{"id":56206,"date":"2020-02-07T00:00:00","date_gmt":"2020-02-06T21:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/blog_prohoster\/loki-sbor-logov-ispolzuya-podhod-prometheus"},"modified":"2021-02-01T11:41:00","modified_gmt":"2021-02-01T09:41:00","slug":"loki-sbor-logov-ispolzuya-podhod-prometheus","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/it\/blog\/administrirovanie\/loki-sbor-logov-ispolzuya-podhod-prometheus","title":{"rendered":"Loki - raccolta dei log utilizzando l'approccio Prometheus","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p><i>Ciao, utenti di Habra! In vista dell'inizio di un nuovo corso <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/otus.pw\/P37L\/\">\u00abPratiche e strumenti DevOps\u00bb<\/a><\/noindex> abbiamo preparato per voi la traduzione di un materiale interessante.<\/i><\/p>\n<p>Questo articolo \u00e8 un'introduzione concisa a Loki. Il progetto Loki <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/grafana.com\/oss\/loki\/\">\u00e8 sostenuto da Grafana<\/a><\/noindex> ed \u00e8 destinato alla raccolta centralizzata dei log (da server o contenitori).<\/p>\n<p>La principale fonte di ispirazione per Loki \u00e8 stata <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/prometheus.io\/\">Prometheus<\/a><\/noindex> l'idea di applicare i suoi approcci alla gestione dei log:<\/p>\n<ul>\n<li>uso delle etichette (labels) per la conservazione dei dati<\/li>\n<li>consumare poche risorse<\/li>\n<\/ul>\n<p>Torneremo presto ai principi di funzionamento di Prometheus e forniremo alcuni esempi del suo utilizzo nel contesto di Kubernetes.<\/p>\n<h3>Qualche parola su Prometheus<\/h3>\n<p>Per comprendere appieno come funziona Loki, \u00e8 importante fare un passo indietro e ricordare un po' Prometheus.<\/p>\n<p>Una delle caratteristiche distintive di Prometheus \u00e8 l'estrazione delle metriche dai punti di raccolta (tramite esportatori) e il loro salvataggio nel TSDB (Time Series Data Base) con l'aggiunta di metadati sotto forma di etichette.<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><\/p>\n<h3>Perch\u00e9 \u00e8 necessario<\/h3>\n<p>Negli ultimi tempi Prometheus \u00e8 diventato lo standard de facto nel mondo dei contenitori e di Kubernetes: la sua installazione \u00e8 molto semplice, e nel cluster Kubernetes \u00e8 originariamente presente un endpoint per Prometheus. Prometheus pu\u00f2 anche estrarre metriche dalle applicazioni distribuite nel contenitore, mantenendo determinate etichette. Pertanto, il monitoraggio delle applicazioni \u00e8 molto facile da implementare.<\/p>\n<p>Sfortunatamente, attualmente non esiste una soluzione 'chiavi in mano' per la gestione dei log, e dovete trovare una soluzione per voi:<\/p>\n<ul>\n<li>un servizio cloud gestito per la centralizzazione dei log (AWS, Azure o Google)<\/li>\n<li>un servizio di monitoraggio 'monitoraggio come servizio' (monitoring as a service) (ad esempio, Datadog)<\/li>\n<li>creare il proprio servizio di raccolta log.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Per il terzo opzione, ho tradizionalmente utilizzato Elasticsearch, anche se non sono sempre stato soddisfatto (soprattutto per il suo peso e la difficolt\u00e0 di configurazione).<\/p>\n<p>Loki \u00e8 stato progettato con l'obiettivo di semplificare l'implementazione secondo i seguenti principi:<\/p>\n<ul>\n<li>essere semplice da avviare<\/li>\n<li>consumare poche risorse<\/li>\n<li>funzionare in modo autonomo senza alcuna manutenzione speciale<\/li>\n<li>servire come complemento a Prometheus per aiutare nell'indagine sui bug<\/li>\n<\/ul>\n<p>Tuttavia, questa semplicit\u00e0 \u00e8 raggiunta a scapito di alcuni compromessi. Uno di questi \u00e8 l'assenza di indicizzazione dei contenuti. Pertanto, la ricerca nel testo non \u00e8 molto efficace o ricca e non consente di condurre statistiche sui contenuti testuali. Ma poich\u00e9 Loki desidera essere l'equivalente di grep e un complemento a Prometheus, questo non \u00e8 un difetto.<\/p>\n<h3>Indagine sugli incidenti<\/h3>\n<p>Per capire meglio perch\u00e9 Loki non ha bisogno di indicizzazione, torniamo al metodo di indagine sugli incidenti utilizzato dagli sviluppatori di Loki:<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Loki - raccolta dei log utilizzando l&#039;approccio Prometheus\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/02\/2f9ba72d68ccafbe44ab1700d08e3a33.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\"><br \/>\n<i>1 Avviso \u2192 2 Cruscotto \u2192 3 Query Adhoc \u2192 4 Aggregazione log \u2192 5 Tracciamento distribuito \u2192 6 Risolvi!<br \/>\n(1 Avviso \u2192 2 Cruscotto \u2192 3 Query Adhoc \u2192 4 Aggregazione log \u2192 5 Tracciamento distribuito \u2192 6 Risolvi!)<\/i><\/p>\n<p>L'idea \u00e8 che riceviamo un avviso (Notifica Slack, SMS, ecc.) e poi:<\/p>\n<ul>\n<li>guardiamo i cruscotti di Grafana<\/li>\n<li>controlliamo le metriche dei servizi (ad esempio, in Prometheus)<\/li>\n<li>esaminiamo i log (ad esempio, in Elasticsearch)<\/li>\n<li>forse diamo un'occhiata ai tracciamenti distribuiti (Jaeger, Zipkin, ecc.)<\/li>\n<li>e, infine, risolviamo il problema di origine.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Qui, nel caso della pila Grafana + Prometheus + Elasticsearch + Zipkin, dovremmo utilizzare quattro strumenti diversi. Per risparmiare tempo, sarebbe utile avere la possibilit\u00e0 di eseguire tutte queste fasi utilizzando uno strumento unico: Grafana. Vale la pena notare che questo approccio all'indagine \u00e8 stato implementato in Grafana a partire dalla versione 6. Pertanto, \u00e8 possibile accedere ai dati di Prometheus direttamente da Grafana.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Loki - raccolta dei log utilizzando l&#039;approccio Prometheus\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/02\/eefc5a599a23abeb0624f4e3265a31e6.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\"><br \/>\n<i>La schermata Explorer \u00e8 divisa tra Prometheus e Loki<\/i><\/p>\n<p>In questa schermata \u00e8 possibile visualizzare i log in Loki collegati alle metriche di Prometheus, utilizzando il concetto di divisione dello schermo. A partire dalla versione 6.5, Grafana consente di elaborare l'identificativo di tracciamento (trace id) nelle voci di log di Loki per navigare nei tuoi strumenti di tracciamento distribuito preferiti (Jaeger).<\/p>\n<h3>Test locale di Loki<\/h3>\n<p>Il modo pi\u00f9 semplice per testare Loki localmente \u00e8 utilizzare docker-compose. Il file docker-compose si trova nel repository di Loki. Puoi ottenere il repository con il seguente comando <code>git<\/code>:<\/p>\n<pre><code class=\"go\">$ git clone https:\/\/github.com\/grafana\/loki.git<\/code><\/pre>\n<p>Poi devi accedere alla cartella production:<\/p>\n<pre><code class=\"go\">$ cd production<\/code><\/pre>\n<p>Dopo di che puoi ottenere l'ultima versione delle immagini Docker:<\/p>\n<pre><code class=\"go\">$ docker-compose pull<\/code><\/pre>\n<p>Infine, la pila Loki viene avviata con il seguente comando:<\/p>\n<pre><code class=\"go\">$ docker-compose up<\/code><\/pre>\n<h3>Architettura di Loki<\/h3>\n<p>Ecco un piccolo diagramma con l'architettura di Loki:<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Loki - raccolta dei log utilizzando l&#039;approccio Prometheus\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/02\/fc5703bcebc1391e719640e99544f909.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\"><br \/>\n<i>Principi dell'architettura di Loki<\/i><\/p>\n<p>Il client web avvia applicazioni sul server, Promtail raccoglie i log e li invia a Loki; il client web invia anche metadati a Loki. Loki aggrega tutto e trasmette a Grafana.<br \/>\nLoki \u00e8 avviato. Per visualizzare i componenti disponibili, eseguire il seguente comando:<\/p>\n<pre><code class=\"go\">$ docker ps<\/code><\/pre>\n<p>Se Docker \u00e8 appena stato installato, il comando dovrebbe restituire il seguente risultato:<\/p>\n<pre><code class=\"go\">IMMAGINE               PORTE                  NOME\n grafana\/promtail:                          produzione_promtail_1\n grafana\/grafana: m  0.0.0.0:3000-&gt;3000\/tcp produzione_grafana_1\n grafana\/loki: tardivo  80\/tcp,0.0.0.0:3100... produzione_loki_1<\/code><\/pre>\n<p>Vediamo i seguenti componenti:<\/p>\n<ul>\n<li>Promtail: agente responsabile della centralizzazione dei log<\/li>\n<li>Grafana: strumento noto per dashboard<\/li>\n<li>Loki: demone per la centralizzazione dei dati<\/li>\n<\/ul>\n<p>Nell'ambito di un'infrastruttura classica (ad esempio, basata su macchine virtuali), su ogni macchina deve essere distribuito un agente Promtail. Grafana e Loki possono essere installati sulla stessa macchina.<\/p>\n<h3>Distribuzione in Kubernetes<\/h3>\n<p>L'installazione dei componenti Loki in Kubernetes consister\u00e0 nei seguenti passaggi:<\/p>\n<ul>\n<li>daemonSet per distribuire l'agente Promtail su ciascuna delle macchine nel cluster di server<\/li>\n<li>distribuzione (Deployment) di Loki<\/li>\n<li>e infine, distribuzione di Grafana.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Fortunatamente, Loki \u00e8 disponibile come pacchetto Helm, il che semplifica la sua distribuzione.<\/p>\n<h3>Installazione tramite Helm<\/h3>\n<p>Helm dovrebbe gi\u00e0 essere installato. Pu\u00f2 essere scaricato dal repository GitHub del progetto. Si installa decompressando l'archivio corrispondente alla propria architettura e aggiungendo helm a <code>$PATH<\/code>.<\/p>\n<blockquote><p><i><b>Nota:<\/b> la versione 3.0.0 di Helm \u00e8 stata rilasciata di recente. Poich\u00e9 ci sono stati molti cambiamenti, si consiglia ai lettori di aspettare un po' prima di iniziare a usarla<\/i>.<\/p><\/blockquote>\n<h3>Aggiunta di una fonte per Helm<\/h3>\n<p>Il primo passo sar\u00e0 aggiungere il repository 'loki' con il seguente comando:<\/p>\n<pre><code class=\"go\">$ helm add loki https:\/\/grafana.github.io\/loki\/charts<\/code><\/pre>\n<p>Dopo di ci\u00f2, puoi cercare pacchetti con il nome 'loki':<\/p>\n<pre><code class=\"go\">$ helm search loki<\/code><\/pre>\n<p>Risultato:<\/p>\n<pre><code class=\"go\">loki\/loki       0.17.2 v0.4.0 Loki: come Prometheus, ma per i log.\nloki\/loki-stack 0.19.1 v0.4.0 Loki: come Prometheus, ma per i log.\nloki\/fluent-bit 0.0.2  v0.0.1 Utilizza il plugin go di fluent-bit per...\nloki\/promtail   0.13.1 v0.4.0 Responsabile della raccolta dei log e...<\/code><\/pre>\n<p>Questi pacchetti hanno le seguenti funzionalit\u00e0:<\/p>\n<ul>\n<li>pacchetto <b>loki\/loki<\/b> corrisponde solo al server Loki<\/li>\n<li>pacchetto <b>loki\/fluent-bit<\/b> ti consente di distribuire un DaemonSet utilizzando fluent-bit per raccogliere i log invece di Promtail<\/li>\n<li>pacchetto <b>loki\/promtail<\/b> contiene l'agente di raccolta dei file di log<\/li>\n<li>pacchetto <b>loki\/loki-stack<\/b>, consente di distribuire Loki con Promtail contemporaneamente.<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Installazione di Loki<\/h3>\n<p>Per distribuire Loki in Kubernetes, eseguire il seguente comando nello spazio dei nomi 'monitoring':<\/p>\n<pre><code class=\"go\">$ helm upgrade --install loki loki\/loki-stack --namespace monitoring<\/code><\/pre>\n<p>Per salvare su disco, aggiungi il parametro <code>--set loki.persistence.enabled = true:<\/code><\/p>\n<pre><code class=\"go\">$ helm upgrade --install loki loki\/loki-stack \n              --namespace monitoring \n              --set loki.persistence.enabled=true<\/code><\/pre>\n<blockquote><p><i><b>Nota:<\/b> Se desideri distribuire Grafana contemporaneamente, aggiungi il parametro <code>--set grafana.enabled = true<\/code><\/i><\/p><\/blockquote>\n<p>Eseguendo questo comando, dovresti ottenere il seguente output:<\/p>\n<pre><code class=\"go\">ULTIMA DISTRIBUZIONE: Mar Nov 19 15:56:54 2019\nNAMESPACE: monitoring\nSTATO: DISTRIBUITO\nRISORSE:\n==&amp;gt; v1\/ClusterRole\nNOME ET&Agrave;\nloki-promtail-clusterrole 189d\n&hellip;\nNOTE:\nIl stack Loki &egrave; stato distribuito nel tuo cluster. Loki pu&ograve; ora essere aggiunto come fonte di dati in Grafana.\nVedi &lt;a href=&quot;http:\/\/docs.grafana.org\/features\/datasources\/loki\/&quot;&gt;http:\/\/docs.grafana.org\/features\/datasources\/loki\/&lt;\/a&gt; per ulteriori dettagli.<\/code><\/pre>\n<p>Guardando lo stato dei pod nello spazio dei nomi \u201cmonitoring\u201d, vedremo che tutto \u00e8 stato distribuito:<\/p>\n<pre><code class=\"go\">$ kubectl -n monitoring get pods -l release=loki<\/code><\/pre>\n<p>Risultato:<\/p>\n<pre><code class=\"go\">NOME                 PRONTO  STATO   RIAVVI  ET\u00c0\nloki-0               1\/1     Eseguito  0         147m\nloki-promtail-9zjvc  1\/1     Eseguito  0         3h25m\nloki-promtail-f6brf  1\/1     Eseguito  0         11h\nloki-promtail-hdcj7  1\/1     Eseguito  0         3h23m\nloki-promtail-jbqhc  1\/1     Eseguito  0         11h\nloki-promtail-mj642  1\/1     Eseguito  0         62m\nloki-promtail-nm64g  1\/1     Eseguito  0         24m<\/code><\/pre>\n<p>Tutti i pod sono in esecuzione. \u00c8 ora di effettuare alcuni test!<\/p>\n<h3>Collegamento a Grafana<\/h3>\n<p>Per connettersi a Grafana da Kubernetes, \u00e8 necessario aprire un tunnel al suo pod. Di seguito \u00e8 riportato il comando per aprire la porta 3000 per il pod Grafana:<\/p>\n<pre><code class=\"go\">$ kubectl -n port-forward monitoring svc\/loki-grafana 3000:80<\/code><\/pre>\n<p>Un altro aspetto importante \u00e8 la necessit\u00e0 di recuperare la password dell'amministratore di Grafana. La password \u00e8 memorizzata nel segreto <code>loki-grafana<\/code> nel campo <code>.data.admin-user<\/code> in formato base64.<\/p>\n<p>Per recuperarla, \u00e8 necessario eseguire il seguente comando:<\/p>\n<pre><code class=\"go\">$ kubectl -n monitoring get secret loki-grafana \n --template '{{index .data \"admin-password\" | base64decode}}'; echo<\/code><\/pre>\n<p>Utilizza questa password insieme all'account amministratore predefinito (admin).<\/p>\n<h3>Definizione della sorgente dati Loki in Grafana<\/h3>\n<p>Prima di tutto, assicurati che sia stata creata una sorgente dati Loki (Configurazione \/ Sorgente dati).<br \/>\nEcco un esempio:<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Loki - raccolta dei log utilizzando l&#039;approccio Prometheus\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/02\/3b670a4b1a8b4db74b1e1f525fd03129.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\"><br \/>\n<i>Esempio di configurazione della sorgente dati per Loki<\/i><\/p>\n<p>Cliccando su \u201cTest\u201d \u00e8 possibile verificare la connessione a Loki.<\/p>\n<h3>Facciamo richieste a Loki<\/h3>\n<p>Ora passa a Grafana nella sezione \u201cEsplora\u201d. Durante la ricezione dei log dai container, Loki aggiunge metadati da Kubernetes. In questo modo \u00e8 possibile visualizzare i log di un container specifico.<\/p>\n<p>Ad esempio, per selezionare i log del container promtail, puoi utilizzare la seguente query: <code>{container_name = \"promtail\"}<\/code>.<br \/>\nNon dimenticare di selezionare anche la sorgente dati Loki.<\/p>\n<p>Questa query restituir\u00e0 l'attivit\u00e0 dei container nel seguente formato:<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Loki - raccolta dei log utilizzando l&#039;approccio Prometheus\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/02\/ed2baebd374b9a6242cfc397776fa65f.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\"><br \/>\n<i>Risultato della query in Grafana <\/i><\/p>\n<h3>Aggiunta al dashboard<\/h3>\n<p>A partire da Grafana 6.4, \u00e8 possibile inserire informazioni sui log direttamente nel dashboard. Dopo ci\u00f2, l'utente potr\u00e0 passare rapidamente tra il numero di richieste sul proprio sito e i tracciamenti dell'applicazione.<\/p>\n<p>Di seguito \u00e8 riportato un esempio di dashboard che implementa questa interazione:<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Loki - raccolta dei log utilizzando l&#039;approccio Prometheus\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/02\/d76c5345d543579eb3768fcdb0a2567b.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\"><br \/>\n<i>Esempio di dashboard con metriche di Prometheus e log di Loki<\/i><\/p>\n<h3>Il futuro di Loki<\/h3>\n<p>Ho iniziato a usare Loki a maggio\/giugno con la versione 0.1. Oggi \u00e8 gi\u00e0 stata rilasciata la versione 1, e persino le versioni 1.1 e 1.2.<\/p>\n<p>Va detto che la versione 0.1 non era particolarmente stabile. Ma la 0.3 ha gi\u00e0 mostrato reali segni di maturit\u00e0, e le versioni successive (0.4, poi 1.0) hanno solo rafforzato questa impressione.<\/p>\n<p>Dopo 1.0.0, nessuno pu\u00f2 pi\u00f9 avere scuse per non utilizzare questo strumento straordinario.<\/p>\n<p>Miglioramenti futuri dovrebbero riguardare non tanto Loki, quanto piuttosto la sua integrazione con l'ottima Grafana. In effetti, in Grafana 6.4 \u00e8 gi\u00e0 disponibile una buona integrazione con i dashboard.<\/p>\n<p>Grafana 6.5, rilasciata di recente, migliora ulteriormente questa integrazione, riconoscendo automaticamente il contenuto dei log in formato JSON.<\/p>\n<p>Di seguito \u00e8 riportato un breve esempio di questo meccanismo:<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Loki - raccolta dei log utilizzando l&#039;approccio Prometheus\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/02\/1e0a5269f21e401f349a35788672aec1.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\"><br \/>\n<i>Utilizzo delle stringhe Loki visualizzate in Grafana<\/i><\/p>\n<p>\u00c8 possibile utilizzare uno dei campi JSON, ad esempio, per:<\/p>\n<ul>\n<li>collegamenti a strumenti esterni<\/li>\n<li>filtrare il contenuto dei log<\/li>\n<\/ul>\n<p>Ad esempio, puoi cliccare su traceId per passare a Zipkin o Jaeger.<\/p>\n<p>Tradizionalmente aspettiamo i vostri commenti e vi invitiamo a <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/otus.pw\/P37L\/\">un webinar aperto<\/a><\/noindex>, dove parleremo di come si \u00e8 sviluppato il settore DevOps nel corso del 2019 e discuteremo le possibili direzioni di sviluppo per il 2020.<\/p>\n<p>Fonte: <a content=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/otus\/blog\/487118\/\">habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>\u0421\u0430\u043b\u044e\u0442, \u0445\u0430\u0431\u0440\u043e\u0432\u0447\u0430\u043d\u0435! \u0412 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0434\u0432\u0435\u0440\u0438\u0438 \u0441\u0442\u0430\u0440\u0442\u0430 \u043d\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430 \u043d\u0430 \u043a\u0443\u0440\u0441 \u00abDevOps \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0438 \u0438 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b\u00bb \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u0438\u043b\u0438 \u0434\u043b\u044f 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