{"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\/it\/blog\/administrirovanie\/logirovanie-v-kubernetes-efk-protiv-plg","title":{"rendered":"Logging in Kubernetes: EFK contro PLG","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p><img decoding=\"async\" alt=\"Logging in Kubernetes: EFK contro PLG\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/0b7076a32f4c9a830bf6b765055510cc.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/p>\n<p><\/p>\n<p>Il monitoraggio \u00e8 diventato un componente fondamentale delle crescenti soluzioni cloud, con l'aumento della complessit\u00e0 dei sistemi distribuiti. \u00c8 necessario per comprendere il loro comportamento. Sono necessari strumenti scalabili in grado di raccogliere dati da tutti i servizi e fornire agli esperti un'interfaccia unica con analisi delle prestazioni, visualizzazione degli errori, disponibilit\u00e0 e registri. <\/p>\n<p><\/p>\n<p>Questi strumenti devono anche essere efficaci e performanti. In questo articolo esamineremo due stack tecnologici popolari: EFK (Elasticsearch) e PLG (Loki) analizzando le loro architetture e differenze.<\/p>\n<p><noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><\/p>\n<h2 id=\"stek-efk\">Stack EFK<\/h2>\n<p><\/p>\n<p>Forse hai gi\u00e0 sentito parlare del molto popolare ELK o EFK. Lo stack \u00e8 composto da diverse parti: Elasticsearch (archivio oggetti), Logstash o FluentD (raccolta e aggregazione dei log) e Kibana per la visualizzazione.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Uno schema di funzionamento tipico appare cos\u00ec:<\/p>\n<p><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Logging in Kubernetes: EFK contro 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 archivio oggetti distribuito con ricerca e analisi in tempo reale. Una soluzione eccellente per dati parzialmente strutturati, come i log. Le informazioni sono memorizzate in documenti JSON, indicizzate in tempo reale e distribuite tra i nodi del cluster. Viene utilizzato un indice inverso che contiene tutte le parole uniche e i documenti ad esse associati per la ricerca full-text, che a sua volta si basa sul motore di ricerca Apache Lucene.<\/p>\n<p><\/p>\n<p><strong>FluentD<\/strong> \u2014 \u00e8 un raccoglitore di dati che unifica le informazioni al momento della raccolta e del consumo. Cerca di strutturare i dati in JSON il pi\u00f9 possibile. La sua architettura \u00e8 estensibile, ci sono pi\u00f9 di <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.fluentd.org\/plugins\/all\">centinaia di estensioni diverse<\/a><\/noindex>, supportate dalla comunit\u00e0, per ogni evenienza.<\/p>\n<p><\/p>\n<p><strong>Kibana<\/strong> \u2014 uno strumento di visualizzazione dei dati per Elasticsearch con varie funzionalit\u00e0 aggiuntive, come analisi delle serie temporali, grafici, machine learning e altro ancora.<\/p>\n<p><\/p>\n<h3 id=\"arhitektura-elasticsearch\">Architettura di Elasticsearch<\/h3>\n<p><\/p>\n<p>I dati del cluster Elasticsearch sono distribuiti tra tutti i nodi. Il cluster \u00e8 composto da diversi nodi per migliorare la disponibilit\u00e0 e la resilienza. Ogni nodo pu\u00f2 svolgere tutti i ruoli del cluster, ma nei grandi deployment scalabili ai nodi vengono solitamente assegnati compiti specifici.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Tipi di nodi del cluster:<\/p>\n<p><\/p>\n<ul>\n<li>nodo master \u2014 gestisce il cluster, ne servono almeno tre, uno \u00e8 sempre attivo;<\/li>\n<li>nodo dati \u2014 memorizza i dati indicizzati e svolge vari compiti con essi;<\/li>\n<li>ingest node \u2014 organizza pipeline per la trasformazione dei dati prima dell indicizzazione;<\/li>\n<li>coordinating node \u2014 instradamento delle richieste, riduzione della fase di elaborazione delle ricerche, coordinamento dell indicizzazione di massa;<\/li>\n<li>alerting node \u2014 avvio dei compiti di notifica;<\/li>\n<li>machine learning node \u2014 elaborazione dei compiti di apprendimento automatico.<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<p>Nella diagramma qui sotto \u00e8 mostrato come i dati siano salvati e replicati sui nodi per garantire maggiore disponibilit\u00e0 dei dati.<\/p>\n<p><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Logging in Kubernetes: EFK contro PLG\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/b476660dc60aca34fbe421b8eaf0ee31.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/p>\n<p><\/p>\n<p>I dati di ciascuna replica sono memorizzati nell indice invertito; lo schema qui sotto mostra come avviene:<\/p>\n<p><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Logging in Kubernetes: EFK contro PLG\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/0341c127742a5e8fe787f2076be0464f.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/p>\n<p><\/p>\n<h3 id=\"ustanovka\">Installazione<\/h3>\n<p><\/p>\n<p>Puoi visualizzare i dettagli <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\">qui<\/a><\/noindex>, user\u00f2 il chart helm:<\/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\">Stack PLG<\/h2>\n<p><\/p>\n<p>Non sorprendere se non riesci a trovare questo acronimo, poich\u00e9 \u00e8 pi\u00f9 conosciuto come Grafana Loki. In ogni caso, questo stack sta guadagnando popolarit\u00e0 poich\u00e9 applica soluzioni tecniche ben ponderate. Potresti gi\u00e0 aver sentito parlare di Grafana, uno strumento popolare per la visualizzazione. I suoi creatori, ispirandosi a Prometheus, hanno sviluppato Loki, un sistema di aggregazione dei log ad alte prestazioni e scalabile orizzontalmente. Loki indicizza solo i metadati e non i log stessi; questa soluzione tecnica lo ha reso facile da usare ed economicamente vantaggioso.<\/p>\n<p><\/p>\n<p><strong>Promtail<\/strong> \u2014 agente per inviare i log dal sistema operativo al cluster Loki. <strong>Grafana<\/strong> \u2014 strumento di visualizzazione basato sui dati di Loki.<\/p>\n<p><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Logging in Kubernetes: EFK contro PLG\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/3cc613eacf013723d46e7d31ff166dac.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/p>\n<p><\/p>\n<p>Loki \u00e8 costruito sugli stessi principi di Prometheus, quindi \u00e8 adatto per la memorizzazione e l analisi dei log di Kubernetes.<\/p>\n<p><\/p>\n<h3 id=\"arhitektura-loki\">Architettura di Loki<\/h3>\n<p><\/p>\n<p>Loki pu\u00f2 essere eseguito sia in modalit\u00e0 di processo singolo, sia come pi\u00f9 processi, permettendo cos\u00ec la scalabilit\u00e0 orizzontale.<\/p>\n<p><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Logging in Kubernetes: EFK contro PLG\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/82679c9a38f6115d0c8f3911533fb9f6.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/p>\n<p><\/p>\n<p>Pu\u00f2 anche funzionare sia come applicazione monolitica che come microservizio. L'esecuzione come processo singolo pu\u00f2 essere utile per lo sviluppo locale o per il monitoraggio ridotto. Per l'implementazione industriale e carichi scalabili, si consiglia di adottare la variante microservizio. Le vie di scrittura e lettura dei dati sono separate, quindi pu\u00f2 essere sintonizzato e scalato abbastanza finemente in base alle necessit\u00e0.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Diamo un\u2019occhiata all'architettura del sistema di raccolta dei log senza scendere nei dettagli:<\/p>\n<p><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Logging in Kubernetes: EFK contro PLG\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/f66b90693295acb723b01aecfd7381dd.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/p>\n<p><\/p>\n<p>E qui \u2014 una descrizione (architettura microservizio):<\/p>\n<p><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Logging in Kubernetes: EFK contro PLG\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/a2d74e86e75c4fb3ef39823ed2170517.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/p>\n<p><\/p>\n<p>Componenti:<\/p>\n<p><\/p>\n<p><strong>Promtail<\/strong> \u2014 un agente installato sui nodi (sotto forma di un insieme di servizi), estrae i registri dalle attivit\u00e0 e si rivolge all'API di Kubernetes per ottenere i metadati con cui verranno contrassegnati i registri. Poi invia il registro al servizio principale Loki. Per la corrispondenza dei metadati, si applicano le stesse regole di etichettatura come in Prometheus.<\/p>\n<p><\/p>\n<p><strong>Distributore<\/strong> \u2014 un servizio distributore che funge da buffer. Per elaborare milioni di record, compone i dati in arrivo, comprimendoli in blocchi man mano che arrivano. Funzionano simultaneamente pi\u00f9 riceventi di dati, ma i registri appartenenti a un unico flusso di dati in ingresso devono trovarsi solo in uno di essi per tutti i suoi blocchi. Questo \u00e8 organizzato sotto forma di un anello di riceventi e di hashing sequenziale. Per tolleranza agli errori e ridondanza, viene eseguita n volte (3, se non configurato).<\/p>\n<p><\/p>\n<p><strong>Ingester<\/strong> \u2014 un servizio ricevente. I blocchi di dati arrivano compressi con registri aggiunti. Una volta che un blocco raggiunge una dimensione sufficiente, si esegue il caricamento del blocco nel database. I metadati vanno nell'indice, mentre i dati del blocco con il registro finiscono in Chunks (di solito archivio oggetti). Dopo il caricamento, il ricevente crea un nuovo blocco in cui verranno aggiunti nuovi record.<\/p>\n<p><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Logging in Kubernetes: EFK contro 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 database, DynamoDB, Cassandra, Google BigTable e altro.<\/p>\n<p><\/p>\n<p><strong>Chunks<\/strong> \u2014 blocchi di registri in forma compressa, solitamente memorizzati in archivi oggetti, come S3.<\/p>\n<p><\/p>\n<p><strong>Querier<\/strong> \u2014 il percorso di lettura che svolge tutto il lavoro pesante. Controlla l'intervallo di tempo e le etichette, poi esamina l'indice per cercare corrispondenze. Successivamente legge i blocchi di dati e li filtra per ottenere il risultato.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>E ora diamo un'occhiata a tutto in azione.<\/p>\n<p><\/p>\n<h3 id=\"ustanovka-1\">Installazione<\/h3>\n<p><\/p>\n<p>Per l'installazione in Kubernetes, \u00e8 pi\u00f9 semplice utilizzare helm. Supponiamo che tu l'abbia gi\u00e0 installato e configurato (<noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/southbridge\/blog\/507656\/\">e la terza versione!<\/a><\/noindex> <em>nota del traduttore<\/em>)<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Aggiungiamo il repository e installiamo lo 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>Di seguito \u00e8 riportato un esempio di dashboard che mostra i dati da Prometheus per le metriche Etcd e Loki per i registri dei pod Etcd.<\/p>\n<p><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Logging in Kubernetes: EFK contro PLG\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/36efc5b7abe7ad3c3f8869bd09a9e3e7.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/p>\n<p><\/p>\n<p>E ora discutiamo dell'architettura di entrambi i sistemi, confrontandone anche le capacit\u00e0.<\/p>\n<p><\/p>\n<h2 id=\"sravnenie\">Confronto<\/h2>\n<p><\/p>\n<h3 id=\"yazyk-zaprosov\">Linguaggio di query<\/h3>\n<p><\/p>\n<p>In Elasticsearch viene utilizzato il Query DSL e il linguaggio di query Lucene, che garantiscono la possibilit\u00e0 di ricerca full-text. \u00c8 un motore di ricerca potente e consolidato con un ampio supporto per gli operatori. Con esso, \u00e8 possibile cercare per contesto e ordinare per rilevanza. <\/p>\n<p><\/p>\n<p>Dall'altra parte del ring c'\u00e8 LogQL, utilizzato in Loki, erede di PromQL (linguaggio di query di Prometheus). Utilizza le etichette dei log per filtrare e selezionare i dati dei log. \u00c8 possibile utilizzare alcuni operatori e funzioni aritmetiche, come descritto <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/github.com\/grafana\/loki\/blob\/master\/docs\/logql.md\">qui<\/a><\/noindex>, ma in termini di funzionalit\u00e0 \u00e8 inferiore rispetto al linguaggio di Elastic.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Poich\u00e9 le query in Loki sono legate alle etichette, \u00e8 facile confrontarle con le metriche, rendendo cos\u00ec pi\u00f9 semplice organizzare il monitoraggio operativo.<\/p>\n<p><\/p>\n<h3 id=\"masshtabiruemost\">Scalabilit\u00e0<\/h3>\n<p><\/p>\n<p>Entrambi gli stack sono orizzontalmente scalabili, ma con Loki \u00e8 pi\u00f9 semplice, poich\u00e9 ha percorsi di lettura e scrittura dei dati separati e una architettura a microservizi. Loki pu\u00f2 essere adattato alle vostre esigenze e pu\u00f2 essere utilizzato per volumi molto grandi di dati log.<\/p>\n<p><\/p>\n<h3 id=\"multiarendnost\">Multi-tenancy<\/h3>\n<p><\/p>\n<p>La multi-tenancy del cluster \u00e8 un tema comune per la riduzione dell'OPEX; entrambi gli stack forniscono multi-tenancy. Per Elasticsearch ci sono diversi <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.elastic.co\/blog\/found-multi-tenancy\">metodi<\/a><\/noindex> di separazione dei clienti: indice separato per ogni cliente, instradamento basato sul cliente, campi unici per il cliente, filtri di ricerca. In Loki c'\u00e8 <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/github.com\/grafana\/loki\/blob\/master\/docs\/operations\/multi-tenancy.md\">highlightsFromPoint()<\/a><\/noindex> in forma di intestazione HTTP X-Scope-OrgID.<\/p>\n<p><\/p>\n<h3 id=\"stoimost\">Prezzo<\/h3>\n<p><\/p>\n<p>Loki \u00e8 molto economicamente efficace grazie al fatto che non indicizza i dati, ma solo i metadati. In questo modo si ottiene <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/grafana.com\/blog\/2020\/02\/19\/how-loki-reduces-log-storage\/\">un risparmio di spazio di archiviazione<\/a><\/noindex> e di memoria (cache), poich\u00e9 lo storage a oggetti \u00e8 pi\u00f9 economico di quello a blocchi, utilizzato nei cluster Elasticsearch.<\/p>\n<p><\/p>\n<h2 id=\"zaklyuchenie\">Conclusione<\/h2>\n<p><\/p>\n<p>Lo stack EFK pu\u00f2 essere utilizzato per vari scopi, fornendo massima flessibilit\u00e0 e un'interfaccia multifunzionale Kibana per analisi, visualizzazione e query. Pu\u00f2 essere ulteriormente migliorato con funzionalit\u00e0 di machine learning.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Lo stack Loki \u00e8 utile nell'ecosistema Kubernetes grazie al meccanismo di rilevamento dei metadati. \u00c8 facile abbinare i dati per il monitoraggio basato su serie temporali in Grafana e nei log.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Quando si tratta di costi e conservazione a lungo termine dei log, Loki \u00e8 una scelta eccellente per entrare nelle soluzioni basate sul cloud.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Ci sono pi\u00f9 alternative sul mercato - alcune potrebbero essere migliori per te. Ad esempio, per GKE c'\u00e8 l'integrazione Stackdriver, che offre una soluzione eccellente per il monitoraggio. Non le abbiamo incluse nella nostra analisi in questo articolo.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Link:<\/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>L'articolo \u00e8 stato tradotto e preparato per Habr dai dipendenti <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/to.slurm.io\/7x-vEQ\">del centro di formazione Slurm<\/a><\/noindex> - corsi intensivi, video corsi e formazione aziendale da parte di esperti praticanti (Kubernetes, DevOps, Docker, Ansible, Ceph, SRE, Agile)<\/em><\/p>\n<p>Fonte: <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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