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[DEV] 서버

EFK Stack 구축 using Docker compose

공부하는 규우82 2017.08.24 15:58

Elasticsearch + Fluentd + Kibana 조합을 EFK Stack이라 부른다.

참고로 Elasticsearch + logstash + Kibana 조합은 ELK Stack 이다.

Fluentd : 오픈소스 log collector
Elasticsearch : Lucene 기반 분산 검색 엔진이며 JSON 형태로 문서를 저장한다. (schema free)
Kibana : 데이터 시각화를 위한 오픈소스
cs

간편하게 설치하기 위해서 Docker를 이용하였다.

해당 구축 방식은 실무에 적용하기에 다소 부족하니 테스트 용도로만 사용해야 한다.

난 Spring Data Elasticsearch 를 테스트 하기 위해 구축했다.



1.

먼저 Docker와 Docker compose를 설치한다.

설치 방법은 예전에 포스팅한 글이 있어 링크로 대체한다.

http://lng1982.tistory.com/268



2.

docker-compose.yml 작성한다.

apache webserver, fluentd, elasticsearch, kibana 4개의 Docker 컨테이너 설정이 포함된다.


여기서 중요한 것은 elasticsearch 메모리 설정이다.

로컬 서버의 메모리 자원이 넉넉하지 않아 256m 로 설정 후 구동했는데 아래와 같은 오류 메세지가 출력되었다.

kibana_elasticsearch_1 exited with code 137
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137 코드가 무엇을 의미하는지 찾아보니 Out of memory 에러가 발생한 케이스였다.

그래서 1024로 설정했는데 동일한 문제가 발생하여 1.5G 정도 할당하였다.


또한 networks 설정도 중요하다.

기본적으로 Docker 컨테이너들 간에는 서로 통신을 할 수 없다.

이를 위해서 하나의 네트워크로 묶어주는 설정이 필요하다.

난 이 부분 설정을 빠트려서 Unable to connect to Elasticsearch at http://elasticsearch:9200 오류가 발생했었다.

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version: '2'
services:
  web:
    image: httpd:2.4
    mem_limit: 256m
    networks:
      - default
      - internal
    ports:
      - "80:80"
    links:
      - fluentd
    logging:
      driver: "fluentd"
      options:
        fluentd-address: localhost:24224
        tag: httpd.access
 
  fluentd:
    build: ./fluentd
    mem_limit: 128m
    networks:
      - default
      - internal
    volumes:
      - ./fluentd/conf:/fluentd/etc
    links:
      - "elasticsearch"
    ports:
      - "24224:24224"
      - "24224:24224/udp"
 
  elasticsearch:
    image: elasticsearch:5.5
    mem_limit: 1536m
    networks:
      - default
      - internal
    expose:
      - 9200
    ports:
      - "9200:9200"
      - "9300:9300"
 
  kibana:
    image: kibana:5.5
    mem_limit: 128m
    networks:
      - default
      - internal
    links:
      - "elasticsearch"
    ports:
      - "5601:5601"
 
networks:
  internal:
    driver: bridge
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3.

fluentd Docker 파일 준비

docker-compose.yml 파일이 존재하는 디렉토리에 fluentd/Dockerfile을 생성한다.

Dockerfile에는 다음의 정보가 추가된다.

FROM fluent/fluentd:v0.12
RUN ["gem", "install", "fluent-plugin-elasticsearch", "--no-rdoc", "--no-ri", "--version", "1.9.2"]
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4.

fluentd 설정 준비

docker-compose.yml 파일이 존재하는 디렉토리에 fluentd/conf/fluent.conf 파일을 생성한다.

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<source>
  @type forward
  port 24224
  bind 0.0.0.0
</source>
 
<match *.**>
  @type copy
  <store>
    @type elasticsearch
    host elasticsearch
    port 9200
    logstash_format true
    logstash_prefix fluentd
    logstash_dateformat %Y%m%d
    include_tag_key true
    type_name access_log
    tag_key @log_name
    flush_interval 1s
  </store>
  <store>
    @type stdout
  </store>
</match>
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5.

Docker 구동

docker-compose.yml 파일이 존재하는 위치로 이동 후 다음의 명령어 실행

# docker-compose up &
cs

구동이 완료된 후 # docker ps 명령어를 통해 총 4개의 컨테이너가 동작됨을 알 수 있다.



6.

kibana 대쉬보드 접속

http://localhost:5601/ 로 이동하면 configure an index pattern 화면이 보인다.

index name or pattern 에 fluentd-* 를 입력한 후 "Create" 버튼을 누른다.

실제 로그가 제대로 수집되고 시각화 되는지를 확인하기 위해서 아파치 웹 서버의 루트 페이지에 접속해 보자.

http://localhost 페이지에 여러번 요청을 보낸 후 kibana 대쉬보드의 좌측 Discover 메뉴를 클릭하자.

데이터가 안 나오면 Time Range 설정이 과거로 되어 있기 때문일 수 있다.

오른쪽 상단에 있는 시계 버튼을 클릭해서 현재 날짜로 설정 후 다시 확인해 보면 된다.



여기까지가 Docker compose를 이용한 설치 방법이다.

Docker가 없었다면 4개의 오픈 소스를 모두 설치하고 셋팅하는 수고로움이 필요했을 것이다.



[참고]

https://docs.fluentd.org/v0.12/articles/docker-logging-efk-compose

https://bobcares.com/blog/error-137-docker/

https://docs.docker.com/engine/userguide/networking/

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