要点OTel filelog receiver を使用して、ClickStack で Kafka broker のログ (Log4j フォーマット) を収集して可視化します。デモデータセットとあらかじめ用意されたダッシュボードが含まれています。
- 稼働中の ClickStack インスタンス
- 既存の Kafka インストール環境 (バージョン 2.0 以降)
- Kafka のログファイル (
server.log、controller.log など) へのアクセス
Kafka のログ設定を確認する
Kafka は Log4j を使用しており、ログは kafka.logs.dir システムプロパティまたは LOG_DIR 環境変数で指定されたディレクトリに書き込まれます。ログファイルの保存場所を確認してください。# デフォルトの場所
ls $KAFKA_HOME/logs/ # 標準の Apache Kafka（デフォルトは <install-dir>/logs/）
ls /var/log/kafka/ # RPM/DEB パッケージインストール
server.log: 一般的なブローカーのログ (起動、接続、レプリケーション、エラー)controller.log: コントローラー固有のイベント (リーダー選出、パーティションの再割り当て)state-change.log: パーティションおよびレプリカの状態遷移
Kafka のデフォルトの Log4j パターンでは、次のような行が出力されます:[2026-03-09 14:23:45,123] INFO [KafkaServer id=0] started (kafka.server.KafkaServer)
Docker ベースの Kafka デプロイメント (例: confluentinc/cp-kafka) では、デフォルトの Log4j 設定に含まれるのはコンソール appender のみで、file appender はありません。そのため、logs は stdout にしか出力されません。filelog receiver を使用するには、log4j.properties に file appender を追加するか、stdout をパイプする (例: | tee /var/log/kafka/server.log) ことで、logs をファイルにリダイレクトする必要があります。
Kafka 用のカスタム OTel collector 設定を作成する
ClickStack では、カスタム設定ファイルをマウントし、環境変数を設定することで、ベースの OpenTelemetry Collector 設定を拡張できます。このカスタム設定は、HyperDX が OpAMP 経由で管理するベース設定にマージされます。以下の内容で、kafka-logs-monitoring.yaml という名前のファイルを作成します。receivers:
filelog/kafka:
include:
- /var/log/kafka/server.log
- /var/log/kafka/controller.log # オプション。log4j が別ファイルアペンダーで設定されている場合のみ存在する
- /var/log/kafka/state-change.log # optional, same as above
start_at: beginning
multiline:
line_start_pattern: '^\[\d{4}-\d{2}-\d{2}'
operators:
- type: regex_parser
regex: '^\[(?P<timestamp>\d{4}-\d{2}-\d{2} \d{2}:\d{2}:\d{2},\d{3})\] (?P<severity>\w+) (?P<message>.*)'
parse_from: body
parse_to: attributes
timestamp:
parse_from: attributes.timestamp
layout: '%Y-%m-%d %H:%M:%S,%L'
severity:
parse_from: attributes.severity
- type: move
from: attributes.message
to: body
- type: add
field: attributes.source
value: "kafka"
- type: add
field: resource["service.name"]
value: "kafka-production"
service:
pipelines:
logs/kafka:
receivers: [filelog/kafka]
processors:
- memory_limiter
- transform
- batch
exporters:
- clickhouse
- カスタム設定で定義するのは、新しい receiver とパイプラインだけです。プロセッサ (
memory_limiter、transform、batch) とエクスポーター (clickhouse) は、ベースの ClickStack 設定ですでに定義されているため、名前を参照するだけで済みます。
multiline 設定により、スタックトレースが 1 つのログエントリとして取り込まれます。- この設定では、collector の起動時に既存のログをすべて読み込むため、
start_at: beginning を使用しています。本番環境へのデプロイでは、collector の再起動時にログを再取り込みしないよう、start_at: end に変更してください。
ClickStack でカスタム設定を読み込むように構成する
既存の ClickStack デプロイメントでカスタム collector の設定を有効にするには、次の対応が必要です。
- カスタム設定ファイルを
/etc/otelcol-contrib/custom.config.yaml にマウントする
- 環境変数
CUSTOM_OTELCOL_CONFIG_FILE=/etc/otelcol-contrib/custom.config.yaml を設定する
- collector が Kafka のログを読み取れるように、Kafka のログディレクトリをマウントする
ClickStack のデプロイメント設定を更新します。services:
clickstack:
# ... 既存の設定 ...
environment:
- CUSTOM_OTELCOL_CONFIG_FILE=/etc/otelcol-contrib/custom.config.yaml
# ... その他の環境変数 ...
volumes:
- ./kafka-logs-monitoring.yaml:/etc/otelcol-contrib/custom.config.yaml:ro
- /var/log/kafka:/var/log/kafka:ro
# ... その他のボリューム ...
Docker で all-in-one イメージを使用している場合は、次を実行します。docker run --name clickstack \
-p 8080:8080 -p 4317:4317 -p 4318:4318 \
-e CUSTOM_OTELCOL_CONFIG_FILE=/etc/otelcol-contrib/custom.config.yaml \
-v "$(pwd)/kafka-logs-monitoring.yaml:/etc/otelcol-contrib/custom.config.yaml:ro" \
-v /var/log/kafka:/var/log/kafka:ro \
clickhouse/clickstack-all-in-one:latest
ClickStack collector に Kafka のログファイルを読み取るための適切な権限があることを確認してください。本番環境では、読み取り専用マウント (:ro) を使用し、最小権限の原則に従ってください。
HyperDX でログを確認する
設定が完了したら、HyperDX にログインし、ログが取り込まれていることを確認します。サンプルデータセットをダウンロードする
サンプルのログファイルをダウンロードします。curl -O https://datasets-documentation.s3.eu-west-3.amazonaws.com/clickstack-integrations/kafka/server.log
テスト用の collector 設定を作成する
以下の内容で、kafka-logs-demo.yaml という名前のファイルを作成します。cat > kafka-logs-demo.yaml << 'EOF'
receivers:
filelog/kafka:
include:
- /tmp/kafka-demo/server.log
start_at: beginning
multiline:
line_start_pattern: '^\[\d{4}-\d{2}-\d{2}'
operators:
- type: regex_parser
regex: '^\[(?P<timestamp>\d{4}-\d{2}-\d{2} \d{2}:\d{2}:\d{2},\d{3})\] (?P<severity>\w+) (?P<message>.*)'
parse_from: body
parse_to: attributes
timestamp:
parse_from: attributes.timestamp
layout: '%Y-%m-%d %H:%M:%S,%L'
severity:
parse_from: attributes.severity
- type: move
from: attributes.message
to: body
- type: add
field: attributes.source
value: "kafka-demo"
- type: add
field: resource["service.name"]
value: "kafka-demo"
service:
pipelines:
logs/kafka-demo:
receivers: [filelog/kafka]
processors:
- memory_limiter
- transform
- batch
exporters:
- clickhouse
EOF
デモ設定で ClickStack を実行する
デモ用のログと設定を使用して ClickStack を実行します。docker run --name clickstack-demo \
-p 8080:8080 -p 4317:4317 -p 4318:4318 \
-e CUSTOM_OTELCOL_CONFIG_FILE=/etc/otelcol-contrib/custom.config.yaml \
-v "$(pwd)/kafka-logs-demo.yaml:/etc/otelcol-contrib/custom.config.yaml:ro" \
-v "$(pwd)/server.log:/tmp/kafka-demo/server.log:ro" \
clickhouse/clickstack-all-in-one:latest
HyperDX でログを確認する
ClickStack が起動したら、次の手順を実行します。
- HyperDX を開いてアカウントにログインします (先にアカウントの作成が必要な場合があります)
- Search view に移動し、ログソースを
Logs に設定します
- 時間範囲を 2026-03-09 00:00:00 - 2026-03-10 00:00:00 (UTC) が含まれるように設定します
あらかじめ用意されたダッシュボードをインポートする
- HyperDX を開き、Dashboards セクションに移動します。
- 右上の三点メニューから「Import Dashboard」をクリックします。
- kafka-logs-dashboard.json ファイルをアップロードし、インポートを完了します。
ダッシュボードが作成され、すべての可視化が事前に設定された状態になります
デモデータセットでは、時間範囲に 2026-03-09 00:00:00 - 2026-03-10 00:00:00 (UTC) が含まれるよう設定します。docker exec <container> cat /etc/otel/supervisor-data/effective.yaml | grep -A 10 filelog
docker exec <container> cat /etc/otel/supervisor-data/agent.log
tail -1 /var/log/kafka/server.log
regex_parser の正規表現もそれに合わせて調整してください。
- 重要なイベント (ブローカー障害、レプリケーションエラー、コンシューマグループの問題) に備えてアラートを設定します
- 包括的な Kafka 監視のためにKafka メトリクスと組み合わせます
- 特定のユースケース (コントローライベント、パーティション再割り当て) 向けに追加のダッシュボードを作成します
このガイドでは、素早くセットアップできるよう、ClickStack に組み込まれている OpenTelemetry Collector を利用しています。本番環境のデプロイメントでは、独自の OTel Collector を実行し、データを ClickStack の OTLP エンドポイントに送信することを推奨します。本番環境向けの構成については、OpenTelemetry データの送信 を参照してください。
