基于实时ETL的日志存储与分析实践

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基于实时ETL的日志存储与分析实践

云栖号资讯小编 2020-08-31 11:07:44 浏览906
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日志大数据下的鱼和熊掌

我们正处于大数据、多样化数据(非结构化)的时代,实时的机器数据快速产生,做一家数据公司的核心之一是如何充分利用好大量日志数据。

由此背景,对日志的采集、存储、分析、管理也提出了更高的挑战,其中包括鱼和熊掌的选择问题:

  • 鱼:成本高昂可能导致数据被删除,由此错过了价值发现。在数据量快速增长的同时,客户要保留更长时间的日志,还希望在相应场景下降低存储成本一半或更多。
  • 熊掌:实时数据占机器数据的比例逐步增加,在实时价值越来越受重视的今天,客户希望继续得到交互式、一站式的体验。

鱼和熊掌如何得兼?这里讨论成本与体验的平衡。

阿里云日志服务(SLS)是针对机器数据的一站式服务,为用户提供快捷的数据采集、消费、投递以及查询分析等功能,提升运维、运营效率。

我们在服务众多客户的时候,观察到在很多场景下,伴随日志量的不断增长,数据呈现出访问热度的差异。例如:

  • 机器指标不断地追加更新,但在监控指标仪表盘上,新数据的访问频率远超过一天前的数据。
  • 排查异常时,研发人员通过 tail 和 grep 关注 ERROR/WARN 日志的变化,定位问题往往不需要几天前的程序日志。
  • 数据按业务属性有重要程度之分,大量非生产环境日志数据在7天后被访问概率很低,而最近的生产日志需要被灵活访问到。

本文将为大家介绍在 SLS 上兼顾日志数据灵活性、经济性的存储策略与实践。

基于数据加工与投递的业务分层

数据系统架构

以 SLB 访问日志处理为例,一个区域下的多个实例数据通常存放在一个全量 Logstore 下(10 秒级延迟)。在该 Logstore 上配置数据加工作业实现数据预处理、按业务标签做数据流转。

错误、高延时的请求,需保证实时查询、快速统计能力,可以规划到一个带 SLS 索引的 Logstore。

其它的所有生产域名请求日志,需要长期存储以备审计、合规,可以转储临时 Logstore(充当桥梁)并投递到更经济的存储。

image

运维数据管道往往比较复杂,SLS 提供的 Serverless 的加工、投递服务,开箱即用。让如上方案实现起来更容易,且具有成本优势。

数据加工实现预处理

对于 SLB 七层监听的访问日志,URI 字段包含高价值的业务 key-value 字段,UserAgent 字段可以辅助监控各个端上的服务质量、稳定性。

加工前原日志部分字段:

request_uri: /api/get.convert.v2?fn=callback&url=https%3A%2F%2Fmini.yyrtv.com%2Fr%2F80ba436b763b747d.html%3Ffrom%3D320101%26site%3D1
http_user_agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3947.100 Safari/537.36

加工 DSL 针对日志规整、抽取场景做处理:

  • 通过 e_kv 抽取 URI 中的业务 key-value 对。
  • 通过 ua_parse_all 对 http_user_agent 字符串做自动抽取。
e_kv('request_uri', prefix = 'uri.')
e_set('ua', ua_parse_all(v('http_user_agent')))
e_json("ua", depth = 1, fmt = 'root')
e_drop_fields('ua', '__tag__:__receive_time__')

URI 抽取得到 fn、url 两个业务 key-value 对,使用 e_json 函数对 ua_parse_all 的结果做进一步抽取得到设备、OS、UA 结构化信息。
加工后结果字段如下:

uri.fn:  callback
uri.url:  https%3A%2F%2Fmini.yyrtv.com%2Fr%2F80ba436b763b747d.html%3Ffrom%3D320101%26site%3D1
ua.device:  {"family": "Other"}
ua.os:  {"family": "Windows", "major": "7"}
ua.user_agent:  {"family": "Chrome", "major": "69", "minor": "0", "patch": "3947"}

数据加工实现数据分流

加工提供算子快速实现多源的数据汇集、同源数据的多目标分发,支持攒批发送(增加吞吐、利于压缩存储)、数据写入异常自动重试。
如下加工 DSL 实现了:

  • 如果 RS 处理延迟有值且大于5.0秒,或者状态码非200,这部分数据写入目标 debug。
  • 符合正则表达式的线上域名产生的访问日志,全部写入到目标 product-host。
e_if(op_or(
        op_and(op_ne(v('upstream_response_time'), '-'), op_ge(ct_float(v('upstream_response_time')), 5.0)), 
        op_ne(v('status'), '200')),
    e_coutput(name = 'debug'))
e_if(e_search('host ~= ".*-prod\.com"'), e_output(name = 'product-host'))
e_drop()

源 Logstore 不开启索引并缩短存储周期到 1 天,将上述两段 DSL 保存到一个加工作业运行,数据实时处理后流向两个下游 Logstore:

  • debug:存储周期设置为 30 天,开启索引。
  • product-host:存储周期设置为 1 天,开启 OSS 投递。

    image

索引计算实现在线分析

SLS 开启 Logstore 索引大大提高了数据分析的灵活性,适合热的数据存储与处理场景。可以完成实时的查询、同步的 SQL 交互、丰富的可视化、基于业务日志的告警。

通过 UserAgent 统计设备厂商、设备 OS 分布

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计算后端服务器处理延迟超过 60 秒的请求来源 IP 地理分布

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数据投递实现OSS数据湖

SLS 投递服务帮助实现数据在阿里云生态、开源软件上自由流转,破除数据孤岛,提升客户上云的灵活性,降低系统适配成本。

按下图配置,对全量生产域名的访问日志(product-host),在 Logstore 开启 OSS 投递,将数据以分钟级延迟同步到 OSS 存储桶。

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SLS 数据 投递到 OSS 数据湖上,常见有两种场景:

极低成本存储

投递时配置开启压缩以降低对象文件大小(日志一般为5~15倍压缩比),数据长期冷存储甚至可以选择归档存储类型或低频访问存储类型 OSS bucket。

数据湖存储,兼顾中低频分析

SLS 投递 OSS 提供行存(json/csv)格式、列存(parquet)格式选择,可以根据自定义 key 列表来构建文件。

根据计算引擎(Spark、DLA 等)的特性,选择适当文件格式,可以在计算效率和成本之间取得一个平衡。

例如,使用 OSS select 指定对象文件做简单的数据查询,基于 OSS 的多种存储、计算分离实践都可以通过 Select 做加速。

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总结

随着业务场景支持的逐步深入,在 SLS 目前有以下存储实体:

  • LogHub:流式存储,提供实时 pub/sub 能力。
  • Index:倒排索引、列存等,支撑交互式查询体验。
  • Metric:针对指标数据特征,做到高效存储、读取效率。
  • 外部存储:OSS、RDS、MaxCompute 等,可以作为投递目标或是富化日志的源头。

    image

多个存储实体之间,通过连线可以实现数据的流动分层。

在日志数据融合、价值释放、高效利用的道路上,SLS 数据加工、投递持续做好管道服务,满足更多样化的场景需求。

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