數(shù)字化時代，企業(yè)對快速采集日志的需求日益遞增，對于個人開發(fā)者和企業(yè)來說，日志采集也有的截然不同的復(fù)雜度。

“快速”這個需求的本質(zhì)在于，如何利用比較方便部署且成熟可靠的技術(shù)選型，來降低搭建一套能滿足業(yè)務(wù)訴求的日志平臺所需的時間成本，其中要解決的核心問題就是：日志架構(gòu)的復(fù)雜度。在此我們重點聚焦于企業(yè)用戶，深度解析企業(yè)級的日志平臺架構(gòu)建設(shè)復(fù)雜度以及建設(shè)思路分享。

01. 企業(yè)級日志架構(gòu)復(fù)雜度

一套企業(yè)級的日志平臺架構(gòu)建設(shè)復(fù)雜度總結(jié)歸納下來，主要體現(xiàn)在三個方面：

• 采集端部署分散；
• 服務(wù)端部署組件多；
• 日志流對性能有一定要求。

1）采集端部署分散

比較常用的采集器是開源的filebeat，filebeat功能強(qiáng)大，安裝配置也相對簡單。但問題在于，一旦需要采集的對象數(shù)量多起來，種類多起來，或者這些采集對象是動態(tài)變化的，即使單節(jié)點安裝簡易的filebeat也會需要花費大量的精力來安裝和維護(hù)。這也是很多企業(yè)在建設(shè)統(tǒng)一日志平臺面臨的一個實際問題。這時，運(yùn)維往往會寫腳本去批量下發(fā)，能做到部分解決問題，但是后期的配置維護(hù)、版本更新等等，都將帶來新的問題。

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，由一個統(tǒng)一的控制中心，通過在不同節(jié)點上安裝代理來收集信息+下發(fā)配置。一般一個中大型企業(yè)，基本都會有一套自己的agent來控制各方資源，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做插件來充當(dāng)采集端，統(tǒng)一管理采集配置（包括路徑、級別、過濾、預(yù)處理等等）。

2）服務(wù)端部署組件多

對于個人開發(fā)者或小規(guī)模企業(yè)來說，部署組件多也許還可以接受。拿開源的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。但對于一家中大型企業(yè)來講，體量和業(yè)務(wù)復(fù)雜度上來之后，情況往往是非常復(fù)雜的。

這時建設(shè)人員可能會有一種思路：直接采用多套ELK，也能解決問題，部署也就寫個腳本的事情，批量復(fù)制，還可以做“物理隔離”。這樣確實行之有效，但這種方案會帶來另外的問題，就是日志無法進(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，他們就需要來回切換集群進(jìn)行諸如日志檢索，日志清洗等操作。

要解決這個問題，其實只需要再增加一個服務(wù)端，能夠?qū)⒎植荚诓煌珽LK的日志存儲統(tǒng)一管理起來，讓上述場景統(tǒng)一通過這個服務(wù)端提供的接口完成，也就能在使用日志的時候，不再受到存儲分散的影響。

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)無論是從時間密度還是從空間密度上來說都要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其他類型的觀測數(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)三個關(guān)鍵的性能瓶頸以及對應(yīng)的解決方案：

① 分散到集中存儲所消耗的帶寬壓力：

• 通過采集端做預(yù)先過濾
• 分多條傳輸鏈路
• 做好網(wǎng)絡(luò)鏈路規(guī)劃，盡量避免跨域傳輸

② 清洗和存儲壓力：

• 通過Kafka等消息隊列做寫入緩沖
• 使用非結(jié)構(gòu)化分片存儲

③ 檢索響應(yīng)速度的壓力：

• 冷熱數(shù)據(jù)分離，減少索引大小
• 完善數(shù)據(jù)預(yù)處理和清洗，索引高效（一定程度依賴日志輸出規(guī)范化）

02. 整體技術(shù)架構(gòu)

1）整體技術(shù)架構(gòu)介紹

2）藍(lán)鯨平臺在騰訊內(nèi)部業(yè)務(wù)場景的探索

其實剛剛展示的這套日志架構(gòu)，源自騰訊IEG藍(lán)鯨日志平臺的數(shù)據(jù)流示意圖。

藍(lán)鯨平臺在早期就將日志的各類應(yīng)用場景作為整個自動化運(yùn)營中的關(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。直至目前，藍(lán)鯨日志平臺已經(jīng)歷經(jīng)上百次的迭代，在騰訊內(nèi)部積累了大量的實踐經(jīng)驗，支持了上千項業(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

• 采集端統(tǒng)一Agent，用Agent裝采集插件的方式來實現(xiàn)日志采集，便于安裝管理。
• 對于難以運(yùn)行Agent的設(shè)備，可以采取用一些節(jié)點主動調(diào)用接口獲取syslog的方式，集中存儲再用Agent采集。
• Transfer預(yù)處理和Kafka高吞吐銜接，加強(qiáng)數(shù)據(jù)管道性能。
• 統(tǒng)一存儲端管理，支持第三方ES接入，通過索引集的設(shè)計拓展后續(xù)的日志應(yīng)用場景。
• 分析類的計算任務(wù)會借助已有的成熟的數(shù)據(jù)平臺，而并非在自己內(nèi)部進(jìn)行。
• 數(shù)據(jù)可視化重點關(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）。
• 各服務(wù)節(jié)點均可云原生集群化部署。

4）實踐效果

通過Agent，支持各類日志的采集。

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

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