RAINBOND服务⽇日志管理理 好⾬雨交付⼯工程师-郭逊 RAINBOND 线上培训（第⼋八期） 2019/7/31 1.Rainbond⾃自身的⽇日志管理理机制 2.对接 Elasticsearch 3.演示示例例 ⼤大纲 RAINBOND 线上培训（第⼋八期） 2019/7/31 1.RAINBOND⾃自身⽇日志管理理机制 1.1 ⽇日志界⾯面 RAINBOND 2019/7/31 1.RAINBOND⾃自身⽇日志管理理机制 1.1 ⽇日志界⾯面 RAINBOND 线上培训（第⼋八期） 2019/7/31 1.RAINBOND⾃自身⽇日志管理理机制 1.1 ⽇日志界⾯面 RAINBOND 线上培训（第⼋八期） 2019/7/31 1.RAINBOND⾃自身⽇日志管理理机制 1.2 Rainbond⽇日志收集原理理 RAINBOND 线上培训（第⼋八期） 线上培训（第⼋八期） 2019/7/31 1.RAINBOND⾃自身⽇日志管理理机制 1.3 ⽇日志来源，以及相关原理理 node服务功能与⻆角⾊色 rbd-eventlog组件功能与⻆角⾊色 NODE服务会监视DOCKERD进程，观察其创建与销毁容器。获取⽂件系统中容器⽇志的路径，
 监视来⾃容器标准输出和标准错误输出，并以UDP协议分发到RBD-EVENTLOG组件。 接收来

OpenShift Container Platform 4.8 日志记录 OpenShift Logging 安装、使用和发行注记 Last Updated: 2023-06-12 OpenShift Container Platform 4.8 日志记录 OpenShift Logging 安装、使用和发行注记 法律通告 法律通告 Copyright © 2023 Red Hat owners. 摘要 摘要 本文档提供有关安装、配置和使用 OpenShift Logging 的说明，该 Logging 将汇总多个 OpenShift Container Platform 服务的日志。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 目 目录 录 第 第 1 章 章 LOGGING 发 发行注 行注记 记 1.1. 日志记录 5.4.9 1.2. LOGGING 5.4.8 1.3. LOGGING 5.4.6 1.4. LOGGING 5.4.5 1.5. LOGGING 5.4.4 1.6. LOGGING

OpenShift Container Platform 4.7 日志记录 OpenShift Logging 安装、使用和发行注记 Last Updated: 2023-03-24 OpenShift Container Platform 4.7 日志记录 OpenShift Logging 安装、使用和发行注记 Enter your first name here. Enter your owners. 摘要 摘要 本文档提供有关安装、配置和使用 OpenShift Logging 的说明，该 Logging 将汇总多个 OpenShift Container Platform 服务的日志。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 新功能及功能增强 1.2.1.2. 弃用和删除的功能 1.2.1.2.1. Elasticsearch Curator 已被删除 1.2.1.2.2. 使用旧的 Fluentd 和旧 syslog 方法转发日志已被弃用 1.2.1.3. 程序错误修复 1.2.2. OpenShift Logging 5.0.9 1.2.2.1. 程序错误修复 1.2.2.2. CVE 1.2.3. OpenShift

将数据写入磁盘并在磁盘上持久化，所以其性能取决于磁盘性能。虽然 etcd 并不是有非常高的 I/O 负载，但它需要使用一个具有低延迟的块设备才能获得最佳性能和稳定性。因为 etcd 的共识协议依 赖于将元数据永久存储到一个日志 (WAL)，所以 etcd 对磁盘的写延迟非常敏感。减慢来自其他进程的磁 盘活动和磁盘活动可能会导致长时间的 fsync 延迟。 这些延迟可能会导致 etcd 丢失心跳，不会及时向磁盘提交新的建议，并最终遇到请求超时和临时丢失问 节点上并置其他工作负载，并共享相同的底层 I/O 基础架构。 就延迟而言，应该在一个可最少以 50 IOPS 按顺序写入 8000 字节的块设备上运行。也就是说，当有一 个 20ms 的延迟时，使用 fdatasync 来同步 WAL 中的写入操作。对于高负载的集群，建议使用 8000 字 节的连续 500 IOPS (2 毫秒)。要测量这些数字，您可以使用基准测试工具，如 fio。 要实现这样的性能，在由低延迟和高吞吐量的 SSD 高带宽读取，加快从故障恢复。 固态硬盘是最小的选择，NVMe 驱动器是首选的。 来自不同制造商的服务器级硬件可以提高可靠性。 RAID 0 技术以提高性能。 专用 etcd 驱动器。不要将日志文件或其他重重工作负载放在 etcd 驱动器中。 注意 注意 第 第 1 章 章 推荐的主机 推荐的主机实 实践 践 13 注意 注意 避免 NAS 或 SAN 设置，以及旋转驱动器。Ceph

etcd_server_proposals_failed_total 提案失败次数 • etcd_disk_backend_commit_duration_seconds • etcd_disk_wal_fsync_duration_seconds etcd 强依赖硬盘做数据持久化，一定要用IO性能高的盘，要 特别关注硬盘相关的写入指标 Kubernetes 资源对象 的监控 Kubernetes资源对象的监控 Pod内的业务应用的监控 - 两种埋点方式 • Pod 内的业务应用，有两种典型的埋点方案，statsd 和 prometheus sdk，当然，也可以用日志的方式，但是成 本比价高，处理起来比较麻烦，如果业务程序是自己研发团队写的，可控，尽量就别用日志来暴露监控指标 • statsd 出现的时间比较久了，各个语言都有 sdk，很完善，业务程序内嵌 statsd 的 sdk，截获请求之后通过 UDP 推送给兼容 agent 监控服 务端 Pod-001 业务 容器 Pod-002 业务 容器 agent 监控服 务端 Pod内的业务应用的监控 - 日志转metrics数据流向 • 如果实在没办法埋点，通过 mtail 解析日志从中提取 metrics 也是一种方案，categraf 后面计划把 mtail 直接集 成进来，这样就可以省去一个二进制 Pod-001 业务 容器

时数据处理能力 针对行业的功能增强，应对丌同行业的大数据挑戓 Hive 0.9.0 交互式数据仓库 Sqoop 1.4.1 关系数据ETL工具 Flume 1.1.0 日志收集工具 Intel Hadoop Manager 2.2 安装、部署、配置、监控、告警和访问控制 Zookeeper 3.4.4 分布式协作服务 Pig 0.9.2 数据流处理语言 查询数/秒 揑入记录数/秒 HBase写入性能讨论 写入时的性能瓶颈： • 客户端 • 使用Write buffer减少RPC • 避免频繁创建HTable对象 • 如果可以，关闭WAL • Region负载丌均衡：要让写均匀分布到所有的region server上 • 如果写入的row key是基本单调的（例如时序数据），那么基本上会都落在同一个region上，所以只有一个region

容器镜像仓库（Registry） 1.2.10.1. 镜像修剪器容许无效的镜像 1.2.10.2. 更改镜像修剪器的日志级别 1.2.10.3. 镜像 registry 支持 Azure Government 1.2.10.4. 更改 Image Registry Operator 的日志级别 1.2.10.5. 更改 Image Registry Operator 的 spec.storage.managementState 28 OpenShift Container Platform 4.6 发 发行注 行注记 记 2 1.2.11.8. 为 Image Registry Operator 和操作对象单独设置日志级别 1.2.12. Builds 1.2.12.1. 支持对 HTTPS 代理后面的 Git 克隆的构建 1.2.13. 镜像 1.2.13.1. 支持 Cloud Credential Operator Operator 警告 1.2.14. Metering 1.2.14.1. 配置 metering Report 自定义资源的保留周期 1.2.15. 节点 1.2.15.1. 配置节点审计日志策略 1.2.15.2. 配置 pod 拓扑分布限制 1.2.15.3. 提供了新的 descheduler 策略（技术预览） 1.2.15.4. 根据命名空间和优先级过滤 descheduler（技术预览）

rights reserved. SNAPSHOT DESIGN : KEY IDEAS ● Leverage RocksDB Checkpoining mechanism ○ Flush the WAL ○ Create Checkpoint ● Instant Snapshots ○ Hard links for the SST files ○ All Snapshots are self

forward and the reverse models. The final english output along with the intermediate german text “Der Wal springt ins Wasser” forms a synthetic sample to train the forward model. Figure 3-12: An example