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基于AWS-ELK部署系统日志告警系统

前言 运维故障排障速度往往与监控系统体系颗粒度成正比,监控到位才能快速排障 在部署这套系统之前,平台所有系统日志都由Graylog+Zabbix,针对日志出现的错误关键字进行告警,这种做法在运维工作开展过程中暴露出多个不足点,不详述;在考虑多方面原因后,最终对日志告警系统进行更换,选用的方案是:ELK + Kafka+ Filebeat + Elastalert 本文主要以两个需求为主轴做介绍 非工作时间服务器异常登录告警 系统日志出现错误关键字告警 架构 服务选型 name version info Amazon Elasticsearch Service v6.2 AWK官网部署教程 Logstash v6.2.3 选用与ES相同版本 Filebeat v6.2.3 选用与ES相同版本 Confluent(Kafka) v4.0 这里推荐 Confluent 的版本,Confluent 是 kafka 作者 Neha Narkhede 从 Linkedin 出来之后联合 LinkedIn 前员工创建的大数据公司,专注于 kafka 的企业应用。 Elastalert v0.1.29...

一条命令搞垮MongoDB实例

一条命令搞垮MongoDB实例 背景 Part1:写在最前 在副本集架构中,我们会经常通过rs.add(),rs.remove()命令来调整后台数据库架构,在本案例中,我们异常的触发到了一个MongoDB的BUG,并尽快的找到了官方的人进行咨询。在生产环境中,我们做实例迁移,将研发自行维护的MongoDB副本集迁移至DBA管理,由于硬件和版本都不符合规范,因此我们对集群先进行了升级处理,又使用了rs.add()和rs.remove()来完成数据库的迁移工作。 Part2:背景 在研发自行维护的数据库版本为2.6版本,我们先将数据库升级至3.4版本,并利用3.4版本的特性实现0 downtime开启认证。在研发的数据库原有架构中,存在离线节点,即hidden和no-vote节点。也正是因为这一特性,触发了MongoDB宕机。 实战 Part1:整体架构 原有集群为7节点副本集架构,其中2台为hidden节点,并且配置了no-vote参数。 Part2:迁移原理 我们利用新的机器使用rs.add()加入到原有副本集,在原有副本集的基础上添加了新的节点,待同步完成后,rs.remove(...

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