人们常常说数据如金，可是，能被利用起的数据，才是“金”。而互联网的数据，常常以日志的媒介的形式存在，并需要从中提取其中的"数据"。
从这些数据中，我们可以做用户画像（每个用户都点了什么广告，对哪些开源技术感兴趣），安全审计，安全防护（如果1小时内登录请求数到达一定值就报警），业务数据统计（如开源中国每天的博客数是多少，可视化编辑格式和markdown格式各占比例是多少）等等。
之所以能做这些，是因为用户的所有的行为，都将被记录在nginx日志中或其它web服务器的日志中。日志分析要做的就是将这些日志进行结构化，方便我们的业务人员快速查询。日志分析平台要做的就是这些。
说完这些，你是不是觉得日志分析平台很难做，需要十人的团队加班几个月才能完成？
自从有了Elasticsearch、Logstash、Kibana，俗称ELK，小公司也可以很轻松地做日志分析了。说白了，1天几G的日志，ELK完全可以吃得消。就像标题说的，只需要1个人半小时就可以搭建好了。前提是你已经熟悉了Ansible。下文也假设你已经熟悉Anbile，如果不熟悉可以看看我的另一篇文章：Puppet，Chef，Ansible的共性
本文目的就是教你如何在搭建一个日志分析平台的雏形。有了这个雏形，你可以慢慢迭代出更强大，更适合你业务的日志分析平台。同时，提供可执行的源代码：OSC-AdCenter
简单日志分析架构图
我做了简化，架构图中的每个组件都可以分别放到不同的机器。这里简单介绍下这些你组件：
- your app：你的应用，我们的源码中，把这个给省略了
- Openresty：基于Nginx的Web开发平台，你可以想像它基于Nginx做了很多扩展，类似淘宝的Tengine。为什么我们不直接使用Nginx呢？因为在Openresty上，我们可以做更多事情。
- Logstash：日志收集，结构化数据后，push到Elasticsearch中，基于JRuby。可使用其它日志收集工具替代，比如Beats
- Elasticsearch：分布式搜索引擎，基于Lucene
- Kibana：用于可视化数据，基于NodeJs
日志分析平台开发所需要工具
- Ansible 2.0+：简单的自动化配置工具，运维工具。关于自动化配置还有什么好说的呢？
- Vagrant：操作系统虚拟化工具，开发时使用。如果没有听过，Docker总听过吧。这家伙就和Docker完全类似的功能，也早于Docker出现。
- 一个简单的支持yml格式高亮的文本编辑器，比如Atom
- 自行下载JDK8:jdk-8u66-linux-x64.tar.gz放到项目路径：
provision/roles/jdk8/files/jdk-8u66-linux-x64.tar.gzP.S. 抱歉这个的确需要你自己下。 - 什么？不用写代码吗？的确不用需要写。如果你要扩展这个雏形就会需要写一些脚本。
启动一台服务器
因为我们需要在本地开发好以后，再部署到生产环境，所以，我们需要一台服务器用来做实验。用Vagrant可以在你的开发机上虚拟化一台。clone 下 OSC-AdCenter后，进入项目目录执行：Vagrant up
文件Vagrantfile有描述这台机器的配置：
Vagrant.configure(2) do |config|
ANSIBLE_RAW_SSH_ARGS = []
machine_box = "trusty-server-cloudimg-amd64-vagrant-disk1"
machine_box_url = "https://cloud-images.ubuntu.com/vagrant/trusty/current/trusty-server-cloudimg-amd64-vagrant-disk1.box"
config.vm.define "oscadcenter" do |machine|
machine.vm.box = machine_box
machine.vm.box_url = machine_box_url
machine.vm.hostname = "oscadcenter"
machine.vm.network "private_network", ip: "192.168.4.10" ##指定这台机器的IP，只能宿主机能访问
machine.vm.provider "virtualbox" do |node|
node.name = "oscadcenter"
node.memory = 4048
node.cpus = 2
end
end
end
更多关于Vagrantfile：https://www.vagrantup.com/docs/vagrantfile/
Vagrant机器的默认账号密码都是: vagrant，所以你可以使用ssh vagrant@192.168.4.10登录这台机器。也可以使用vagrant命令登录，在Vagrantfile所在目录下执行：vagrant ssh oscadcenter。
部署日志分析平台
在你的开发机上，安装好ansible：
服务器准备好了，我们只需要一条命令就可以部署OSC-AdCenter了：
ansible-playbook ./provision/playbook.yml -i ./provision/inventory -u vagrant -k
然后输入ssh登录密码：vagrant。
简单说明：
ansible-playbook是ansible的一个命令
./provision/playbook.yml是描述你的服务器配置的文本，你可以想像成所有的部署脚本都写在这个文件中
./provision/inventory是服务器在playbook在的host与ip的映射表，比如playbook中这么写：
--- - hosts: adcenter那么，inventory文件就是这样的：
[adcenter] 192.168.4.10具体请看文档：http://docs.ansible.com/ansible/intro_inventory.html
-u vagrant -k表示使用vagrant账号ssh登录目标机器
部署的这个过程，要看你的网速和elastic源的提供速度，可能会很漫长。 参考时长为半小时。建议执行部署后，做些别的事情，比如午休。
测试部署是否成功
打开Elasticsearch http://192.168.4.10:9200/_plugin/head/ 可看到界面：
打开Kibana http://192.168.4.10:5601 可看到界面：
打开各种浏览器，输入url：http://192.168.4.10/1.gif?account=oschina&e=pv&p=p233444&url=www.oschina.net&title=学习&sh=1200&sw=800&cd=400&lang=en，然后可在Elasticsearch中和kibana中看到相应的数据
我使用Chrome访问了两次url，再使用Safari访问了一次。就这样，Elasticsearch中出现了3条数据，而Kibana中我们可统计出，过去4小时中，Chrome占了2/3，而Safari占 1/3。
部署过程都执行了什么？
从部署脚本的入口./provision/playbook.yml看:
- hosts: analysis
sudo: yes
vars_files:
- ./vars/base-env.yml
- ./vars/analysis-logstash.yml
roles:
- common # 执行一些基础工作
- openresty # 安装openresty
- {role: "analysis-openresty-conf", nginx_server_conf: "analysis.conf"} # 配置openresty
- jdk8 # 安装jdk8，并设置JAVA_HOME到 /etc/profile中
- ansible-role-elasticsearch #安装 es
- ansible-role-kibana-4 # 安装kibana4
- ansible-logstash # 安装logstash
这里的ELK的role都是从Ansible 的 Galaxy上download下来的。
然后呢？
- 学习Kibana的查询语法，根据业务需求来统计分析日志。
- 对当前的日志分析平台实施监控，哪天系统挂了，你都不知道。
- 与现在有的系统结合。
- 解决当单个Elasticsearch，特别庞大时的扩容问题
最后
好吧，如果你不会Ansible，你半小时可能搞不定。所以，我说的半小时，其实并不科学。但是这也恰恰说明了使用的自动化配置的好处。我一个运维外行，利用Ansible两三天就搭建好了一个简单日志分析平台。
而且如果你要在生产环境使用这套系统，你只需要在线上准备一台干净的ubuntu服务器，修改inventory文件的IP就可以了。
现实中的日志分析平台一定不会这么简单的，本次教程，只是抛砖引玉。
附：项目源代码位置 http://git.oschina.net/zacker330/OSC-AdCenter