode.vn
 
Xây Dựng Chương Trình Sinh Tự Động Mã Các Trigger Thực Hiện Cập Nhật Gia Tăng...
Xây Dựng Chương Trình Sinh Tự Động Mã Các Trigger Thực Hiện Cập Nhật Gia Tăng...Xây Dựng Chương Trình Sinh Tự Động Mã Các Trigger Thực Hiện Cập Nhật Gia Tăng...
Xây Dựng Chương Trình Sinh Tự Động Mã Các Trigger Thực Hiện Cập Nhật Gia Tăng...Dịch vụ viết đề tài trọn gói 0934.573.149
 

Similar to Graylog advanced v1.2 (20)

Process and thread
Process and threadProcess and thread
Process and thread
 
1.+tai+lieu+thiet+ke
1.+tai+lieu+thiet+ke1.+tai+lieu+thiet+ke
1.+tai+lieu+thiet+ke
 
Dsd02 sta
Dsd02 staDsd02 sta
Dsd02 sta
 
Hadoop trong triển khai Big Data
Hadoop trong triển khai Big DataHadoop trong triển khai Big Data
Hadoop trong triển khai Big Data
 
Hadoop
HadoopHadoop
Hadoop
 
Domain Driven Design và Event Driven Architecture
Domain Driven Design và Event Driven Architecture Domain Driven Design và Event Driven Architecture
Domain Driven Design và Event Driven Architecture
 
Lưu trữ và xử lý dữ liệu trong điện toán đám mây
Lưu trữ và xử lý dữ liệu trong điện toán đám mâyLưu trữ và xử lý dữ liệu trong điện toán đám mây
Lưu trữ và xử lý dữ liệu trong điện toán đám mây
 
Các hướng tiếp cận để thử nghiệm và triển khai OpenStack
Các hướng tiếp cận để thử nghiệm và triển khai OpenStackCác hướng tiếp cận để thử nghiệm và triển khai OpenStack
Các hướng tiếp cận để thử nghiệm và triển khai OpenStack
 
Big data infrastructure todo-tasks Rfx Framework
Big data infrastructure todo-tasks Rfx FrameworkBig data infrastructure todo-tasks Rfx Framework
Big data infrastructure todo-tasks Rfx Framework
 
Linq n hibernate net-tier
Linq n hibernate net-tierLinq n hibernate net-tier
Linq n hibernate net-tier
 
đề Cương chi tiết
đề Cương chi tiếtđề Cương chi tiết
đề Cương chi tiết
 
Beezo Share - Đồ Án Thực Tập Công Cụ Giám Sát Mạng Python
Beezo Share - Đồ Án Thực Tập Công Cụ Giám Sát Mạng PythonBeezo Share - Đồ Án Thực Tập Công Cụ Giám Sát Mạng Python
Beezo Share - Đồ Án Thực Tập Công Cụ Giám Sát Mạng Python
 
ITLC - Hanoi - NodeJS - ArrowJS - 27-11 - 2015
ITLC - Hanoi - NodeJS - ArrowJS - 27-11 - 2015ITLC - Hanoi - NodeJS - ArrowJS - 27-11 - 2015
ITLC - Hanoi - NodeJS - ArrowJS - 27-11 - 2015
 
Tài liệu Bizfly Expert Talk cloud v21
Tài liệu Bizfly Expert Talk cloud v21Tài liệu Bizfly Expert Talk cloud v21
Tài liệu Bizfly Expert Talk cloud v21
 
Git it
Git itGit it
Git it
 
Ldap introduce
Ldap introduceLdap introduce
Ldap introduce
 
So sánh và đánh giá giữa OpenStack và các platform khác
So sánh và đánh giá giữa OpenStack và các platform khácSo sánh và đánh giá giữa OpenStack và các platform khác
So sánh và đánh giá giữa OpenStack và các platform khác
 
Bài 9: Sao lưu và khôi phục hệ thống Domain - Giáo trình FPT
Bài 9: Sao lưu và khôi phục hệ thống Domain - Giáo trình FPTBài 9: Sao lưu và khôi phục hệ thống Domain - Giáo trình FPT
Bài 9: Sao lưu và khôi phục hệ thống Domain - Giáo trình FPT
 
Arrowjs.io
Arrowjs.ioArrowjs.io
Arrowjs.io
 
Xây Dựng Chương Trình Sinh Tự Động Mã Các Trigger Thực Hiện Cập Nhật Gia Tăng...
Xây Dựng Chương Trình Sinh Tự Động Mã Các Trigger Thực Hiện Cập Nhật Gia Tăng...Xây Dựng Chương Trình Sinh Tự Động Mã Các Trigger Thực Hiện Cập Nhật Gia Tăng...
Xây Dựng Chương Trình Sinh Tự Động Mã Các Trigger Thực Hiện Cập Nhật Gia Tăng...
 

Graylog advanced v1.2

  • 2. Cloud Team Điểm lại nội dung buổi 1 1. Một vài kiến thức về Log trong Linux 2. Giới thiệu chung về Graylog. 3. Cấu trúc và mô hình triển khai của Graylog. 4. Cơ chế nhận log của Graylog. 5. Giới thiệu và demo các chức năng chính của Graylog trên Web-Interface. 30/04/2016 2TIÊU ĐỀ CỦA SLIDE
  • 3. Cloud Team Tồn đọng trong buổi 1 • Tương tác giữa Graylog với Elasticsearch và MongoDB • Làm rõ cơ chế hoạt động giữa Graylog client và server • Sizing cho hệ thống triển khai Graylog thực tế • Giới thiệu về Graylog 2.0 30/04/2016 3TIÊU ĐỀ CỦA SLIDE
  • 4. Cloud Team Mục lục 1. Elasticsearch và MongoDB trong mô hình Graylog 2. Giao tiếp giữa Graylog-collector và Server 3. Đường đi của bản tin log 4. Graylog 2.0 review 30/04/2016TIÊU ĐỀ CỦA SLIDE 4
  • 5. Cloud Team 1. Elasticsearch và MongoDB trong mô hình Graylog 1.1 Elasticsearch : A. Cấu trúc và cơ chế làm việc • Cấu trúc : - Chạy Cluster - Các node giao tiếp bằng API - Dùng unicast-discovery để nhận biết các node. 30/04/2016 5TIÊU ĐỀ CỦA SLIDE Nguồn: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/current/distributed-cluster.html
  • 6. Cloud Team 1. Elasticsearch và MongoDB trong mô hình Graylog • Cơ chế làm việc *Cơ chế Shard - Phân bổ dữ liệu - 2 loại: Primary và Replica - Peplica backup cho Primary - Tự động chuyển khi node fail hoặc có node mới => Đảm bảo dữ liệu được an toàn. 30/04/2016 6TIÊU ĐỀ CỦA SLIDE Nguồn: https://www.elastic.co/blog/what-is-an-elasticsearch-index
  • 7. Cloud Team 1. Elasticsearch và MongoDB trong mô hình Graylog *Cơ chế Index : - Logical namespace - Index theo 1 format cố định Ví dụ : Logs-2013-02-2 Logs-2013-02-21 - Giống như 1 database - Cho phép query nhiều index 1 lúc => Việc tìm kiếm trở nên nhanh chóng. 30/04/2016 7TIÊU ĐỀ CỦA SLIDE Nguồn: https://www.elastic.co/blog/what-is-an-elasticsearch-index
  • 8. Cloud Team 1. Elasticsearch và MongoDB trong mô hình Graylog B. Tương tác Elasticsearch và Graylog - Coi Graylog là 1 node, giao tiếp qua API - Graylog server khai báo : index, shard…như Elasticsearch node - Data truyền vào Graylog theo chuẩn của Elasticsearch => Việc trao đổi dữ liệu với Elasticsearch diễn ra nhanh chóng 30/04/2016 8TIÊU ĐỀ CỦA SLIDE Nguồn : http://www.slideshare.net/Graylog/graylog-engineering-design-your-architecture
  • 9. Cloud Team 1. Elasticsearch và MongoDB trong mô hình Graylog 1.2 MongoDB *Tương tác giữa MongoDB và Graylog-Server - Cơ chế client-server - Graylog cài client driver, giúp tương tác với MongoDB * Nhiệm vụ của MongoDB - Lưu trữ Metadata : user, setting, dữ liệu cấu hình của : stream, dashboard, extractor… 30/04/2016 9TIÊU ĐỀ CỦA SLIDE Nguồn : http://www.slideshare.net/Graylog/graylog-engineering-design-your-architecture https://docs.mongodb.org/manual/applications/drivers/
  • 10. Cloud Team 2. Giao tiếp giữa Graylog-collector và Server Graylog-collector : - Ứng dụng Java dùng thu thập log - Cơ chế giao tiếp với Graylog : API 30/04/2016 10TIÊU ĐỀ CỦA SLIDE Nguồn : http://docs.graylog.org/en/1.3/pages/collector.html
  • 11. Cloud Team 2. Giao tiếp giữa Graylog-collector và Server Quá trình đẩy log : Client : Khai báo trong collector.conf Type : GELF TCP Server: Khai báo trên Web-interface 30/04/2016 11TIÊU ĐỀ CỦA SLIDE
  • 12. Cloud Team 3. Đường đi của bản tin log • Trên Client : - Java Tool : GELF Library - Đưa log vào các queue - Có support TLS cho GELF TCP input - Queue size mặc định : 512bytes 30/04/2016 12TIÊU ĐỀ CỦA SLIDE Nguồn : http://docs.graylog.org/en/1.3/pages/collector.html
  • 13. Cloud Team 3. Đường đi của bản tin log Trên Server : Log message => Input => Journal => Process Chain => Output 30/04/2016 13TIÊU ĐỀ CỦA SLIDE Nguồn : http://www.slideshare.net/Graylog/graylog-engineering-design-your-architecture
  • 14. Cloud Team 3. Đường đi của bản tin log Tiến trình xử lý log : * Step 1 : Journal Message được spooling vào disk, chuẩn bị quá trình Buffer * Step 2 : Input Buffer Message lấy từ Disk, đẩy vào Input Buffer (Ring + Processor) - Nhiệm vụ : Lọc, định tuyến message cho Stream. 30/04/2016 14TIÊU ĐỀ CỦA SLIDE Nguồn : http://www.slideshare.net/Graylog/graylog-engineering-design-your-architecture
  • 15. Cloud Team 3. Đường đi của bản tin log * Step 3 : Output Buffer Message đã lọc tiếp tục đẩy vào Output Buffer - Nhiệm vụ : phân loại, đóng index và đẩy ra Output. 30/04/2016 15TIÊU ĐỀ CỦA SLIDE Nguồn : http://www.slideshare.net/Graylog/graylog-engineering-design-your-architecture
  • 16. Cloud Team 3. Đường đi của bản tin log CPU Sizing : • Hệ thống tiêu chuẩn: 20 indexes = 8 CPU ( 5CPU : Process Buffer + 3CPU : Output Buffer) 1 Index = 1GB dữ liệu => 1 CPU chịu tải được 2,5GB dữ liệu 30/04/2016 16TIÊU ĐỀ CỦA SLIDE Nguồn: Graylog config file + tham khảo thực tế
  • 17. Cloud Team 4. Graylog 2.0 review • Web-Interface đã được tích hợp trong Graylog Server • Sử dụng cơ chế Tail -f với các bản tin Bản tin log mới nhất được tự động update • Cơ chế xử lý log message : Pipline Tạo rule và phối hợp các rule đó để xử lý các message truyền vào. • Map widget Visualize các địa chỉ IP lên map • Stream Filter Lọc Stream theo title hoặc description • Tìm kiếm xung quanh bản tin log Tìm kiếm thêm các bản tin liên quan đến event trong 1 bản tin 30/04/2016 17TIÊU ĐỀ CỦA SLIDE Nguồn : https://www.graylog.org/blog/52-announcing-graylog-v2-0-beta-2
  • 18. Cloud Team Báo cáo hiện trạng monitor của dịch vụ VNPT CLOUD (1) • Các ứng dụng đang áp dụng • Zabbix: Thu thập và cảnh báo các metric của máy chủ • Grafana: Hiển thị các biểu đồ thay cho zabbix • Các ứng dụng đang tìm hiểu (áp dụng trên LAB) • Graylog: Thu thập log • Graphite + Collectd: Thu thập các metric về APP 30/04/2016 18TIÊU ĐỀ CỦA SLIDE
  • 19. Cloud Team ĐÃ LÀM ĐƯỢC • Các metric về Server • CPU: Used, Ide, System • DISK: Capacity • Network: In/Out traffic • RAM: Free, Cache, Total • Các metric về APP • SSH: login/logout • VPN: user vpn • MySQL: dung lượng các DB • CEPH: +20 metric đối với CEPH 30/04/2016 19TIÊU ĐỀ CỦA SLIDE • Giám sát các dịch vụ của OpenStack • Giám sát máy ảo  Portal • Hệ thống lại các metric và mức đặt ngưỡng phù hợp sau khi có phản hồi. Báo cáo hiện trạng monitor của dịch vụ VNPT CLOUD (2) MỤC TIÊU