前言
在數字化轉型時代，現代的大規模應用程序每天可以生成數以億計的日志數據。它是企業運營和管理中的寶貴資產，記錄了系統、應用和設備的各種活動和事件。通過分析日志數據，企業可以深入了解業務運行情況、識別潛在問題和優化機會，提升系統穩定性、安全性和性能表現。因此，企業構建“統一日志中心”的必要性是顯而易見的，它可以集中管理和分析各類日志數據，實現全面監控、快速響應和深度分析，幫助企業實現故障排除、安全審計、性能優化等目標，提高運營效率、降低風險，并為業務發展提供有力支持。
觀測云秉承“統一采集、統一處理、統一分析”的理念，構建了一套高效的觀測數據分析平臺。本文從日志采集、處理、存儲、分析的各個過程，分別觀測云如何幫助企業又快又好地建設統一日志中心。
觀測云日志采集能力
在采集方面，觀測云的統一數據采集器DataKit擁有豐富的采集模板和強大的集成擴展能力，能夠使用采集磁盤文件、容器stdout、接收遠程推送日志、sidecar方式采集日志等多種方式，以適應企業異構的IT環境和多元的日志采集需求。
觀測云對不同日志的處理方式
DataKit內置了操作系統日志、容器日志、MySQL & Nginx等常用數據庫和中間件的采集器，能同時采集監控對象屬性、指標數據(Metric)、日志數據(Log)，用統一采集的理念最大程度上減少部署在監控對象上的agent數量。
DataKit采集器的運行管理十分方便，在K8S環境中，DataKit會以DaemonSet方式運行，確保在每個節點上都會運行一個日志采集器 Pod，從而實現對整個集群的日志數據全面覆蓋。無論集群中有多少個節點，都能保證每個節點的日志都被實時采集。觀測云還提供了DCA(DataKit Client Agent)，它是一個用于批量管理DataKit的工具。通過DCA，用戶可以更加方便地對DataKit狀態、日志解析模板、黑名單等配置進行批量操作和維護，從而提高數據采集的效率和準確性。
對于已經使用開源agent采集日志的企業來說，通常傾向于將原有agent采集的日志轉發給新建設的統一日志中心。觀測云可使用Fluentd、Logstash、Kafka、API等方式來接收已采集的日志，充分保留企業過往的技術投入并減少替換成本。
觀測云日志處理能力
在日志處理過程中，觀測云內置了十余種常用數據庫&中間件的官方日志解析模板，包括Kafka、Elasticsearch、MySQL、Nginx、Redis、Tomcat、MongoDB等，方便用戶直接使用。另外還提供了數十個腳本函數，讓用戶可以按照不同的日志處理場景進行快速引用，實時進行調試。
例如，很多企業希望在日志采集時對日志中的敏感信息進行脫敏，則可以使用觀測云Pipeline中的脫敏函數對指定字段范圍做數據脫敏，即可在采集側完成脫敏處理，避免了敏感信息在互聯網傳輸帶來的合規性問題。
再如，很多企業也提到了希望能配置采集端黑名單，以減少寶貴的帶寬資源，降低中心化處理的性能開銷。在觀測云上，您可以通過drop函數(丟棄整條日志或某個字段)、sample函數(對日志進行采樣)，或者是配置日志黑名單來達到上述目的。
對于模板不能適配的日志格式，觀測云也提供了多種方式讓用戶能輕松完成日志解析。首先是在Pipeline解析過程中提供了“一鍵獲取樣本”并實時調試的能力，讓用戶可以實時查看Pipeline對日志的處理是否滿足需求。同時為了降低編寫Pipeline的難度，觀測云還提供了交互式的命令行工具，幫助用戶快速選擇適合某個字段的函數。
交互式命令行工具，降低日志解析難度
此外，Pipeline還支持通過openAPI進行導出、導入，以便在集團性組織在創建工作空間時直接引用，快速將已經調整好的Pipeline分發給不同業務系統，提升業務團隊的使用體驗。
對于在日志采集中經常遇到的多行日志采集問題，觀測云提供了自動多行模式、自定義多行模式的方式。自動多行模式會根據特定的起始標記、結束標記、正則表達式等來進行多行日志的識別，降低用戶的使用負擔。
觀測云日志存儲能力
觀測云在面向全球用戶提供SaaS服務的過程中，需要實施處理并存儲海量的日志，如何在成本與用戶體驗間保持平衡，觀測云付出巨大努力。在過去使用elasticsearch/opensearch方案時，我們發現該方案存在寫入占用資源多、對無模式表支持較差、聚合查詢性能差等問題。因此觀測云在經過嚴謹的調研、開發、測試之后推出了全新架構的GuanceDB。
GuanceDB滿足了觀測云對 Schema Free 的要求，解決了數據 Schema 頻繁變化痛點;提高了數據寫入的性能，保證了數據寫入的時效性和查詢的實時性;提升了全文檢索的性能并降低查詢的資源開銷...... 總而言之，觀測云最終實現：僅使用 Elasticsearch 的 1/3 成本、獲得 2～4 倍的性能提升，整體性價比提升了近 10 倍!
為了滿足企業對日志的長期保存需求(通常出于日志審計的考慮)，同時又要兼顧存儲成本，觀測云提供了“數據轉發”功能，便于觀測云提供日志等數據保存到觀測云的對象存儲及轉發到外部存儲的功能，您可以自由選擇存儲對象，靈活管理數據轉發數據。在數據轉發頁面，您可以通過設置查詢時間和數據轉發規則快速查詢存儲數據(包含觀測云備份日志、AWS S3、華為云 OBS、阿里云 OSS 和 Kafka 消息隊列)，還可以在無需額外處理的情況下，直接在觀測云上查看歷史備份日志和 SLS Query Logstore 數據。
觀測云日志分析能力
DQL(Debug Query Language)是觀測云開發的數據查詢語言。DQL支持在觀測云工作空間或者終端設備進行數據查詢，允許用戶檢索和分析存儲在觀測云中的各種數據，包括日志、指標、鏈路追蹤等。
得益于DQL統一查詢語言和統一風格的“查看器”，用戶在觀測云上無論是分析日志、鏈路、RUM(用戶體驗數據)時都有一致性的體驗，同樣的簡單易用、同樣的秒級查詢體驗。
常用搜索歷史模板、快捷篩選、字段補全等功能，在觀測云上都一應俱全。考慮到團隊在排查故障、分析異常過程中經常會有數據共享的需求，觀測云設計了貼心的“快照分享”，團隊成員可以創建自定義時間段即時拷貝的數據副本，并生成指定查看權限的快捷訪問鏈接。團隊可以通過一個瀏覽器鏈接分享日志數據，并且可以保留分享者在日志上做過的時間篩選、條件篩選，該快照也并非是單一的靜態數據，而是可以交互的日志分析界面，大大降低了團隊間使用截圖、發送原始日志的溝通成本。出于對數據安全性的考慮，分享者可以對快照設置字段脫敏、添加水印、設置有效時間、鏈接加密、訪問IP白名單等多種特性，在信息高效傳遞的同時充分保證數據的安全性，便于團隊間、外部企業進行協作。
對于很多企業來說，特別擔心采集的日志中存在敏感數據，但在日志的采集、存儲、分析過程中極其難以發現。為了解決這個問題，觀測云開發了“敏感數據掃描”功能，內置了近百個敏感數據規則庫，并允許用戶自定義新建敏感數據規則，通過引用這些規則來對存儲在觀測云中的日志數據進行主動掃描，一旦發現敏感字段即可進行加密，確保數據合規性。
此外，觀測云還支持通過“數據訪問”功能為不同角色配置對應的日志數據訪問查詢范圍，以實現數據查詢范圍的精細化管理。例如負責不同業務系統的團隊、同一團隊中根據角色區分不同的日志權限，都可以靈活進行配置。
在“日志智能檢測”功能中，觀測云運用智能檢測算法，監控工作空間內采集器產生的日志數據。智能識別日志數量的突增 / 突降、錯誤日志的突增的異常數據，及時發現不符合預期的異常狀態，及時提醒團隊關注業務是否有異常表現。
日志突增的智能檢測
總結
當企業考慮構建統一日志中心時，通常需要考慮功能需求、可擴展性、安全性、兼容性、性能和效率、成本效益與用戶體驗。相信經過上面的介紹，您對觀測云的日志分析能力擁有了比較全面的認識。觀測云一直致力于為用戶提供更好、更優的可觀測能力，相信是企業構建統一日志中心、統一可觀測平臺的理想選擇。
