- 创建ns
kubectl create -f kube-logging.yaml - 创建服务elasticsearch-svc.yaml
kubectl create -f elasticsearch-svc.yaml - 创建elasticsearch-statefulset.yaml
kubectl create -f elasticsearch-statefulset.yaml
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对于 volumeClaimTemplates 手动创建一个PV
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或者用loacl path
kubectl apply -f pv-hostpath.yaml
kubectl create -f pvc-hostpath.yaml
4. 创建Kibana服务
kubectl create -f kibana.yaml
5. 部署Fluentd
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新建 fluentd-configmap.yaml
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新建一个 fluentd-daemonset.yaml 的文件
- 基于日志的报警
部署 elastalert.yaml
Elastic Cloud on Kubernetes(ECK)是一个 Elasticsearch Operator，但远不止于此。 ECK 使用 Kubernetes Operator 模式构建而成，需要安装在您的 Kubernetes 集群内，其功能绝不仅限于简化 Kubernetes 上 Elasticsearch 和 Kibana 的部署工作这一项任务。ECK 专注于简化所有后期运行工作，例如：
管理和监测多个集群
轻松升级至新的版本
扩大或缩小集群容量
更改集群配置
动态调整本地存储的规模（包括 Elastic Local Volume（一款本地存储驱动器））
备份
ECK 不仅能自动完成所有运行和集群管理任务，还专注于简化在 Kubernetes 上使用 Elasticsearch 的完整体验。ECK 的愿景是为 Kubernetes 上的 Elastic 产品和解决方案提供 SaaS 般的体验。
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安装ECK
kubectl apply -f https://download.elastic.co/downloads/eck/0.8.1/all-in-one.yaml -
利用 CRD 对象来创建一个非常简单的单个 Elasticsearch 集群：(elastic.yaml)
kubectl create -f elastic.yaml
ECK 添加了一个 validation webhook 的 Admission，我们可以临时将这个对象删除
- 用 CRD 对象 Kibana 来部署 kibana 应用：(kibana.yaml)
kubectl create -f kibana.yaml
- 访问 kibana 来验证我们的集群，比如我们可以再添加一个 Ingress 对象：(ingress.yaml)
kubectl create -f ingress.yaml
- 监控指标提供系统各个组件的时间序列数据，比如 CPU、内存、磁盘、网络等信息，通常可以用来显示系统的整体状况以及检测某个时间的异常行为
- 日志为运维人员提供了一个数据来分析系统的一些错误行为，通常将系统、服务和应用的日志集中收集在同一个数据库中
- 追踪或者 APM（应用性能监控）提供了一个更加详细的应用视图，可以将服务执行的每一个请求和步骤都记录下来（比如 HTTP 调用、数据库查询等），通过追踪这些数据，我们可以检测到服务的性能，并相应地改进或修复我们的系统。