{"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":"Accesso a Kubernetes: EFK contro PLG","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p><img decoding=\"async\" alt=\"Accesso a 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 per le crescenti soluzioni cloud, a causa dell'aumento della complessit\u00e0 dei sistemi distribuiti. \u00c8 necessario per comprendere il loro comportamento. Servono strumenti scalabili in grado di raccogliere dati da tutti i servizi e fornire ai professionisti un'interfaccia unica per l'analisi delle prestazioni, la visualizzazione degli errori, la disponibilit\u00e0 e i registri. <\/p>\n<p><\/p>\n<p>Questi strumenti devono essere anche efficienti 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>Probabilmente avete gi\u00e0 sentito parlare del molto conosciuto ELK o EFK. Lo stack \u00e8 composto da diverse parti distinte: Elasticsearch (storage di oggetti), Logstash o FluentD (raccolta e aggregazione dei registri) e Kibana per la visualizzazione.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Uno schema di lavoro tipico \u00e8 il seguente:<\/p>\n<p><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Accesso a 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 storage distribuito di oggetti con ricerca e analisi in tempo reale. Una soluzione eccellente per dati parzialmente strutturati, come i log. Le informazioni sono archiviate in documenti JSON, indicizzate in tempo reale e distribuite attraverso i nodi del cluster. Viene applicato un indice invertito che contiene tutte le parole uniche e i documenti associati per la ricerca full-text, basata a sua volta sul motore di ricerca Apache Lucene.<\/p>\n<p><\/p>\n<p><strong>FluentD<\/strong> \u2014 \u00e8 un raccoglitore di dati che unifica i dati durante la loro raccolta e utilizzo. Cerca di strutturare i dati in JSON quanto pi\u00f9 possibile. La sua architettura \u00e8 estensibile, esistono pi\u00f9 di <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.fluentd.org\/plugins\/all\">centinaia di diverse estensioni<\/a><\/noindex>, supportate dalla community, per ogni esigenza.<\/p>\n<p><\/p>\n<p><strong>Kibana<\/strong> \u2014 uno strumento di visualizzazione dei dati per Elasticsearch con varie funzionalit\u00e0 aggiuntive, ad esempio analisi di serie temporali, grafici, apprendimento automatico e altro.<\/p>\n<p><\/p>\n<h3 id=\"arhitektura-elasticsearch\">Architettura Elasticsearch<\/h3>\n<p><\/p>\n<p>I dati del cluster Elasticsearch sono distribuiti su tutti i suoi 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 nelle distribuzioni scalabili di grandi dimensioni, ai nodi vengono solitamente assegnati compiti distinti.<\/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 ed esegue varie operazioni su di essi;<\/li>\n<li>nodo ingest \u2014 organizza pipeline per la trasformazione dei dati prima dell'indicizzazione;<\/li>\n<li>nodo di coordinamento \u2014 instradamento delle richieste, riduzione della fase di elaborazione della ricerca, coordinazione dell'indicizzazione di massa;<\/li>\n<li>nodo di allerta \u2014 avvio di attivit\u00e0 di notifica;<\/li>\n<li>nodo di machine learning \u2014 elaborazione delle attivit\u00e0 di apprendimento automatico.<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<p>Nella diagramma sottostante si mostra come i dati vengano memorizzati e replicati sui nodi per garantire una maggiore disponibilit\u00e0 dei dati.<\/p>\n<p><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Accesso a 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 ogni replica vengono memorizzati in un indice invertito, lo schema sottostante mostra come avviene:<\/p>\n<p><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Accesso a 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>, utilizzer\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, \u00e8 pi\u00f9 conosciuto come Grafana Loki. In ogni caso, questo stack sta guadagnando popolarit\u00e0 grazie alle sue soluzioni tecniche ben congegnate. Potresti gi\u00e0 aver sentito parlare di Grafana, un popolare strumento di 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, non i log stessi; questa soluzione tecnica lo rende semplice da utilizzare ed economicamente vantaggioso.<\/p>\n<p><\/p>\n<p><strong>Promtail<\/strong> \u2014 un agente per l'invio dei log dal sistema operativo al cluster Loki. <strong>Grafana<\/strong> \u2014 uno strumento di visualizzazione basato sui dati di Loki.<\/p>\n<p><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Accesso a 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 ben adatto per lo storage 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 singolo processo che come pi\u00f9 processi, garantendo scalabilit\u00e0 orizzontale.<\/p>\n<p><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Accesso a 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 funzionare sia come un'applicazione monolitica che come microservizio. L'esecuzione come processo unico pu\u00f2 essere utile per lo sviluppo locale o per un monitoraggio leggero. Per l'implementazione industriale e i carichi scalabili, \u00e8 consigliato utilizzare l'opzione microservizio. Le vie di scrittura e lettura dei dati sono separate, consentendo una configurazione e una scalabilit\u00e0 sufficientemente flessibili.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Esaminiamo l'architettura del sistema di raccolta dei log senza entrare nei dettagli:<\/p>\n<p><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Accesso a Kubernetes: EFK contro PLG\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/f66b90693295acb723b01aecfd7381dd.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/p>\n<p><\/p>\n<p>Ecco una descrizione (architettura a microservizi):<\/p>\n<p><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Accesso a 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), raccoglie i log dalle attivit\u00e0 e si rivolge all'API Kubernetes per ottenere i metadati che contrassegneranno i log. Successivamente, invia i log al servizio principale Loki. Le stesse regole di etichettatura utilizzate in Prometheus vengono applicate per la corrispondenza dei metadati.<\/p>\n<p><\/p>\n<p><strong>Distributor<\/strong> \u2014 un servizio distribuitore che funziona come buffer. Per elaborare milioni di record, impacchetta i dati in arrivo, comprimendoli a blocchi man mano che vengono ricevuti. Funzionano simultaneamente pi\u00f9 ricevitori di dati, ma i log appartenenti a un singolo flusso di dati in arrivo devono trovarsi solo in uno di essi per tutti i suoi blocchi. Questo \u00e8 organizzato come un anello di ricevitori e hashing sequenziale. Per la tolleranza ai guasti e la ridondanza, viene eseguito n volte (3 se non configurato).<\/p>\n<p><\/p>\n<p><strong>Ingester<\/strong> \u2014 un servizio ricevitore. I blocchi di dati arrivano compressi con log aggiunti. Una volta che un blocco raggiunge una dimensione sufficiente, il blocco viene scaricato nel database. I metadati vanno nell'indice, mentre i dati del blocco con il log finiscono in Chunks (di solito \u00e8 uno storage a oggetti). Dopo il caricamento, il ricevitore crea un nuovo blocco nel quale verranno aggiunti nuovi record.<\/p>\n<p><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Accesso a 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 ancora.<\/p>\n<p><\/p>\n<p><strong>Chunks<\/strong> \u2014 blocchi di log compressi, di solito memorizzati in uno storage a oggetti, ad esempio, S3.<\/p>\n<p><\/p>\n<p><strong>Querier<\/strong> \u2014 un percorso di lettura che svolge tutto il lavoro sporco. Analizza l'intervallo di tempo e le etichette, quindi verifica l'indice per cercare corrispondenze. Successivamente, legge i blocchi di dati e li filtra per ottenere i risultati.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Ora diamo un'occhiata a tutto questo in azione.<\/p>\n<p><\/p>\n<h3 id=\"ustanovka-1\">Installazione<\/h3>\n<p><\/p>\n<p>Per l'installazione in Kubernetes, il modo pi\u00f9 semplice \u00e8 utilizzare helm. Presumiamo che tu lo abbia gi\u00e0 installato e configurato (<noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/southbridge\/blog\/507656\/\">e la versione tre!<\/a><\/noindex> <em>nota del traduttore<\/em>)<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Aggiungiamo il repository e installiamo il 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 log dei pod Etcd.<\/p>\n<p><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Accesso a Kubernetes: EFK contro PLG\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/36efc5b7abe7ad3c3f8869bd09a9e3e7.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/p>\n<p><\/p>\n<p>Ora discutiamo dell'architettura di entrambi i sistemi e confrontiamo le loro funzionalit\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 si utilizza Query DSL e Lucene query language, che consentono la ricerca full-text. Questo \u00e8 un motore di ricerca consolidato e potente, con ampio supporto per gli operatori. Con esso, puoi cercare nel 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). Esso impiega le etichette dei log per filtrare e recuperare i dati dai log. \u00c8 possibile usare alcuni operatori e fare delle operazioni aritmetiche, come descritto <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/github.com\/grafana\/loki\/blob\/master\/docs\/logql.md\">qui<\/a><\/noindex>, ma per capacit\u00e0 rimane indietro rispetto al linguaggio Elastic.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Poich\u00e9 le query in Loki sono legate alle etichette, \u00e8 facile correlare queste ultime 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 scalabili orizzontalmente, ma con Loki \u00e8 pi\u00f9 semplice, poich\u00e9 ha percorsi di lettura e scrittura dei dati separati, oltre a un'architettura a microservizi. Loki pu\u00f2 essere configurato in base alle tue esigenze e pu\u00f2 gestire volumi molto elevati di dati di 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 ridurre l'OPEX, entrambi gli stack supportano la multi-tenancy. Per Elasticsearch ci sono diverse <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.elastic.co\/blog\/found-multi-tenancy\">modalit\u00e0<\/a><\/noindex> di separazione dei clienti: un 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\">supporto<\/a><\/noindex> sotto forma dell'intestazione HTTP X-Scope-OrgID.<\/p>\n<p><\/p>\n<h3 id=\"stoimost\">Costo<\/h3>\n<p><\/p>\n<p>Loki \u00e8 molto efficiente dal punto di vista economico poich\u00e9 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\/\">risparmio di spazio di archiviazione<\/a><\/noindex> e di memoria (cache), in quanto l'archiviazione a oggetti \u00e8 pi\u00f9 economica rispetto a quella a blocchi utilizzata nei cluster Elasticsearch.<\/p>\n<p><\/p>\n<h2 id=\"zaklyuchenie\">Conclusione<\/h2>\n<p><\/p>\n<p>Il stack EFK pu\u00f2 essere utilizzato per diverse finalit\u00e0, fornendo la massima flessibilit\u00e0 e un'interfaccia multifunzionale di Kibana per analisi, visualizzazioni e query. Inoltre, pu\u00f2 essere potenziato con capacit\u00e0 di apprendimento automatico.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Il stack Loki \u00e8 utile nell'ecosistema Kubernetes grazie al meccanismo di scoperta dei metadati. \u00c8 possibile facilmente mappare 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 di archiviazione a lungo termine dei log, Loki rappresenta un'ottima scelta per l'ingresso nelle soluzioni cloud.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Ci sono pi\u00f9 alternative sul mercato, alcune delle quali potrebbero essere migliori per te. Ad esempio, per GKE c'\u00e8 integrazione con Stackdriver, che offre un'ottima soluzione 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 collaboratori <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/to.slurm.io\/7x-vEQ\">del centro di formazione Sl\u00ebrm<\/a><\/noindex> \u2014 corsi intensivi, videoconferenze e formazione aziendale da 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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