01. 企業(yè)級(jí)日志架構(gòu)復(fù)雜度
一套企業(yè)級(jí)的日志平臺(tái)架構(gòu)建設(shè)復(fù)雜度體現(xiàn)在什么方面,總結(jié)歸納下來(lái),主要有三個(gè):采集端部署分散;服務(wù)端部署組件多;日志流對(duì)性能有一定要求。
1)采集端部署分散
比較常用的采集器是開(kāi)源的filebeat,filebeat功能強(qiáng)大,安裝配置也相對(duì)簡(jiǎn)單。但問(wèn)題在于,一旦需要采集的對(duì)象數(shù)量多起來(lái),種類多起來(lái),或者這些采集對(duì)象是動(dòng)態(tài)變化的,即使單節(jié)點(diǎn)安裝簡(jiǎn)易的filebeat也會(huì)需要花費(fèi)大量的精力來(lái)安裝和維護(hù)。這也是很多企業(yè)在建設(shè)統(tǒng)一日志平臺(tái)面臨的一個(gè)實(shí)際問(wèn)題。這時(shí),運(yùn)維往往會(huì)寫腳本去批量下發(fā),能做到部分解決問(wèn)題,但是后期的配置維護(hù)、版本更新等等,都將帶來(lái)新的問(wèn)題。
那么,有什么方案可以解決呢?有,那就是采取集中管理的思路,由一個(gè)統(tǒng)一的控制中心,通過(guò)在不同節(jié)點(diǎn)上安裝代理來(lái)收集信息+下發(fā)配置。一般一個(gè)中大型企業(yè),基本都會(huì)有一套自己的agent來(lái)控制各方資源,agent往往是在虛擬機(jī)模板或者容器鏡像中就已經(jīng)打入,主要的作用也就是上報(bào)信息以及下發(fā)配置。日志的采集便可以利用好這種集中式的管理工具,基于agent做插件來(lái)充當(dāng)采集端,統(tǒng)一管理采集配置(包括路徑、級(jí)別、過(guò)濾、預(yù)處理等等)。
2)服務(wù)端部署組件多
對(duì)于個(gè)人開(kāi)發(fā)者或小規(guī)模企業(yè)來(lái)說(shuō),部署組件多也許還可以接受。拿開(kāi)源的ELK舉例,日志服務(wù)端部署需要Logstash集群和ES集群,以及一個(gè)Kibana的前端,完整一套集群也許就可以解決相當(dāng)體量的日志集中管理。
但對(duì)于一家中大型企業(yè)來(lái)講,體量和業(yè)務(wù)復(fù)雜度上來(lái)之后,情況往往是非常復(fù)雜的。
這時(shí)有人想到說(shuō),那我直接多套ELK,也能解決問(wèn)題,部署也就寫個(gè)腳本的事情,批量復(fù)制,還可以做“物理隔離”。這樣確實(shí)行之有效,但這種方案會(huì)帶來(lái)另外的問(wèn)題,就是日志無(wú)法進(jìn)一步聚合聚類,導(dǎo)致各業(yè)務(wù)的日志數(shù)據(jù)成了數(shù)據(jù)孤島,如果組織內(nèi)有那種橫向組織,他們就需要來(lái)回切換集群進(jìn)行諸如日志檢索,日志清洗等操作。
那要解決這個(gè)問(wèn)題,其實(shí)只需要再增加一個(gè)服務(wù)端,能夠?qū)⒎植荚诓煌珽LK的日志存儲(chǔ)統(tǒng)一管理起來(lái),讓剛剛說(shuō)的那種場(chǎng)景統(tǒng)一通過(guò)這個(gè)服務(wù)端提供的接口完成,也就能在使用日志的時(shí)候,不再受到存儲(chǔ)分散的影響。
3)性能要求高
日志數(shù)據(jù)不同于指標(biāo)類數(shù)據(jù),日志數(shù)據(jù)無(wú)論是從時(shí)間密度還是從空間密度上來(lái)說(shuō)都要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其他類型的觀測(cè)數(shù)據(jù)。因此,中大型企業(yè)的大型業(yè)務(wù)系統(tǒng)以及龐大的基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)生的日志量讓企業(yè)開(kāi)發(fā)者不得不思考這其中的性能和成本如何平衡。
總結(jié)三個(gè)關(guān)鍵的性能瓶頸以及對(duì)應(yīng)的解決方案:
① 分散到集中存儲(chǔ)所消耗的帶寬壓力
② 清洗和存儲(chǔ)壓力
③ 檢索響應(yīng)速度的壓力
02. 整體技術(shù)架構(gòu)
1)整體技術(shù)架構(gòu)介紹

2)藍(lán)鯨平臺(tái)在騰訊內(nèi)部業(yè)務(wù)場(chǎng)景的探索
其實(shí)剛剛展示的這套日志架構(gòu),源自騰訊IEG藍(lán)鯨日志平臺(tái)的數(shù)據(jù)流示意圖。
藍(lán)鯨平臺(tái)在早期就將日志的各類應(yīng)用場(chǎng)景作為整個(gè)自動(dòng)化運(yùn)營(yíng)中的關(guān)鍵環(huán)節(jié),并規(guī)劃建造出了一套適合中大型企業(yè)使用的日志平臺(tái)。直至目前,藍(lán)鯨日志平臺(tái)已經(jīng)歷經(jīng)上百次的迭代,在騰訊內(nèi)部積累了大量的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),支持了上千項(xiàng)業(yè)務(wù)的日志需求,總結(jié)出了不少技術(shù)優(yōu)化舉措,在此結(jié)合這個(gè)話題進(jìn)行分享總結(jié)。

3)關(guān)鍵技術(shù)優(yōu)化舉措&經(jīng)驗(yàn)
① 采集端統(tǒng)一Agent,用Agent裝采集插件的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)日志采集,便于安裝管理
② 對(duì)于難以運(yùn)行Agent的設(shè)備,可以采取用一些節(jié)點(diǎn)主動(dòng)調(diào)用接口獲取syslog的方式,集中存儲(chǔ)再用Agent采集
③ Transfer預(yù)處理和Kafka高吞吐銜接,加強(qiáng)數(shù)據(jù)管道性能
④ 統(tǒng)一存儲(chǔ)端管理,支持第三方ES接入,通過(guò)索引集的設(shè)計(jì)拓展后續(xù)的日志應(yīng)用場(chǎng)景
⑤ 分析類的計(jì)算任務(wù)會(huì)借助已有的成熟的數(shù)據(jù)平臺(tái),而并非在自己內(nèi)部進(jìn)行
⑥ 數(shù)據(jù)可視化重點(diǎn)關(guān)注指標(biāo)和維度的體系建設(shè),而并非界面的優(yōu)化(grafana可以解決絕大部分可視化需求)
⑦ 各服務(wù)節(jié)點(diǎn)均可云原生集群化部署
4)實(shí)踐效果
① 通過(guò)Agent,支持各類日志的采集

② 統(tǒng)一服務(wù)端后,使用索引集進(jìn)行跨節(jié)點(diǎn)的日志檢索

③ 配合grafana分析日志清洗后的指標(biāo)數(shù)據(jù)(以Nginx訪問(wèn)日志為例)

03 嘉為藍(lán)鯨-日志管理中心
其實(shí)在國(guó)內(nèi)已經(jīng)有不少優(yōu)秀的日志產(chǎn)品,它們會(huì)專精這一領(lǐng)域不斷優(yōu)化。
如果希望快速搭建起一套企業(yè)級(jí)日志平臺(tái),注意是企業(yè)級(jí)的平臺(tái),那完全可以嘗試國(guó)內(nèi)成熟廠商的日志產(chǎn)品,這樣反而能帶來(lái)巨大成本上的節(jié)省,不失為一種好的選擇。
例如我們的嘉為藍(lán)鯨-日志管理中心:
1)日志統(tǒng)一管理
一站式提供日志全生命周期管理服務(wù),大幅降低用戶日志管理的成本,讓用戶能夠?qū)W⒂谌罩緮?shù)據(jù)價(jià)值的挖掘。

2)日志全文檢索
提供靈活、高效、方便的日志全文檢索功能,幫助運(yùn)維人員快速定位問(wèn)題。

3)日志運(yùn)維監(jiān)控
通過(guò)日志關(guān)鍵字監(jiān)控和日志指標(biāo)監(jiān)控,協(xié)助運(yùn)維人員實(shí)時(shí)保障業(yè)務(wù)穩(wěn)定。

4)日志統(tǒng)計(jì)分析
可靈活的構(gòu)建可視化儀表盤,幫助用戶實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)日志數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析。

基于業(yè)界主流的全文檢索引擎,以日志數(shù)據(jù)為中心,實(shí)現(xiàn)了基于多源日志采集、日志清洗、日志存儲(chǔ)和日志檢索的日志統(tǒng)一管理,幫助用戶解決分布式架構(gòu)下日志收集和查詢困難的問(wèn)題;并使用索引集概念作為產(chǎn)品中的數(shù)據(jù)單元,通過(guò)對(duì)日志的監(jiān)控告警和可視化分析,幫助用戶深入挖掘日志數(shù)據(jù)的價(jià)值。
如果想快速搭建起一套企業(yè)級(jí)日志平臺(tái),可以考慮,若想試用,來(lái)我們官網(wǎng)申請(qǐng)即可。
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