در دنیای مهندسی نرمافزار، لاگها قسمتی اساسی از درک رفتار یک برنامه یا سیستم هستند. آنها یک سابقهٔ دقیق از رویدادها ارائه میدهند. جمع آوری لاگ به توسعهدهندگان در شناسایی مشکلات، نظارت بر عملکرد و رفع مشکلات کمک میکنند.
با این حال، مدیریت لاگها ، بهویژه در سیستمهای پیچیده با اجزاء مختلف که حجم زیادی از داده تولید میکنند، ممکن است چالشبرانگیز باشد. اینجاست که وارد نقش جمعآوری لاگ میشویم.
لاگ چیست؟
در بحث سیستمهای جمع آوری لاگ، لاگ (Log) به سابقهٔ دقیق رویدادهایی اشاره دارد که توسط یک برنامه، سیستم عامل، سرور یا دستگاه شبکه تولید میشود.
این لاگها بهطور معمول شامل اطلاعاتی نظیر برچسب زمانی، پیامهای خطا و متریکهای عملکرد هستند و برای نظارت و رفع مشکلات رفتار سیستم استفاده میشوند.
سیستمهای جمع آوری لاگ، لاگها را از منابع مختلف جمعآوری میکنند. پس از ذخیره کردن آنها در یک مخزن مرکزی، این لاگها بهآسانی در دسترس هستند و میتوان فرایند تجزیهوتحلیل آنها را شروع کرد. با تحلیل لاگها، توسعهدهندگان و تیمهای عملیاتی میتوانند مشکلات را شناسایی، عملکرد را بهینهسازی و قابلیت اعتماد و امنیت کلی سیستم را بهبود بخشند.
جمع آوری لاگ یا Log Aggregation چیست؟
جمع آوری لاگ یا Log Aggregation فرایندی است که لاگها را از منابع مختلف جمع آوری و در یک مخزن تکمیلی متمرکز ذخیره میکند. این فرایند به توسعهدهندگان و تیمهای عملیاتی این امکان را میدهد تا از یک مکان تکمیلی به همهٔ لاگها دسترسی پیدا کرده و آنها را بهسادگی با هدف رفع اشکال و نظارت، تجزیه و تحلیل کنند. جمع آوری لاگ میتواند بسته به موارد استفاده، بهصورت بلادرنگ یا دستهای انجام شود.
تاریخچهٔ Log Aggregation
نیاز به جمعآوری لاگ در اوایل روزهای توسعه نرمافزار پیش آمد، زمانی که سیستمها سادهتر بودند و تعداد لاگها کمتر بود. با گسترش سیستمها به شکل پیچیدهتر و توزیع شدهتر، لاگنویسی چالشبرانگیزتر شد.
در ابتدا، لاگها بر روی دیسکهای محلی ذخیره میشدند یا از طریق سیستم syslog به سرور مرکزی لاگنویسی ارسال میشدند. با این حال، این روشها در مقیاسپذیری خود محدودیت داشتند و نقصهای مختلفی داشتند. در نتیجه، ابزارهای مجموعه لاگ توسعه یافتند تا به این مسائل پاسخ دهند و روشی کارآمد و متمرکز برای مدیریت و جمعآوری لاگها فراهم کنند.
چه مشکلی باعث ایجاد سیستم Log Aggregation شده است؟
سیستمهای جمعآوری لاگ برای حل مشکلات زیر ایجاد شدند:
حجم بالای لاگها
با گسترش میکروسرویسها و سیستمهای توزیعشده، حجم دادههای لاگ تولید شده بهطرز چشمگیری افزایش یافته است. جمعآوری و مدیریت این دادهها بهصورت دستی زمانبر بوده و باعث ایجاد مشکلات مختلف میشود.
تنوع لاگها
لاگها توسط منابع مختلف و با فرمتهای متفاوت تولید میشوند. جمعآوری و تجزیه و تحلیل دستی این لاگها چالشبرانگیز است و نیاز به استفاده از ابزارهای خودکار برای تجزیه و استخراج اطلاعات معنادار وجود دارد.
سرعت بالای تولید لاگها
در سیستمهای مدرن، لاگها در لحظه و بهطور آنی تولید میشوند . تأخیر در جمعآوری و تجزیه و تحلیل این دادهها میتواند باعث عدم تشخیص مشکلات شود.
ابزارهای Log Aggregation چگونه کار میکنند؟
ابزارهای جمعآوری لاگ ، لاگها را از منابع مختلف جمعآوری کرده و در یک مخزن تکمیلی متمرکز میکند. سپس از ابزارهای تجزیه و تحلیل و تصویرسازی برای ارائه لاگهای جمع آوری شده استفاده میکند. فرایند جمعآوری لاگ شامل چندین مرحله است که شامل جمعآوری داده، انتقال و ذخیرهسازی است.
جمعآوری
لاگها توسط منابع مختلفی مانند برنامهها، سیستمعاملها، سرورها و دستگاههای شبکه تولید میشوند. ابزارهای جمع آوری لاگ از عاملهای مختلف برای جمعآوری لاگها از این منابع استفاده میکنند و آنها را به یک مخزن مرکزی ارسال میکنند. بسته به ابزار استفاده شده، عاملها یا کالکتور ممکن است بر روی هر سیستم منبع نصب شوند یا به عنوان یک سرویس متمرکز اجرا شوند.
انتقال
لاگها با استفاده از پروتکلهای مختلفی مانند TCP، UDP یا HTTP از طریق شبکه انتقال داده میشوند. پروتکل استفاده شده برای انتقال، بستگی به ابزار و نیازهای استفاده شده دارد. برخی از ابزارها از پروتکلهای قابل اعتماد مانند TCP برای اطمینان از دریافت کامل همه لاگها استفاده میکنند، در حالی که برخی دیگر ممکن است از پروتکلهایی با قابلیت اعتماد کمتر مانند UDP برای کاهش هزینه شبکه استفاده کنند.
ذخیرهسازی:
لاگها در یک مخزن مرکزی مانند پایگاه داده یا سیستم فایل توزیعشده ذخیره میشوند. نوع مکانیزم ذخیرهسازیای که استفاده میشود بستگی به حجم داده، مدت زمان نگهداری و نیازهای تجزیه و تحلیل دارد .
برخی از ابزارها از یک پایگاه داده تکی برای ذخیره کردن همه لاگها استفاده میکنند، در حالی که دیگران ممکن است از یک سیستم فایل توزیعشده استفاده کنند که امکان مقیاسپذیری بیشتری را فراهم میکند.
بعد از جمعآوری و ذخیرهسازی لاگها، ابزارهای جمعآوری لاگ از ابزارهای مختلفی برای تجزیه و تحلیل و بصریسازی دادهها استفاده میکنند. این ابزارها معمولاً شامل قابلیتهایی همچون جستوجو، داشبوردها و مکانیزمهای هشداردهی است.
با استفاده از این ابزارها، تیمهای توسعه و عملیات به سرعت میتوانند الگوها را شناسایی کنند، مشکلات را رفع کنند و عملکرد را بهبود ببخشند. به علاوه، ابزارهای جمع آوری لاگ اغلب امکان ادغام با ابزارها و سیستمهای دیگر مانند سیستمهای مدیریت حوادث را فراهم میکنند تا باعث بهبود عملکرد شوند.
ویژگیهای سرویسهای جمعآوری لاگ
ابزارهای جمعآوری لاگ بهطور معمول امکانات زیر را ارائه میدهند:
مدیریت متمرکز
همه لاگها در یک مخزن تکمیلی ذخیره میشوند . این کار باعث سهولت در دسترسی و تجزیه و تحلیل آنها میشود.
تجزیه داده
ابزارهای جمعآوری لاگ قادرند بهطور خودکار لاگها را تجزیه کرده و اطلاعات مفیدی مانند زمانهای رخداد، پیامهای خطا و متریک های عملکرد را استخراج کنند.
هشداردهی
ابزارها قابل پیکربندی هستند تا بر اساس آستانههای تعریف شده هشدار ایجاد کنند تا به این نحو تشخیص و رفع مشکلات به موقع فراهم شود.
جستوجو و تجزیه و تحلیل
ابزارها قابلیت جستوجو و تجزیه و تحلیل قدرتمندی را فراهم میکنند. این قابلیتها باعث میشود تیمهای توسعه و عملیات الگوها را شناسایی کنند، مشکلات را رفع کنند و عملکرد را بهبود بخشند.
مزایای Log Aggregation
جمعآوری لاگ برای توسعهدهندگان و تیمهای عملیاتی چندین مزیت فراهم میکند که شامل موارد زیر است:
بهبود رفع خطاها
با ذخیرهسازی تمامی لاگها در یک مخزن مرکزی، رفع مشکلات سریعتر و آسانتر میشود. توسعهدهندگان و تیمهای عملیاتی میتوانند سریعاً علت اصلی مشکلات را شناسایی و تدابیر اصلاحی را انجام دهند.
بهبود نظارت بر عملکرد
با جمعآوری لاگ نظارت بهتر بر عملکرد سیستم اعمال میشود. با تحلیل لاگها، توسعهدهندگان و تیمهای عملیاتی میتوانند نقاط ضعف عملکرد را شناسایی، منابع سیستم را بهینهسازی و کارایی کلی سیستم را افزایش دهند.
ابزارها و برنامههای محبوب Log Aggregation
ابزارهای زیادی وجود دارد که میتوان از آنها در فرایند جمعآوری و تحلیل لاگها استفاده کرد. در اینجا به چند مورد از مشهورترین و پرکاربردترین ابزارها اشاره خواهیم داشت:
مجموعه ELK
مجموعه ELK یک پلتفرم محبوب و متنباز برای جمعآوری لاگ است که از Elasticsearch، Logstash و Kibana تشکیل شده است.
Elasticsearch برای ذخیره و جستوجوی لاگها استفاده میشود، Logstash برای جمعآوری و تجزیه لاگها استفاده میشود و Kibana برای بصریسازی و تحلیل استفاده میشود. مجموعه ELK از قابلیت مقیاسپذیری بالا برخوردار است و انواع منابع داده را پشتیبانی میکند.
Splunk
Splunk یک ابزار تجاری محبوب برای جمعآوری لاگ است که بهطور گسترده در شرکتها استفاده میشود. این ابزار قابلیتهای گستردهای برای جمعآوری، فهرستبندی و تجزیهوتحلیل لاگها را فراهم میکند. Splunk همچنین از ادغام با سایر سیستمها و ابزارها مانند سیستمهای مدیریت حوادث پشتیبانی میکند.
Graylog
Graylog یک ابزار جمعآوری لاگ متنباز است که قابلیتهای مدیریت مرکزی لاگ، هشداردهی و بصریسازی را فراهم میکند. این ابزار منابع داده مختلف را پشتیبانی میکند و قابلیتهای جستوجو و تحلیل متنوعی را ارائه میدهد.
Fluentd
Fluentd یک ابزار جمعآوری لاگ متنباز است که انواع گستردهای از منابع داده را پشتیبانی میکند. این ابزار از یک معماری ساده و انعطافپذیر برای جمعآوری، پردازش و ارسال لاگها استفاده میکند. Fluentd از چندین فرمت خروجی، از جمله Elasticsearch، Amazon S3 و Hadoop پشتیبانی میکند.
Loggly
Loggly یک ابزار مبتنی بر ابر برای جمعآوری و تجزیهوتحلیل لاگ است که قابلیتهای نظارت و تحلیل لاگ بلادرنگ را فراهم میکند. این ابزار از منابع دادههای مختلف پشتیبانی میکند و قابلیتهای متنوعی را برای جستوجو، فیلترینگ و هشداردهی ارائه میدهد.
Loki
Loki یک ابزار جمعآوری لاگ متنباز است که بخشی از اکوسیستم Grafana است. این ابزار بهطور خاص برای محیطهای Kubernetes و محیطهای مبتنی بر کانتینر بهینه شده است و از منابع داده مختلف پشتیبانی میکند. همچنین بهصورت کاملا سازگار با Grafana برای بصریسازی و تحلیل ادغام میشود. Loki با طراحی مقیاسپذیر و با هزینه کم از روشی منحصر به فرد برای ایندکس کردن استفاده میکند که نیازهای ذخیرهسازی را کاهش میدهد.
جمعبندی
در این مقاله مفهوم لاگ را بررسی کردیم و به چیستی سیستمهای جمعآوری لاگ پرداختیم. معرفی کوتاهی از ابزارهای محبوب در حوزه جمعآوری لاگ در متن داریم که میتوانید برای آشنایی بیشتر با هر کدام از ابزارها به سایت و داکیومنتهای رسمی این فناوریها مراجعه کنید.