Arkime网络流量分析系统的Docker化部署实践
2025-06-01 05:17:30作者:瞿蔚英Wynne
前言
Arkime作为一款开源的网络流量分析系统,其Docker化部署方式能够显著简化安装流程。本文将详细介绍基于Docker的Arkime部署方案,帮助用户快速搭建完整的网络流量监控环境。
环境准备
部署前需要确保以下环境就绪:
- 已安装Docker和docker-compose
- 可用的Elasticsearch集群(建议8.x版本)
- 足够的磁盘空间用于存储抓包数据
部署步骤
1. 获取Docker镜像
推荐使用官方提供的Arkime Docker镜像:
docker pull ghcr.io/arkime/arkime/arkime:v5-latest
2. 配置文件准备
需要准备config.ini配置文件,关键配置项包括:
- elasticsearch:ES集群连接信息
- pcapDir:抓包文件存储路径
- interface:监听的网络接口
- 其他性能调优参数(如超时设置、线程数等)
建议从项目仓库中获取config.ini.sample作为模板进行修改。
3. 目录结构规划
推荐采用以下目录结构:
/arkime/
├── etc/ # 配置文件目录
│ └── config.ini
└── pcap/ # 抓包数据存储目录
4. docker-compose配置
编写docker-compose.yml文件,同时部署capture和viewer服务:
version: '3'
services:
capture:
image: ghcr.io/arkime/arkime/arkime:v5-latest
network_mode: "host"
command: /opt/arkime/bin/docker.sh capture --update-geo
volumes:
- /arkime/pcap:/opt/arkime/raw
- /arkime/etc:/opt/arkime/etc
restart: always
viewer:
image: ghcr.io/arkime/arkime/arkime:v5-latest
network_mode: "host"
command: /opt/arkime/bin/docker.sh viewer
volumes:
- /arkime/pcap:/opt/arkime/raw
- /arkime/etc:/opt/arkime/etc
restart: always
5. 初始化操作
启动容器前需要执行初始化命令:
docker run --rm -v /arkime/etc:/opt/arkime/etc \
ghcr.io/arkime/arkime/arkime:v5-latest \
/opt/arkime/bin/arkime_config_interfaces.sh -c /opt/arkime/etc/config.ini
常见问题解决
1. 配置文件权限问题
确保Docker容器有权限访问配置文件目录,建议:
chmod -R 755 /arkime
2. Elasticsearch连接问题
检查:
- ES集群是否健康
- 连接字符串格式是否正确
- 防火墙设置是否允许访问
3. 容器启动失败
查看容器日志定位具体原因:
docker logs arkime-capture
docker logs arkime-viewer
性能优化建议
- 根据服务器配置调整packetThreads参数
- 合理设置maxFileSizeG防止单个抓包文件过大
- 定期清理旧数据,设置rotateIndex策略
结语
通过Docker部署Arkime可以快速构建网络流量分析平台,但需要注意配置文件的正确性和目录权限设置。实际部署中可能还需要根据具体网络环境和性能需求进行参数调优。建议初次部署时先进行小规模测试,确认各项功能正常后再投入生产环境使用。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C0135
let_datasetLET数据集 基于全尺寸人形机器人 Kuavo 4 Pro 采集,涵盖多场景、多类型操作的真实世界多任务数据。面向机器人操作、移动与交互任务,支持真实环境下的可扩展机器人学习00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
AgentCPM-ReportAgentCPM-Report是由THUNLP、中国人民大学RUCBM和ModelBest联合开发的开源大语言模型智能体。它基于MiniCPM4.1 80亿参数基座模型构建,接收用户指令作为输入,可自主生成长篇报告。Python00
最新内容推荐
【免费下载】 XL6009自动升降压电源原理图:电子工程师的必备利器【亲测免费】 SUSTechPOINTS 技术文档:3D点云标注工具深度指南【免费下载】 网络安全渗透测试报告模板-2023下载 开源精粹:Klipper 3D 打印机固件深度剖析【亲测免费】 ObjectARX 2020 + AutoCAD 2021 .NET 向导资源文件 Prism 项目技术文档【免费下载】 Navicat Premium 连接Oracle 11g 必备oci.dll 文件指南 TypeIt 技术文档【亲测免费】 SecGPT:引领网络安全智能化的新纪元【亲测免费】 Rescuezilla 项目下载及安装教程
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
502
3.66 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
11
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
66
20
暂无简介
Dart
749
180
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
870
490
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
317
134
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
150
882
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
298
347