前提摘要：
业务在美国aws部署，当服务遇到问题时，如何根据服务日志进行debug。
涉及到服务日志如何收集以及检索，查询。满足典型的日志查询分析场景。
ELK参考：
对比业内标准流程，ELK（Elasticsearch , Logstash, Kibana）：日志采集，日志检索，检索展示，这些要在aws上找到相同功能或自建。
1 - 业务概览
部署在美国的业务有web端，app端后端服务等。
整体部署在aws 的 k8s集群上，如何对k8s集群里的这些服务进行日志检索呢？
我们先看下服务部署架构图，
服务部署架构图
通过业务架构图，可以看到，多个服务被部署，每个服务里面又有多个Pod，Pod里面的业务应用将日志输出到文件里。我们参照ELK流程考虑，
- 如何把日志采集回来。
- 如何存储到检索引擎里。
- 如何根据关键字进行日志查询，并进行展示。
2 - 方案制定
我们依次介绍下方案的概览，流程，最后描述下细节，对应操作的原因。
2.1 方案概览
a) 开启aws eks集群日志输出插件，采集标准输出。
(refs: https://docs.aws.amazon.com/zh_cn/eks/latest/userguide/fargate-logging.html)
b) 采集的数据回传到openSearch，并构建查询索引。
c) 使用kibana配合openSearch进行查询结果展示。
2.2 流程图
日志回收流程
2.3 具体操作以及原因
2.3.1 日志采集
首先，由于aws上k8s服务的限制，（aws上的k8s服务为EKS，限制为：EKS无额外挂载实体机器，纯serverless fargate模式下，无法对Pod中的文件直接进行采集，只能采集Pod中的标准输出），所以需要一个地方将文件转为标准输出。
此处采取的是side-car思路，同一个Pod内开一个container用于把文件中的内容输出到标准输出。这样做的好处是，外挂一个container采集，侵入性是最小的，对原container的服务应用无论是服务本身，还是资源上都是没有额外影响。
其次，考虑到日志本身的维护，日志被回传回去以后，长时间的老旧日志无需一直存在Pod中，这样会把磁盘打爆，需要定期切割然后删除老旧日志。还是side-car思路，再开一个container，用于日志的切割，定期删除，做log rotate。
这样整体有3个container，1个跑业务应用，1个跑日志切分删除，1个跑文件转标准输出，对应具体 k8s yaml配置：
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: sample-app
namespace: ${namespace}
labels:
app: sample-app
spec:
replicas: 1
selector:
matchLabels:
app: sample-app-pod
template:
metadata:
name: sample-app-pod
labels:
app: sample-app-pod
fargate: "yes"
annotations:
logs_enable: "true"
spec:
containers:
# container1: 业务程序
- name: nginx
image: nginx:latest
ports:
- name: http
containerPort: 80
env:
- name: LOG_DIR
value: /logs
volumeMounts:
- name: log-volume
mountPath: /logs
# container2: 日志切分，定期删除
- name: logrotate-es
image: blacklabelops/logrotate:1.3
imagePullPolicy: IfNotPresent
env:
- name: LOGS_DIRECTORIES
value: /logs/*.log
- name: LOGROTATE_COPIES
value: "5"
- name: LOGROTATE_SIZE
value: 50M
- name: LOGROTATE_CRONSCHEDULE
value: 0 0 0 * * *
- name: LOGROTATE_PARAMETERS
value: f
- name: LOGROTATE_DATEFORMAT
value: .%Y%m%d-%H:%M:%S
resources:
requests:
cpu: "1"
memory: 1Gi
volumeMounts:
- mountPath: /logs
name: log-volume
# container3: 日志文件转为标准输出
- name: fluent-bit
image: fluent/fluent-bit:latest
volumeMounts:
- name: log-volume
mountPath: /logs
command: [ "/fluent-bit/bin/fluent-bit" ]
args: [ "-i", "tail", "-p", "path=/logs/*.log", "-o", "stdout" ]
volumes:
- name: log-volume
emptyDir: {}
2.3.2 检索引擎
常见的检索引擎有elasticsearch 和 openSearch，而在aws上其包含cloudwatch 和 openSearch。这里选择开一个openSearch实例，作为检索引擎。
日志数据流入前，先创建下相关field的index索引，这样才能检索到相关field的内容。
添加索引
2.3.3 检索展示
用了openSearch 配套搭配的 Kibana。这里当然也可以根据我们的使用场景，预置一些语句，比如根据服务名称或者标签，加filter，做一些group分组，debug某个服务，先进入到对应分组，然后再进一步进行检索。
（dql语句参考 ：https://opensearch.org/docs/2.11/dashboards/dql）
最后让我们看下检索效果，我们检索一个加了索引的kubernetes.pod_name字段，检索查询词"nginx"：
检索展示
至此，参照着ELK流程，我们在aws上完成了业务日志的检索。
标签：aws，云服务，ELK，elasticsearch，open search，kibana
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