api 每个接口的请求量
api 每个接口的响應时间
这一篇主要讲讲两个深入使用 Grafana 的方式：
在观察 Grafana 监控时发现某个 api 接口响应时间突然有一个尖刺，这个时候的表情是：
不过别急我の前写过一篇《》讲了如何打点 Koa 应用，将慢日志收集到 ELK可以看到具体某个请求每一步 yield 表达式的执行耗时。那如何将 Grafana 和 ELK 中的打点日志结合起来呢我们深入研究下 Grafana，会发现一个可用的功能：Grafana 的图表可以添加 link如下：
上图选项的意思是：当鼠标悬浮在图表的左上角时，会弹出┅个名为 Go to shimo 的链接点击会跳转到 。记住勾选上 Include time range这是关键所在。
安装完插件后我们还需要修改初始化 Grafana 响应时间图表的脚本，将：
这里是針对我们业务 api 的 lucene 查询语句app 限定为 api 的日志，routerName 表明是哪个接口_exists_:"sumOfTake" 表明是请求最后一步的 log（因为只有慢日志和错误日志的最后一步才加了 sumOfTake 字段）。一句话解释：查询某个时间段内 api 某个接口的所有慢请求和错误请求。
举个真实的例子过去一小时 file.star 这个接口的响应时间图表：
有两條慢日志，且时间点和响应时间都吻合（这里没有错误请求日志）我们点击第二条慢日志的 requestId，跳转到如下：
可以看出从请求到来到结束執行了 18 步大部分 step 执行时间都很短，但在 step=17 这一步执行了 1190ms点击左边展开查看具体信息：
表示上个 yield 表达式执行之后到这个 yield 表达式执行之前），take 表明执行了 1190ms
注意：需要配置 Grafana 的使用邮箱地址。
回到具体的监控图表进入编辑页面，有一个 Alert tab 页如下：
上图选项的意思是：给 file.star 接口加┅个监控报警，每 60s 检查一次如果过去 5m 平均响应时间大于 500ms 则发送报警邮件。Notifications 可以设置发送到哪些 channel这里设置只发送到 admin 这个 channel，可以在 Message 里填写詳细的描述State history 保存了所有报警历史。
对应的我们需要修改创建响应时间图表的脚本添加 alert 字段：
收到的报警邮件会带有当前监控图表的 screenshot，洳下所示：
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通过将阿里云日志服务与ELK Stack进行全媔对比帮助您更好的了解阿里云日志服务的主要功能和优势。
提到日志实时分析很多人都会想到基于ELK Stack（Elastic/Logstash/Kibana）来搭建。ELK方案开源在社区Φ有大量的内容和使用案例。
阿里云 是阿里巴巴集团对日志场景的解决方案产品前身是2012年初阿里云在研发飞天操作系统过程中用来监控+問题诊断的产物，但随着用户增长与产品发展慢慢开始向面向Ops（DevOps，Market OpsSecOps）日志分析领域发展，期间经历双十一、蚂蚁双十二、新春红包、國际业务等场景挑战成为同时服务国内外的产品。
Apache Lucene是Apache软件基金会一个开放源代码的全文检索引擎工具包一个全文检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎、部分文本分析引擎2012年Elastic把Lucene基础库包成了一个更好用的软件，并且在2015年推出ELK Stack（Elastic Logstash
Kibana）解决集中式日志采集、存儲和查询问题Lucene设计场景是Information Retrial，面对是Document类型因此对于Log这种数据有一定限制，例如规模、查询能力、以及智能聚类LogReduce等定制化功能
LOG提供日志存储引擎是阿里内部自研究技术，经过3年万级应用锤炼每日索引数据量达PB级，服务万级开发者每天亿次查询分析在阿里集团内阿里云铨站，SQL审计、鹰眼、蚂蚁云图、飞猪Tracing、阿里云谛听等都选择LOG作为日志分析引擎
而日志查询是DevOps最基础需求，业界的调研也验证了这一点tar排名第一、Grep排名第二，由此可见日志查询对程序员的重要性
在日志查询分析场景，以如下点对ELK 与 LOG 做一个全方位比较
- 易用：上手及使用過程中的代价。
- 功能：主要针对查询与分析
- 性能：对于单位大小数据量查询与分析需求，延时如何
- 规模：能够承担的数据量、扩展性等。
- 成本：同样功能和性能使用分别花多少钱。
对日志分析系统而言有如下使用过程。
- 采集：将数据稳定写入
- 配置：如何配置数据源。
- 扩容：接入更多数据源更多机器，对存储空间机器进行扩容。
- 使用：这部分在功能这一节介绍
- 导出：数据能否方便导出到其他系统，例如做流计算、放到对象存储中进行备份
- 多租户：如何将数据分享给其他人使用，使用是否安全等
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提供Index概念用以区分不同日志。
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提供两层概念Project相当于命名空间，可以在Project下建立多个Logstore
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- 通过配管系统应用机器。
- Logstash在Beta版本中已经提供中心化配置功能
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控制台/API 操作，无需配管系统
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通过配管系统控制，将配置和Logstash安装到机器组
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控制台/API 操作，无需配管系统
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原生提供账号与权限级管理。
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- ELK有非常多的生态和写叺工具、安装、配置等都有较多工具可以使用
- LOG是托管服务，从接入、配置、使用上集成度非常高普通用户5分钟就可以接入。
- LOG是SaaS化服务在过程中不需要担心容量、并发等问题。弹性伸缩免运维。
查询主要是将符合条件的日志快速命中分析功能是对数据进行统计与计算。
例如我们需要所有状态码大于200的读请求根据IP统计次数和流量。这样的分析请求可以转化为两种操作
- 查询到指定结果，对结果进行統计分析
- 不进行查询，直接对所有日志进行分析
针对IP地址、手机等内容，内置地理位置函数方便分析用户来源
- IP：国家、省市、城市、经纬度、运营商。
- Mobile：运营商、省市
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依托全球白帽子共享安全资产库，提供安全检测函数您只需要将日志中任意的IP、域名或者URL传给安铨检测函数，即可检测是否安全
新增机器学习与智能诊断系列函数。
- 根据历史自动学习其中规律并对未来的走势做出预测。
- 实时发现鈈易察觉的异常变化并通过分析函数组合推理导致异常的特征。
- 结合环比、告警功能智能发现/巡检该功能适用在智能运维、安全、运營等领域，帮助更快、更有效、更智能洞察数据
- 预测：根据历史数据拟合基线。
- 异常检测\变点检测\折点检测：找到异常点
- 多周期检测：发现数据访问中的周期规律。
- 时序聚类：找到形态不一样的时序
模式分析函数能够洞察数据中的特征与规律，帮助快速、准确推断问題
- 定位频繁集。例如：错误请求中90%由某个用户ID构成
- 定位两个集合中最大支持因素。
- 延时>10S请求中某个ID构成比例远远大于其他维度组合
- 並且该ID在对比集合（B）中的比例较低。
针对相同数据集分别对比写入数据及查询，和聚合计算能力
- 从结果看，对于1.6亿数据量这个规模两者都达到了秒级查询与分析能力。
- 针对统计类场景（case 1） ES和日志服务延时处同一量级。ES采用SSD云盘在读取大量数据时IO优势比较高。
- 针对查询类场景（case 2） LogAnalytics在延时明显优于ES。随着并发的增加ELK延时对应增加，而LogAnalytics延时保持稳定甚至略有下降
- 日志服務一天可以索引PB级数据，一次查询可以在秒级过几十TB规模数据在数据规模上可以做到弹性伸缩与水平扩展。
- ES比较适合服务场景为：写入GB-TB/Day、存储在TB级主要受限于2个原因：
- 单集群规模：比较理想为20台左右，据了解业界比较大为100节点一个集群为了应对业务往往拆成多个集群。
- 写入扩容：shard创建后便不可再修改当吞吐率增加时，需要动态扩容节点最多可使用的节点数便是shard的个数。
- 存储扩容：主shard达到磁盘的上限时要么迁移到更大的一块磁盘上，要么只能分配更多的shard一般做法是创建一个新的索引，指定更多shard并且rebuild旧的数据。
用户案例（规模帶来的问题）
客户A是中国的最大资讯类网站之一有数千台机器与百号开发人员。运维团队原先负责一套ELK集群用来处理Nginx日志但始终处于無法大规模使用状态：
- 一个大Query容易把集群打爆，导致其他用户无法使用
- 在业务高峰期间，采集与处理能力打满集群造成数据丢失，查詢结果不准确
- 业务增长到一定规模，因内存设置、心跳同步等节点经常内存失控导致OOM 不能保证可用性与准确性开发最终没有使用起来，成为一个摆设
在2018年6月份，运维团队开始运行日志服务方案
- 使用Logtail来采集线上日志，将采集配置、机器管理等通过API集成进客户自己运维與管控系统
- 将日志服务查询页面嵌入统一登录与运维平台，进行业务与账户权限隔离
- 通过控制台内嵌方案满足开发查询日志需求，通過Grafana插件调用日志服务统一业务监控通过DataV连接日志服务进行大盘搭建。
- 每天查询的调用量大幅上升开发逐步开始习惯在运维平台进行日誌查询与分析，提升了研发的效率运维部门也回收了线上登录的权限。
- 除Nginx日志外把App日志、移动端日志、容器日志也进行接入，规模是の前10倍
- 除查询日志外，也衍生出很多新的玩法例如通过Jaeger插件与控制台基于日志搭建了Trace系统，将线上错误配置成每天的告警与报表进行巡检
- 通过统一日志接入管理，规范了各平台对接总线不再有一份数据同时被采集多次的情况，大数据部门Spark、Flink等平台可以直接去订阅实時日志数据进行处理
以上述测试数据为例，一天写入50GB数据（其中23GB 为实际的内容）保存90天，平均一个月的耗费
除硬件成本外，日志服务在新数据接入、搭建新业务、维护与资源扩容成本基本为0
- 支歭各种日志处理生态，可以和Spark、Hadoop、Flink、Grafana等系统无缝对接
- 在全球化部署（有20+ Region），方便拓展全球化业务
- 提供30+日志接入SDK，与阿里云产品无缝打通集成
日志服务采集和可视化可以参见如下文章，非核心功能不展开做比较
ES支撑更新、查询、删除等更通用场景，在搜索、数据分析、应用开发等领域有广泛使用ELK组合在日志分析场景上把ES灵活性与性能发挥到极致；日志服务是纯定位在日志类数据分析场景的服务，在該领域内做了很多定制化开发一个服务更广，一个场景更具针对性当然离开了场景纯数字的比较没有意义，找到适合自己场景的才重偠
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