{"id":89038,"date":"2020-07-17T19:42:30","date_gmt":"2020-07-17T17:42:30","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/administrirovanie\/logirovanie-v-kubernetes-efk-protiv-plg"},"modified":"2020-07-17T19:42:30","modified_gmt":"2020-07-17T17:42:30","slug":"logirovanie-v-kubernetes-efk-protiv-plg","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/administrirovanie\/logirovanie-v-kubernetes-efk-protiv-plg","title":{"rendered":"Logging in Kubernetes: EFK vs. PLG","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p><img decoding=\"async\" alt=\"Logging in Kubernetes: EFK vs. PLG\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/0b7076a32f4c9a830bf6b765055510cc.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/p>\n<p><\/p>\n<p>Monitoring has become an essential component of evolving cloud solutions, especially as the complexity of distributed systems increases. It is crucial for understanding their behavior. Scalable tools are needed to collect data from all services \u2014 providing specialists with a unified interface for performance analysis, error demonstration, availability, and logging. <\/p>\n<p><\/p>\n<p>These tools must also be efficient and high-performing. In this article, we will explore two popular technology stacks: EFK (Elasticsearch) and PLG (Loki), examining their architectures and differences.<\/p>\n<p><noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><\/p>\n<h2 id=\"stek-efk\">EFK Stack<\/h2>\n<p><\/p>\n<p>You may have already heard of the widely known ELK or EFK. This stack consists of several distinct components: Elasticsearch (object storage), Logstash or FluentD (log collection and aggregation), and Kibana for visualization.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>A typical workflow looks like this:<\/p>\n<p><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Logging in Kubernetes: EFK vs. PLG\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/75a2b7d079064f7aa662d9e27f73c3f2.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/p>\n<p><\/p>\n<p><strong>Elasticsearch<\/strong> \u2014 ein verteiltes objektbasiertes Speicher- und Analyse-System mit Echtzeit-Suche. Die perfekte L\u00f6sung f\u00fcr teilweise strukturierte Daten wie Protokolle. Informationen werden im JSON-Format gespeichert, in Echtzeit indexiert und auf Cluster-Knoten verteilt. Dabei wird ein invertierter Index verwendet, der alle einzigartigen Worte und die entsprechenden Dokumente f\u00fcr die Volltextsuche enth\u00e4lt, die auf der Suchmaschine Apache Lucene basiert.<\/p>\n<p><\/p>\n<p><strong>FluentD<\/strong> \u2014 ein Datenaggregator, der Daten bei ihrer Erfassung und Nutzung vereinheitlicht. Er zielt darauf ab, Daten so weit wie m\u00f6glich im JSON-Format zu organisieren. Seine Architektur ist erweiterbar, und es stehen mehr als <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.fluentd.org\/plugins\/all\">Hunderte von verschiedenen Erweiterungen<\/a><\/noindex>, die von der Community unterst\u00fctzt werden, f\u00fcr alle Lebenslagen zur Verf\u00fcgung.<\/p>\n<p><\/p>\n<p><strong>Kibana<\/strong> \u2014 ein Visualisierungstool f\u00fcr Elasticsearch mit verschiedenen zus\u00e4tzlichen Funktionen, wie z.B. Zeitreihenanalysen, Diagrammen, maschinellem Lernen und mehr.<\/p>\n<p><\/p>\n<h3 id=\"arhitektura-elasticsearch\">Architektur von Elasticsearch<\/h3>\n<p><\/p>\n<p>Die Daten des Elasticsearch-Clusters werden \u00fcber alle Knoten verteilt gespeichert. Der Cluster besteht aus mehreren Knoten, um die Verf\u00fcgbarkeit und Stabilit\u00e4t zu verbessern. Jeder Knoten kann alle Rollen im Cluster ausf\u00fchren, jedoch werden in gro\u00df angelegten, skalierbaren Implementierungen den Knoten normalerweise spezifische Aufgaben zugewiesen.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Typen von Clusterknoten:<\/p>\n<p><\/p>\n<ul>\n<li>Master-Knoten \u2014 verwaltet den Cluster, mindestens drei werden ben\u00f6tigt, wobei immer einer aktiv ist;<\/li>\n<li>Daten-Knoten \u2014 speichert indizierte Daten und f\u00fchrt verschiedene Aufgaben mit ihnen aus;<\/li>\n<li>Ingest-Knoten \u2014 organisiert Pipelines zur Datenumwandlung vor der Indizierung;<\/li>\n<li>Koordinationsknoten \u2014 leitet Anfragen weiter, verringert die Suchverarbeitungsphase und koordiniert die Massendatenspeicherung;<\/li>\n<li>Alarmknoten \u2014 f\u00fchrt Benachrichtigungsaufgaben aus;<\/li>\n<li>Machine-Learning-Knoten \u2014 verarbeitet Machine-Learning-Aufgaben.<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<p>Im folgenden Diagramm ist dargestellt, wie die Daten f\u00fcr eine h\u00f6here Verf\u00fcgbarkeit gespeichert und repliziert werden.<\/p>\n<p><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Logging in Kubernetes: EFK vs. PLG\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/b476660dc60aca34fbe421b8eaf0ee31.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/p>\n<p><\/p>\n<p>Die Daten jeder Replik werden im invertierten Index gespeichert, das folgende Schema zeigt, wie dies geschieht:<\/p>\n<p><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Logging in Kubernetes: EFK vs. PLG\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/0341c127742a5e8fe787f2076be0464f.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/p>\n<p><\/p>\n<h3 id=\"ustanovka\">Installation von<\/h3>\n<p><\/p>\n<p>Details k\u00f6nnen hier angesehen werden <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.digitalocean.com\/community\/tutorials\/how-to-set-up-an-elasticsearch-fluentd-and-kibana-efk-logging-stack-on-kubernetes\">hier<\/a><\/noindex>, ich werde das Helm-Chart verwenden:<\/p>\n<p><\/p>\n<pre><code class=\"plaintext\">$ helm install efk-stack stable\/elastic-stack --set logstash.enabled=false --set fluentd.enabled=true --set fluentd-elastics<\/code><\/pre>\n<p><\/p>\n<h2 id=\"stek-plg\">PLG-Stack<\/h2>\n<p><\/p>\n<p>Es ist nicht \u00fcberraschend, wenn Sie dieses Akronym nicht erkennen, denn es ist besser bekannt als Grafana Loki. In jedem Fall gewinnt dieser Stack an Beliebtheit, da er durchdachte technische L\u00f6sungen anwendet. M\u00f6glicherweise haben Sie bereits von Grafana geh\u00f6rt, einem beliebten Visualisierungstool. Die Entwickler, inspiriert von Prometheus, haben Loki entworfen, ein horizontal skalierbares Hochleistungsaggregationssystem f\u00fcr Protokolle. Loki indiziert nur Metadaten, nicht jedoch die Protokolle selbst, was ihm erm\u00f6glicht, einfach in der Bedienung und kosteneffektiv zu sein.<\/p>\n<p><\/p>\n<p><strong>Promtail<\/strong> \u2013 ein Agent, der Protokolle von dem Betriebssystem in den Loki-Cluster sendet. <strong>Grafana<\/strong> \u2013 ein Visualisierungstool, das auf Daten aus Loki basiert.<\/p>\n<p><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Logging in Kubernetes: EFK vs. PLG\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/3cc613eacf013723d46e7d31ff166dac.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/p>\n<p><\/p>\n<p>Loki ist nach denselben Prinzipien aufgebaut wie Prometheus, weshalb es sich gut f\u00fcr die Speicherung und Analyse von Kubernetes-Protokollen eignet.<\/p>\n<p><\/p>\n<h3 id=\"arhitektura-loki\">Architektur von Loki<\/h3>\n<p><\/p>\n<p>Loki kann sowohl im Einzelprozess- als auch im Mehrprozessmodus betrieben werden, was horizontale Skalierung erm\u00f6glicht.<\/p>\n<p><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Logging in Kubernetes: EFK vs. PLG\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/82679c9a38f6115d0c8f3911533fb9f6.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/p>\n<p><\/p>\n<p>Es kann sowohl als monolithische Anwendung als auch als Mikrodienst fungieren. Der Betrieb als ein einzelner Prozess kann f\u00fcr die lokale Entwicklung oder f\u00fcr kleinere \u00dcberwachungsaufgaben n\u00fctzlich sein. F\u00fcr industrielle Implementierungen und skalierbare Lasten wird die Verwendung der Mikrodienst-Variante empfohlen. Die Wege zum Schreiben und Lesen von Daten sind getrennt, sodass eine feine Anpassung und Skalierung nach Bedarf m\u00f6glich ist.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Lassen Sie uns die Architektur des Log-Sammelsystems ohne Details betrachten:<\/p>\n<p><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Logging in Kubernetes: EFK vs. PLG\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/f66b90693295acb723b01aecfd7381dd.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/p>\n<p><\/p>\n<p>Hier finden Sie die Beschreibung (Mikrodienstarchitektur):<\/p>\n<p><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Logging in Kubernetes: EFK vs. PLG\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/a2d74e86e75c4fb3ef39823ed2170517.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/p>\n<p><\/p>\n<p>Bestandteile:<\/p>\n<p><\/p>\n<p><strong>Promtail<\/strong> \u2014 Agent, der auf Knoten installiert wird (als Sammlung von Diensten), er erfasst Protokolle aus Aufgaben und ruft die API von Kubernetes ab, um die Metadaten zu erhalten, mit denen die Protokolle gekennzeichnet werden. Anschlie\u00dfend sendet er das Protokoll an den Hauptdienst Loki. F\u00fcr die Zuordnung der Metadaten gelten die gleichen Regeln f\u00fcr die Kennzeichnung wie in Prometheus.<\/p>\n<p><\/p>\n<p><strong>Distributor<\/strong> \u2014 ein Verteilungsdienst, der als Puffer fungiert. Er verarbeitet Millionen von Datens\u00e4tzen, indem er eingehende Daten paketiert und sie blockweise komprimiert, w\u00e4hrend sie eintreffen. Gleichzeitig arbeiten mehrere Datenempf\u00e4nger, jedoch m\u00fcssen die Protokolle, die zu einem einzelnen eingehenden Datenstrom geh\u00f6ren, nur in einem von ihnen f\u00fcr alle seine Bl\u00f6cke vorhanden sein. Dies ist als Ring von Empf\u00e4ngern und sequentielle Hashing-Organisation strukturiert. Zur Gew\u00e4hrleistung von Fehlertoleranz und Redundanz geschieht dies n-mal (3, wenn nicht konfiguriert).<\/p>\n<p><\/p>\n<p><strong>Ingester<\/strong> \u2014 ein Empfangsdienst. Die Datenbl\u00f6cke kommen komprimiert mit hinzugef\u00fcgten Protokollen. Sobald ein Block eine ausreichende Gr\u00f6\u00dfe erreicht hat, wird der Block in die Datenbank zur\u00fcckgeschrieben. Die Metadaten gehen in den Index, w\u00e4hrend die Daten des Blocks mit Protokoll in Chunks (in der Regel ein Objektspeicher) gelangen. Nach dem Zur\u00fcckschreiben erstellt der Empf\u00e4nger einen neuen Block, in den neue Eintr\u00e4ge hinzugef\u00fcgt werden.<\/p>\n<p><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Logging in Kubernetes: EFK vs. PLG\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/a277021b303ffa3eb924b4dfc617564a.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/p>\n<p><\/p>\n<p><strong>Index<\/strong> \u2014 Datenbank, DynamoDB, Cassandra, Google BigTable und mehr.<\/p>\n<p><\/p>\n<p><strong>Chunks<\/strong> \u2014 Bl\u00f6cke von Protokollen in komprimierter Form, die normalerweise in einem Objektspeicher wie S3 gespeichert werden.<\/p>\n<p><\/p>\n<p><strong>Querier<\/strong> \u2014 ein Leseweg, der die gesamte Arbeit im Hintergrund \u00fcbernimmt. Er analysiert Zeitspannen und Marker, sucht dann im Index nach \u00dcbereinstimmungen. Anschlie\u00dfend liest er Datenbl\u00f6cke und filtert sie, um ein Ergebnis zu erzielen.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Und jetzt schauen wir uns alles in Aktion an.<\/p>\n<p><\/p>\n<h3 id=\"ustanovka-1\">Installation von<\/h3>\n<p><\/p>\n<p>F\u00fcr die Installation in Kubernetes ist es am einfachsten, helm zu verwenden. Wir gehen davon aus, dass Sie es bereits installiert und konfiguriert haben (<noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/southbridge\/blog\/507656\/\">und die dritte Version!<\/a><\/noindex> <em>Anm. der \u00dcbersetzer<\/em>)<\/p>\n<p><\/p>\n<p>F\u00fcgen Sie das Repository hinzu und installieren Sie den Stack.<\/p>\n<p><\/p>\n<pre><code class=\"plaintext\">$ helm repo add loki https:\/\/grafana.github.io\/loki\/charts\n$ helm repo update\n$ helm upgrade --install loki loki\/loki-stack --set grafana.enabled=true,prometheus.enabled=true,prometheus.alertmanager.persistentVolume.enabled=false,prometheus.server.persistentVolume.enabled=false<\/code><\/pre>\n<p><\/p>\n<p>Unten sehen Sie ein Beispiel f\u00fcr ein Dashboard, das Daten aus Prometheus f\u00fcr Metriken von Etcd und Loki f\u00fcr die Protokolle von Etcd-Pods anzeigt.<\/p>\n<p><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Logging in Kubernetes: EFK vs. PLG\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/36efc5b7abe7ad3c3f8869bd09a9e3e7.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/p>\n<p><\/p>\n<p>Jetzt lassen Sie uns die Architektur beider Systeme diskutieren und ihre Funktionen miteinander vergleichen.<\/p>\n<p><\/p>\n<h2 id=\"sravnenie\">Der Vergleich<\/h2>\n<p><\/p>\n<h3 id=\"yazyk-zaprosov\">Abfragesprache<\/h3>\n<p><\/p>\n<p>In Elasticsearch wird die Query DSL und die Lucene-Abfragesprache verwendet, die die Durchf\u00fchrung von Volltextsuche erm\u00f6glichen. Dies ist eine etablierte leistungsstarke Suchmaschine mit breiter Unterst\u00fctzung f\u00fcr Operatoren. Damit k\u00f6nnen Sie kontextbasierte Suchen durchf\u00fchren und nach Relevanz sortieren. <\/p>\n<p><\/p>\n<p>Auf der anderen Seite des Rings steht LogQL, das in Loki verwendet wird, der Nachfolger von PromQL (Prometheus-Abfragesprache). Es nutzt Protokoll-Tags zur Filterung und Abfrage von Protokolldaten. Es gibt die M\u00f6glichkeit, einige Operatoren und Arithmetik zu verwenden, wie beschrieben. <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/github.com\/grafana\/loki\/blob\/master\/docs\/logql.md\">hier<\/a><\/noindex>, aber in Bezug auf Funktionen bleibt es hinter der Elastic-Sprache zur\u00fcck.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Da Abfragen in Loki mit Tags verbunden sind, lassen sie sich leicht mit Metriken verkn\u00fcpfen, was eine einfachere Organisation des operativen Monitorings erm\u00f6glicht.<\/p>\n<p><\/p>\n<h3 id=\"masshtabiruemost\">Skalierbarkeit<\/h3>\n<p><\/p>\n<p>Beide Stacks sind horizontal skalierbar, aber mit Loki ist es einfacher, da es separate Lese- und Schreibpfade f\u00fcr Daten hat und eine Mikroservice-Architektur nutzt. Loki kann auf Ihre Anforderungen zugeschnitten werden und kann f\u00fcr sehr gro\u00dfe Datenmengen von Protokollen verwendet werden.<\/p>\n<p><\/p>\n<h3 id=\"multiarendnost\">Multitenancy<\/h3>\n<p><\/p>\n<p>Die Multitenancy des Clusters ist ein gemeinsames Thema zur Senkung der OPEX; beide Stacks bieten Multitenancy. F\u00fcr Elasticsearch gibt es mehrere <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.elastic.co\/blog\/found-multi-tenancy\">Methoden<\/a><\/noindex> zur Trennung von Kunden: einen separaten Index f\u00fcr jeden Kunden, clientbasierte Routen, eindeutige Kundenfelder, Suchfilter. In Loki erfolgt dies <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/github.com\/grafana\/loki\/blob\/master\/docs\/operations\/multi-tenancy.md\">\u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u0430<\/a><\/noindex> \u00fcber den HTTP-Header X-Scope-OrgID.<\/p>\n<p><\/p>\n<h3 id=\"stoimost\">Kosten<\/h3>\n<p><\/p>\n<p>Loki ist wirtschaftlich sehr effizient, da er keine Datenindizierung, sondern nur die Indizierung von Metadaten durchf\u00fchrt. Dadurch wird erreicht, <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/grafana.com\/blog\/2020\/02\/19\/how-loki-reduces-log-storage\/\">dass Speicherplatz<\/a><\/noindex> und Arbeitsspeicher (Cache) eingespart werden, da objektbasierter Speicher kosteng\u00fcnstiger ist als blockbasierter Speicher, der in Elasticsearch-Clustern verwendet wird.<\/p>\n<p><\/p>\n<h2 id=\"zaklyuchenie\">Fazit<\/h2>\n<p><\/p>\n<p>Der EFK-Stack kann f\u00fcr verschiedene Zwecke eingesetzt werden und bietet dank Kibana eine flexible und multifunktionale Benutzeroberfl\u00e4che f\u00fcr Analytics, Visualisierung und Abfragen. Er kann au\u00dferdem mit maschinellen Lernfunktionen erweitert werden.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Der Loki-Stack ist in der Kubernetes-Umgebung aufgrund der Metadatenentdeckung n\u00fctzlich. Es ist einfach, Daten f\u00fcr die zeitbasierte \u00dcberwachung in Grafana und Protokollen abzugleichen.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Wenn es um die Kosten und die langfristige Speicherung von Protokollen geht, ist Loki eine hervorragende Wahl f\u00fcr den Einstieg in Cloud-L\u00f6sungen.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Es gibt auf dem Markt weitere Alternativen \u2013 einige k\u00f6nnten besser f\u00fcr Sie geeignet sein. Zum Beispiel gibt es f\u00fcr GKE die Integration von Stackdriver, die eine ausgezeichnete \u00dcberwachungsl\u00f6sung bietet. Diese haben wir in unserer Analyse in diesem Artikel nicht ber\u00fccksichtigt.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Links:<\/p>\n<p><\/p>\n<ul>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/github.com\/grafana\/loki\/blob\/master\/docs\/overview\/comparisons.md\">https:\/\/github.com\/grafana\/loki\/blob\/master\/docs\/overview\/comparisons.md<\/a><\/noindex><\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.elastic.co\/blog\/found-elasticsearch-from-the-bottom-up\">https:\/\/www.elastic.co\/blog\/found-elasticsearch-from-the-bottom-up<\/a><\/noindex><\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.elastic.co\/blog\/found-elasticsearch-in-production\/\">https:\/\/www.elastic.co\/blog\/found-elasticsearch-in-production\/<\/a><\/noindex><\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<p><em>Der Artikel wurde von den Mitarbeitern des <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/to.slurm.io\/7x-vEQ\">Schulungszentrums Slyerm f\u00fcr Habr \u00fcbersetzt und vorbereitet.<\/a><\/noindex> \u2014 Intensivkurse, Video-Trainings und Unternehmensschulungen von erfahrenen Fachleuten (Kubernetes, DevOps, Docker, Ansible, Ceph, SRE, Agile)<\/em><\/p>\n<p>Quelle: <a content=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/southbridge\/blog\/510822\/\">habr.com<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>\u041c\u043e\u043d\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u043d\u0433 \u0441\u0442\u0430\u043b \u0432\u0435\u0441\u044c\u043c\u0430 \u0432\u0430\u0436\u043d\u044b\u043c \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442\u043e\u043c \u0440\u0430\u0441\u0442\u0443\u0449\u0438\u0445 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0441 \u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u043c \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c. \u041e\u043d 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