日志采集方案及架构

tom_fans 2023-01-12 23:14:08

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摘要针对于系统集群节点的管理，需要通过系统集群节点的底层获取日志数据来实现对集群节点的管理和监控，将集群节点的数据进行采集，通过利用大数据分析系统和神经网络的算法，实现对集群节点的预测以及系统扩容，缩容等业务的扩展。在整个系统中日志数据的采集对整个系统至关重要。因此本文讲详细介绍有关业界的常见的日志数据采集架构原理。通同时讲在个人github上建立一套完整的日志采集系统，供大家参考和学习，同时讲详细的讲述个人项目的整体架构和实现的原理。github网址为：https://github.com/24626

Flume更注重于数据的传输，对于数据的预处理不如Logstash。在传输上Flume比Logstash更可靠一些，因为数据会持久化在channel中。数据只有存储在sink端中，才会从channel中删除，这个过程是通过事物来控制的，保证了数据的可靠性。Logstash是ELK组件中的一个，一般都是同ELK其它组件一起使用，更注重于数据的预处理，Logstash有比Flume丰富的插件可选，所以在扩展功能上比Flume全面。但Logstash内部没有persist queue，所以在异常情况下会出现数据丢

日志，对于一个程序的重要程度不言而喻。无论是作为排查问题的手段，记录关键节点信息，或是预警，配置监控大盘等等，扮演着至关重要的角色。本文将着重介绍 SAE 提供了多种日志采集方案，以及相关的架构，场景使用特点。

前言汽车之家几年前已实现了应用日志的采集,但是对数据库日志并没有实现集中采集，排查定位数据库故障原因不便。2021年我们研发了数据库日志采集分析平台系统，实现了数据库主机系统日志,数据库错误日志，审计日志的采集和分析。 01 背景介绍之家数据库日志以前分散在各DB宿主机及容器RDS上，没有实现集中采集，排查定位故障原因不便。2021年DBA研发了数据库日志采集分析平台,实现了主机系统日志,数据库错误日志，审计日志的采集和分析。通过日志的集中采集,提升了故障排查效率，并且深入挖掘日志价值,可为未.

本文介绍了Kubernetes环境下日志收集的两种主要方案：传统EFK架构和K8s专用架构。EFK方案包含Elasticsearch（存储）、Kibana（展示）和Filebeat（采集）三个组件，详细说明了各组件安装配置方法。K8s方案则针对容器日志特点，介绍了节点级日志代理、边车容器和应用直接暴露三种采集方式，并提供了Helm安装Elasticsearch、Kibana和Filebeat的具体步骤。文章还包含集群状态检查、索引模式创建等实用操作指南，特别强调了在K8s中应将日志输出到stdout/std

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