系列文章:云原生Kubernetes日志落地方案

原标题:系列文章:云原生Kubernetes日志落地方案

在Logging这块做了几年,最近1年来越来越多的同学来咨询如何为Kubernetes构建一个日志系统或者是来求助在这过程中遇到一系列问题如何解决,授人以鱼不如授人以渔,于是想把我们这些年积累的经验以文章的形式发出来,让看到这篇文章的同学能少走弯路。这个系列文章定位为长篇连载,内容偏向落地实操以及经验分享,且内容会随着技术的迭代而不定期更新。

前言

第一次听到Kubernetes的名字是在16年,那个时候Kubernetes还处于和Docker Swarm、Mesos方案的“三国鼎立时代”,Kubernetes由于一系列优势(可扩展、声明式接口、云友好)在这一竞争中崭露头角,最终获得统治地位。Kubernetes作为CNCF最核心的项目(没有之一),是Cloud Native(云原生)落地的底座,目前阿里已经全面基于Kubernetes在开展全站的云原生改造,在1-2年内,阿里巴巴100%的业务都将跑在公有云上。

CloudNative在CNCF的定义的核心是:在公有云、私有云、混合云等环境中,通过Containers、Service Meshes、 MicroServices、Immutable Infrastructure、Declarative APIs构建和运行可弹性扩展的且具有高容错性、易于管理、可观察、松耦合的应用系统。可观察性是应用系统必不可少的一个部分,云原生的设计理念中就有一条:面向诊断性设计(Diagnosability),包括集群级别的日志、Metric和Trace。

为何我们需要日志系统

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。

在阿里的十多年中,日志系统伴随着计算形态的发展在不断演进,大致分为3个主要阶段:

可观察性的终极解读

在CNCF中,可观察性的主要作用是问题的诊断,上升到公司整体层面,可观察性(Observability)不仅仅包括DevOps领域,还包括业务、运营、BI、审计、安全等领域,可观察性的最终的目标是实现公司各个方面的数字化、智能化。

在阿里,几乎所有的业务角色都会涉及到各式各样的日志数据,为了支撑各类应用场景,我们开发了非常多的工具和功能:日志实时分析、链路追踪、监控、数据加工、流计算、离线计算、BI系统、审计系统等等。日志系统主要专注于数据的实时采集、清洗、智能分析与监控以及对接各类各样的流计算、离线系统。

Kubernetes日志系统建设难点

单纯日志系统的解决方案非常多,相对也比较成熟,这里就不再去赘述,我们此次只针对Kubernetes上的日志系统建设而论。Kubernetes上的日志方案相比我们之前基于物理机、虚拟机场景的日志方案有很大不同,例如:

总结

相信在搞K8s日志系统建设的同学看到上面的难点分析都会深有感触,后面我们会从落地角度出发,详细介绍在阿里我们如何去搭建K8s的日志系统,敬请关注。

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本文作者:元乙

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