缘起

疫情，不少孩子封控在家，需要上网课，但是老是抑制不住地去打游戏或看视频。
朋友圈里面，某位技术大牛这么描述疫情封控期间，他与孩子的居家“战争”：

孩子上网课已经一个多月了，孩子因为爱玩游戏爱看B站，与我斗智斗勇好几回，目前战斗情况如下：
上课时间玩手机游戏 ~ 没收手机
在电脑上装手机模拟器 继续玩手机游戏 ~ 卸载模拟器
在电脑上看B站 ~ 设置host文件屏蔽B站域名
在电脑上看芒果TV ~ 继续设置屏蔽域名
继续安装手机模拟器、找到host文件删除屏蔽，看B站玩游戏 ~ 被打，被卸载各种软件，被警告再发现就换Linux操作系统
解封后，先买个企业级路由器管控起来… 或者再装个摄像头再加上AI人体姿态识别？😭

因本文是技术文章，在这里咱暂先不讨论教育之道，先提供一个技术方案，解决家长的燃眉之急，不用企业级路由器，也不用AI人体姿态识别。
我的方案是：packetbeat+kafka+ES套件，以大数据可视化方式监控孩子。
这个方案的特点：

• 一是抓住了矛盾的主要方面，疫情封控期间，孩子因网课有正当理由使用电脑等设备，监控重点是上网行为，尤其在上课时间段内不能打游戏看视频
• 二是最大程度利用了现有设备，不需要额外添置监控设备

架构设计

架构设计上有个难点，我的方案中考虑了异地监控的情况，比如孩子在杭州上课，我在新加坡工作，考虑跨国网络的不稳定性，我在常规的packetbeat和ES集群之间，加了一个准备放在阿里云上的kafka消息队列，这样就不用穿透内网，也不怕网络不稳丢消息了，远在新加坡Shopee云的监控主机可以用异步方式读取kafka。

效果展示

监控实图1：

监控实图2：

孩子访问了啥网站，啥时候访问，网络地址、流量情况一应俱全：） 虽然和教育的目的相背，但是国内就好这一口不是😄 IT前辈大牛目前还在用物理手段，我已经升级到 云+大数据了，我要把这个项目开源，造福中国的父母，嘿嘿

安装运行

注意版本问题！如下未特别说明的，都采用7.8.1版本，版本不匹配会有坑。

packetbeat

总体过程是：官网下载，unzip解压到本地目录，配置yml文件，后启动运行

10360* sudo ./packetbeat -e -c packetbeat.yml
10362  cd packetbeat-7.8.1-darwin-x86_64
10363* sudo ./packetbeat setup --dashboards
10364* sudo ./packetbeat -e -c packetbeat.yml

配置packetbeat.yml 输出到Kafka

# ---------------------------- Kafka -------------------------------------------
output.kafka:
  hosts: ["localhost:9092"]
  topic: packetbeat
  required_acks: 1

Kafka

采用docker-compose方式安装

version: '3'
services:
  zookeeper:
    image: wurstmeister/zookeeper
    container_name: zookeeper
    ports:
      - 2181:2181
    environment:
      ZOO_MY_ID: 1
  kafka:
    image: wurstmeister/kafka
    container_name: kafka
    ports:
      - 9092:9092
    environment:
      KAFKA_ADVERTISED_HOST_NAME: 192.168.18.37
      KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: zookeeper:2181
    volumes:
      - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock
  kafka_manager:
    image: sheepkiller/kafka-manager
    container_name: kafka_manager
    ports:
      - 9000:9000
    environment:
      ZK_HOSTS: "zookeeper:2181"
      APPLICATION_SECRET: "random-secret"
    command: -Dpidfile.path=/dev/null

消费端代码如下供参考，也可以用logstash直接拉取

package main

import (
    "fmt"
    "github.com/Shopify/sarama"
)

const TOPIC = "packetbeat"
func main() {
    consumer, err := sarama.NewConsumer([]string{"127.0.0.1:9092"}, nil)
    if err != nil {
        fmt.Printf("fail to start consumer, err:%v\n", err)
        return
    }
    partitionList, err := consumer.Partitions(TOPIC) // 根据topic取到所有的分区
    if err != nil {
        fmt.Printf("fail to get list of partition:err%v\n", err)
        return
    }
    fmt.Println(partitionList)
    for partition := range partitionList { // 遍历所有的分区
        // 针对每个分区创建一个对应的分区消费者
        pc, err := consumer.ConsumePartition(TOPIC, int32(partition), sarama.OffsetOldest)
    fmt.Printf("---%+v\n", pc)
        if err != nil {
            fmt.Printf("failed to start consumer for partition %d,err:%v\n", partition, err)
            return
        }
        defer pc.AsyncClose()
        // 异步从每个分区消费信息
    i := 0
        for msg := range pc.Messages() {
                fmt.Printf("Partition:%d Offset:%d Key:%v Value:%v\n", msg.Partition, msg.Offset, string(msg.Key), string(msg.Value))
        i++
        if i > 5 {
            return
        }
        }
    }
}

logstash

安装过程参考官网说明，配置

input {
    kafka {
            bootstrap_servers => "localhost:59471"
            topics => ["packetbeat"]
    }
}

output {
    elasticsearch {
        hosts => ["localhost:9200"]
        index => "packetbeat-7.8.1-2022.05.01-000001"
        document_type => "_doc"
    }
    stdout { codec => rubydebug }
}

ES集群+kibana

也是docker-compose安装

services:

  elasticsearch01:
    build:
      context: elasticsearch/
      args:
        ELK_VERSION: ${ELK_VERSION:-7.8.1}
    volumes:
      - type: bind
        source: ./elasticsearch/elasticsearch.yml
        target: /usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml
        read_only: true
      - ./data_elasticsearch01:/usr/share/elasticsearch/data
    ports:
      - "9200:9200"
    environment:
      - node.name=elasticsearch01
      - discovery.seed_hosts=elasticsearch02
      - cluster.initial_master_nodes=elasticsearch01,elasticsearch02
      - bootstrap.memory_lock=true
      #- "ES_JAVA_OPTS=-Xms${ES_HEAP_SIZE:-2g} -Xmx${ES_HEAP_SIZE:-2g}"
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1

  elasticsearch02:
    build:
      context: elasticsearch/
      args:
        ELK_VERSION: ${ELK_VERSION:-7.8.1}
    volumes:
      - type: bind
        source: ./elasticsearch/elasticsearch.yml
        target: /usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml
        read_only: true
      - ./data_elasticsearch02:/usr/share/elasticsearch/data
    environment:
      - node.name=elasticsearch02
      - discovery.seed_hosts=elasticsearch01
      - cluster.initial_master_nodes=elasticsearch01,elasticsearch02
      - bootstrap.memory_lock=true
      #- "ES_JAVA_OPTS=-Xms${ES_HEAP_SIZE:-2g} -Xmx${ES_HEAP_SIZE:-2g}"
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1

  kibana:
    build:
      context: kibana/
      args:
        ELK_VERSION: ${ELK_VERSION:-7.8.1}
    volumes:
      - type: bind
        source: ./kibana/kibana.yml
        target: /usr/share/kibana/config/kibana.yml
        read_only: true
    ports:
      - "5601:5601"
    environment:
      - elasticsearch.hosts=["http://elasticsearch01:9200"]