2022年03月11日发布云原生架构日志监控最佳实践

大家好，今日小科来聊聊一篇关于2022年03月11日整理发布：云原生架构日志监控最佳实践的文章，现在让我们往下看看吧！

日志是检查应用程序健康状况的好方法，特别是如果您想了解更多关于只在瞬间存在的服务的信息。然而，新的工具和技术也为你提供了前所未有的数据量，这使得过滤噪音变得更加困难。在这篇博客中，我们将讨论云原生架构日志监控的一些挑战，并描述帮助您为应用程序定义有效策略的四个步骤。

云原生环境中日志监控的最佳实践包括使用开放标准、实施中央日志管理解决方案以及避免在日志中收集个人信息。

在云原生架构中使用错误的日志管理方法可能会限制您有效应对问题的能力，或者导致您被特定供应商锁定。

云原生架构中的日志监控面临哪些挑战？

从历史上看，日志监控更容易，因为大多数应用程序日志都有一致的结构和格式。转换这些数据和汇总信息非常简单，允许团队收集和分析不同的日志，并将其分析到环境绩效的单一视图中。在云原生世界，这种情况已经不存在了。

该团队目前面临的一些主要挑战包括：

规模——由于云原生架构中的微服务、容器、基础架构层和编排的数量，团队可以轻松处理数十万个单独的日志。

临时存储——在容器化的环境中，日志通常会进入内部文件系统，该文件系统可能只在应用程序实例化时存在。团队需要将日志数据收集到持久存储中，以便分析性能并在以后解决问题。

日志多样性——云原生应用从应用和服务器产生大量数据，但也使用云服务、编排器和API正常运行。每个组件都会生成有价值的信息，您需要从不同的实例、节点、网关、主机或代理收集这些信息。

供应商锁定——如果您只使用特定供应商的日志工具，您可能会被锁定在这种环境及其专有的日志管理解决方案中。在不稳定的环境中，如果您为不同的服务提供商使用不同的日志工具，可能会妨碍您监控性能、解决问题和了解依赖关系的能力。

如果从一开始就采取正确的方法，就有可能通过智能模型克服这些挑战。

云原生架构中日志监控的智能模型

以下是您应该在日志监控策略中包括的一些最佳实践。

1.实施日志管理解决方案

由于您的环境中生成的日志数据的多样性，最好的选择是实现一个日志管理解决方案，将所有日志统一到一个集合中。从集中的系统管理日志中，所有日志可以自动聚合成一组可管理的数据，以供进一步分析。Observability platform [2]使您能够使用简化的流程来可视化和分析来自应用程序、基础架构和最终用户的数据，以收集和存储所有日志数据。

2.应用日志采用开放标准。

OpenTelemetry[3]等开放标准可以帮助您避免供应商锁定，并使用供应商中立的API来优化日志监控过程。Open Metrology将之前的两个标准(OpenTracing和OpenCensus)结合到一个工具集SDK和API中，使您能够检测代码、生成、收集和导出日志数据、跟踪和指标。

凭借广泛的语言支持和与流行框架的集成，为您的应用遥测采用开放标准也将简化您的日志监控过程[4]。OpenTelemetry目前正处于多种语言的测试阶段，是免费的，并得到各种行业领导者的支持[5]。

3.采用最新的跟踪和记录技术。

从observability平台获得集中式日志管理解决方案后，请考虑使用eBPF [6]等新技术收集数据。此外，寻找提供无代码接口的工具来可视化您的数据和定制日志解析器，以便您可以轻松地将日志信息转换成可用的格式。

借助改进的日志生成、收集和可视化功能，您可以：

通过跟踪整个环境中的每个服务请求来排除应用程序性能故障。

改善您的容量规划、负载平衡和应用程序安全性。

将事务数据与操作数据相关联，以查看每个请求期间发生了什么。

接收信息并扩展日志监控以检测数据模式。

4.只记录你需要的。

最后，日志需要包含必要的元数据，以便在您分析性能时提供足够的上下文。使用日志管理解决方案，很容易生成日志，但是如果信息不是立即有用的，它将不会提供任何好处。日志信息应该有助于您理解应用程序中正在发生的事情，或者快速做出决定。

记住，通过对所有私人信息使用匿名标识符，从日志中排除敏感数据。使用本日志管理最佳实践指南[7]来制定策略，并确保避免云本机日志监控中的常见缺陷。

这篇好文章是转载于：知行礼动