日志从最初面向人类演变到现在的面向机器发生了巨大的变化。最初的日志主要的消费者是软件工程师,他们通过读取日志来排查问题,如今,大量机器日夜处理日志数据以生成可读性的报告以此来帮助人类做出决策。在这个转变的过程中,日志采集Agent在其中扮演着重要的角色。
使用Linux的rename机制保证文件写入要么成功,要么失败,绝对不能出现写了一半的情况。
在企业大数据体系建设过程中,数据采集是其中的首要环节。然而,当前行业内的相关开源数据采集组件,并无法满足企业大规模数据采集的需求与有效的数据采集治理,所以大部分企业都采用自研开发采集组件的方式。本文通过在vivo的日志采集服务的设计实践经验,为大家提供日志采集Agent在设计开发过程中的关键设计思路。
早期在系统规模较小的时候,系统的运维主要靠运维人员手工完成。随着业务的急剧膨胀、微服务化,运维面临巨大的挑战,日志数据管理也面临各种问题:
关注"一猿小讲"的猿友们都知道,前段时间我在《一文讲懂线上应用系统监控》给大家简单提到了日志归集,埋下了伏笔,今天的这篇分享是来给大家还债的,主要从整体到局部,深入了解一下日志归集。如果你正在困惑于每天登录服务器查询业务日志的繁琐,或正在寻找一个业务日志归集的方案,那么就请跟紧我的脚步,莫掉队。
◆ 一、开源项目简介 滴滴LogiAM来源于滴滴多年来大量的运维实践经验。经历过多方考验,对于大规模Agent日志采集治理管控及巡检诊断已经沉淀出一套完善的解决方案。在云原生时代背景下,LogiAM以“应用/服务”为采集粒度,满足了从业务层面创建采集任务的需求。 ◆ 二、开源协议 使用Apache-2.0开源协议 ◆ 三、界面展示 ◆ 四、功能概述 ◆ 用户体验地图 主机/容器管理:用于维护主机、容器信息至系统(含:容器-主机关系) 服务管理:用于维护服务信息至系统(含:服务-主机、服务-容器关系)
日志审计是指通过全面收集企业软件系统中常见的安全设备、网络设备、数据库、服务器、应用系统、主机等设备所产生的日志(包括运行、告警、操作、消息、状态等)并进行存储、审计、分析,识别发现潜在安全事件与安全风险。日志审计同样属于数据安全领域的重要组成部分。
通常一个线上问题的定位流程是: 通过 Metric 发现问题, 根据 Trace 定位到问题模块,根据模块具体的日志定位问题原因。在日志中包括了错误、关键变量、代码运行路径等信息,这些是问题排查的核心,因此日志永远是线上问题排查的必经路径;
tke集群容器的业务日志采集通常都是用日志采集组件采集日志,但是有一个问题就是,日志采集无法扩地域投递到cls,也就是说集群的日志只能投递到同地域的cls中,但是有些地域是没有cls服务的,那么就无法使用日志采集服务采集tke集群容器日志到cls了。这里有另外一个方法就是在容器里面部署LogListener,走公网的方式将容器日志投递到cls中。今天我们来说说这种日志采集方式的具体实现。
随着云计算技术的发展,越来越多的公司开始向业务更敏捷、成本更低、可伸缩、更灵活的云原生架构转变。而在云原生技术栈中,容器已经成为应用分发和交付的标准技术,将应用与底层运行环境进行解耦;其中 Kubernetes 已经成为容器编排的事实标准,被广泛用于自动部署、扩展和管理容器化应用。
当前技术领域容器盛行,已然是一个云原生的时代, 在技术领域都或多或少跟云计算、容器、Kubernetes、云原生应用有着不同的渊源。云原生的技术变更带来了革命性的变化, 节省了成本,使得系统能够快速应对业务的快速迭代发布, 从而推动业务的快速发展。但同时导致了公司对于上云后对于应用的监控,管理发生了很大的变化.
我们的一台应用服务器,操作系统是Red Hat Linux,监控报警,/opt/applog文件系统使用率超阈值,整体容量为50G,但发现实际文件容量20G,剩下的30G空间是什么?
最近很多人在咨询日志监控的事情,对于日志这个问题,简单也简单,不简单也不简单,日志最先反映出应用当前的问题,在海量日志里面找到我们异常记录,然后记录下来,并且根据情况报警,大家可以监控系统日志、nginx、Apache、业务日志。想用好用对,不是辣么容易,一直想系统的写下,无奈人比较懒,就把自己的微薄经验跟大家一起互相学习下。zabbix最主要的是监控日志文件中有没有某个字符串的表达式,支持日志文件正则和关键字正则,其是把日志文件中符合关键字的日志过滤出来入库,不包含的日志不采集,且只支持主动模式。
云原生技术大潮已经来临,技术变革迫在眉睫。 在这股技术潮流之中,网易推出了轻舟微服务云平台,集成了微服务、Servicemesh、容器云、DevOps等,已经广泛应用于公司集团内部,同时也支撑了很多外部客户的云原生化改造和迁移。
云原生技术大潮已经来临,技术变革迫在眉睫。 在这股技术潮流之中,网易推出了 轻舟微服务平台,集成了微服务、Service Mesh、容器云、DevOps等组件,已经广泛应用于公司内部,同时也支撑了很多外部客户的云原生化改造和迁移。
一、日志采集 1.1 浏览器的页面日志采集 1.2 无线客户端的日志采集 1.3 日志采集的挑战案例
采集页面被浏览器加载展现的记录,这是最原始的互联网日志采集需求,也是一切互联网数据分析得以展开的基 础和前提。
LogListener 客户端采集:通过部署安装部署 LogListener,可以方便快速地接入日志服务,无需修改应用程序运行逻辑,是一种对应用服务无侵入式的采集方式。
ELK 是 Logstash(收集)、Elasticsearch(存储 + 搜索)、Kibana(展示),这三者的简称,以前称为 ELK Stack,现在称为 Elastic Stack,后来还加入了 Beats 来优化 Logstash。我们之前介绍了 Elasticsearch 和 Kibana 的简单使用,现在重点介绍一下 Logstash。 Logstash 是一个开源数据收集引擎,具有实时管道功能。Logstash 可以动态地将来自不同数据源的数据统一起来,并将数据标准化到你所选择的目的地。Logstash 使用 JRuby 开发,Ruby 语法兼容良好,非常简洁强大,经常与 ElasticSearch,Kibana 配置,组成著名的 ELK 技术栈,非常适合用来做日志数据的分析。当然 Logstash 也可以单独出现,作为日志收集软件,可以收集日志到多种存储系统或临时中转系统,如 MySQL,redis,kakfa,HDFS, lucene,solr 等,并不一定是 ElasticSearch。
小伙伴们选择大数据平台,想必是传统的关系型数据库无法满足业务的存储计算要求,面临着海量数据的存储和计算问题。
举个例子,你做量化投资,基于大数据预测未来股票的波动,根据这个预测结果进行买卖。你当前能够拿到以往股票的所有历史数据,是否可以根据这些数据做出一个预测率高的数据分析系统呢?
在之前搭建完GrayLog的基础上(参考之前的文章CentOS7下部署Graylog开源日志管理系统)
近期公司一台服务器的磁盘告警“磁盘阵列错误”,经检查发现磁盘:“PD0/PD1/PD2 硬盘Medium Error DevId 并BadStripe PD0 PD1”,需要在服务器磁盘彻底崩溃之前进行raid修复,具体过程如下:
浏览器页面采集: 主要是收集页面的 浏览日志(PV/UV等) 和 交互操作日志(操作事件)。
“ Flume是一个高可用的,高可靠的,分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。”
数据平台数据采集系统日志采集网络数据采集设备数据采集数据同步数据存储数据计算实时计算离线计算数据挖掘数据服务数据模型数据建模方法论数据模型管理体系表设计数据管理元数据收集和搜索数据血缘数据质量计算任务管理平台成本管理数据应用互联网工业政务
日志服务(Cloud Log Service,下文简称CLS服务)是腾讯云提供的一站式日志数据解决方案,可以快速便捷的接入,享受日志采集、日志存储到日志内容搜索、统计分析等全方位稳定可靠的日志服务。下文讲解业务接入腾讯云日志服务方案。
日志采集功能是容器服务为用户提供的集群内日志采集工具,可以将集群内服务或集群节点特定路径文件的日志发送至 Kafka、Elasticsearch或者腾讯云日志服务(CLS)。日志采集功能适用于需要对 Kubernetes 集群内服务日志进行存储和分析的用户。
良好的监控环境为腾讯云容器服务高可靠性、高可用性和高性能提供重要保证。您可以方便为不同资源收集不同维度的监控数据,能方便掌握资源的使用状况,轻松定位故障。 腾讯云容器服务提供集群、节点、工作负载、Pod、Container 5个层面的监控数据收集和展示功能。 收集监控数据有助于您建立容器集群性能的正常标准。通过在不同时间、不同负载条件下测量容集群的性能并收集历史监控数据,您可以较为清楚的了解容器集群和服务运行时的正常性能,并能快速根据当前监控数据判断服务运行时是否处于异常状态,及时找出解决问题的方法。例如,您可以监控服务的 CPU 利用率、内存使用率和磁盘 I/O
2)页面交互日志采集。当页面被加载和渲染完毕后,用户在页面进行的一切操作,包括点击、停留、输入等等的操作,这往往是量化用户兴趣点或者优化体验的着手点。
roc,腾讯高级工程师,Kubernetes Contributor,热爱开源,专注云原生领域。目前主要负责腾讯云TKE 的售中、售后的技术支持,根据客户需求输出合理技术方案与最佳实践,为客户业务保驾护航。 概述 本文介绍如何利用腾讯云容器服务 TKE 的日志功能对日志进行采集、存储与查询,分析各种功能用法与场景,给出一些最佳实践建议。 注: 本文仅适用于 TKE 集群。 如何快速上手 TKE 的日志功能入口在 集群运维-日志规则,更多关于如何为 TKE 集群启用日志采集与基础用法,参考TKE日志采集
KubeGems Logging 服务主要面系统内部以及平台内租户提供日志采集、解析、传输和存储等相关的能力。依靠 Logging Operator 对日志的配置和路由管理,实现平台的终端用户可以对应用运行期间的日志进行实时查询和分析。KubeGems 日志持久化采用 Grafana Loki 实现。
综合日志审计平台,通过集中采集信息系统中的系统安全事件、用户访问记录、系统运行日志、系统运行状态等各类信息,经过规范化、过滤、归并和告警分析等处理后,以统一格式的日志形式进行集中存储和管理,结合丰富的日志统计汇总及关联分析功能,实现对信息系统日志的全面审计。
*LogListener: 是腾讯云日志服务提供的日志采集 Agent,通过在服务器上安装loglistener可以实时采集指定路径上的日志,并对日志原始数据进行结构化后推送至日志服务中枢。
Logging Operator是BanzaiCloud下开源的一个云原生场景下的日志采集方案。它在 2020 年 3 月的时候经过重构后的 v3 版本,底层凭借高效的 fluentbit 和插件丰富的 flunetd,Logging Operator几乎已经完美的适配了 kubernetes 模式下的日志采集场景,未来可期。去年偶然间发现Rancher 在 2.5 版本之后也采用了 Logging Operator 作为统一的日志解决方案,足以说明它正在被一些以 Kubernetes 为核心的管理平台接受,并集成至内部(也包括小白的 KubeGems)。
大数据的发展伴随着互联网技术的进步,数据量的增大、数据源的增多,大数据在互联网时代针对数据类别特别大的数据集,并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。
如果要进行日志采集的动作,需要在服务器响应并返回所请求的内容之后,对应页面的onload事件。 一般需要采集当前页面参数、浏览行为的上下文信息(如读取用户访问当前页面时的上一个页面)以及一些运行环境信息(如当前浏览器和分辨率等)。
日志采集功能是容器服务为用户提供的集群内日志采集工具,可以将集群内服务或集群节点特定路径文件的日志发送至 Kafka、Elasticsearch 或者 腾讯云日志服务(CLS)。日志采集功能适用于需要对 Kubernetes 集群内服务日志进行存储和分析的用户。
应用容器化后的日志采集该选择何种方式?该如何权衡?不同的服务质量QoS对Node的稳定性影响是怎么样的,本文就捋一捋这个。主要内容有:
可是随着我们使用 kubernetes 步入云原生的时代后, kubernetes 把以往的操作系统上的许多底层都屏蔽,再由他提供了一些标准接口。
以 12 要素为代表的微服务标准,很好地给微服务的特征做出了指导。然而具体到以容器形式在 Kubernetes 上运行的无状态业务应用上,这个标准是有些高层的——它看重的是方法和架构。如果仅从外在视角来对一个“顺眼”的 Kubernetes 应用进行观察,这个应用应该有什么特征呢?
为满足《网络安全法》和《网络安全等级保护》针对安全日志审计的要求,遂作者在对比可多款( syslog、syslog-ng和rsyslog )的日志记录服务器工具后,最终选择了 rsyslog 日志工具来完成企业内部日志收集,并采用 Loki & Promtail 进行日志采集,最后使用Grafana 通过 LogQL 语法进行采集数据查询以及展示,此文深入浅出讲解了从rsyslog初识到实践配置使用,可以让各位运维的同道中人可以快速为企业搭建收集各类网络日志服务器,以满足合规要求!
可观测数据平台需至少整合Logging(日志)、Metrics(指标)、Tracing(链路)三个基本类型数据,并延伸events(事件)、网络流量、用户行为分析、审计、基础的IT设施监控等各类数据的融合。
高可靠、高性能、具备全方位可观测性的采集引擎,与面向应用的易管控、易观测、易治理的管理平台,大幅降低日志数据采集接入成本,大幅提升日志数据采集接入效率。
在Kubernetes中,每个容器都有自己的标准输出和标准错误输出,我们可以使用容器运行时提供的工具来采集这些输出,并将其重定向到日志文件中。例如,我们可以使用Docker提供的“docker logs”命令来查看容器的日志输出:
1. ELK应用场景 在复杂的企业应用服务群中,记录日志方式多种多样,并且不易归档以及提供日志监控的机制。无论是开发人员还是运维人员都无法准确的定位服务、服务器上面出现的种种问题,也没有高效搜索日志内容从而快速定位问题的方式。因此需要一个集中式、独立的、搜集管理各个服务和服务器上的日志信息,集中管理,并提供良好的UI界面进行数据展示,处理分析。 因此:ELK提供一套开源的解决方案,能高效、简便的满足以上场景。
就这样,大数据领域蓬勃发展了好几年,有很多伙伴执迷于技术,成为了分布式计算与存储的领域专家。也有很多伙伴执迷于数据,成为了行业的数据研发专家。当然还有很多小伙伴,热衷于工具系统开发,成为了数据技术专家。那么我们回过头来考虑,什么是大数据,什么又是数据仓库,什么又是数据技术。大数据其实是个非常笼统的感念,它是由数据仓库演化而来的数据与技术方法论,那么我们先说一下数据仓库的由来:
应用程序和系统日志可以帮助我们了解集群内部的运行情况,日志对于我们调试问题和监视集群情况也是非常有用的。而且大部分的应用都会有日志记录,对于传统的应用大部分都会写入到本地的日志文件之中。对于容器化应用程序来说则更简单,只需要将日志信息写入到 stdout 和 stderr 即可,容器默认情况下就会把这些日志输出到宿主机上的一个 JSON 文件之中,同样我们也可以通过 docker logs 或者 kubectl logs 来查看到对应的日志信息。
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