关于amazon-web-services:使用-Lambda-函数将-CloudWatch-Log-中的日志归档到-S3-桶中

31次阅读

共计 3747 个字符,预计需要花费 10 分钟才能阅读完成。


作者:SRE 运维博客
博客地址:https://www.cnsre.cn/
文章地址:https://www.cnsre.cn/posts/221205544069/
相干话题:https://www.cnsre.cn/tags/aws/


躺了良久,诈尸了。因为换了工作,所以比较忙始终没有工夫去更新博客的内容(次要还是因为懒🤔)

话不多说 间接上干货。

需要背景

最近在看费用的时候发现有很大一部分费用都是 cloudwatch log 中存储了大量的数据,是因为 ec2 将日志传输到了存储到了 cloudwatch 中。这个存储的多的查问日志的时候免费特地的高。另外一个是因为数据分析用处,大数据分析的共事如果想那到数据的话,还是存储在 S3 中是比拟划算和不便的,一个是拿取数据比拟不便,另外一个是 S3 能够最归档存储,前面的大量数据能够分层贮存,以此来升高费用。
如果你也想将你的 cloudwatch 中日志组中的日志存储到 S3 中的话能够参考下这篇文章。

前置条件

  • 创立 一个 S3 桶,并批改权限
  • 创立 lambda 函数
  • 有一个 Cloudwatch 日志组并且有一天以上的日志
  • 给 lambda 调配所需的权限

创立 S3 桶并批改权限

{{< tabs 国内 S3 桶权限配置 国外 S3 桶权限配置 >}}
{{< tab >}}

国内 S3 桶权限配置

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Principal": {"Service": "logs.cn-north-1.amazonaws.com.cn"},
            "Action": "s3:GetBucketAcl",
            "Resource": "arn:aws-cn:s3:::<bucket name>"
        },
        {
            "Effect": "Allow",
            "Principal": {"Service": "logs.cn-north-1.amazonaws.com.cn"},
            "Action": "s3:PutObject",
            "Resource": "arn:aws-cn:s3:::<bucket name>/*",
            "Condition": {
                "StringEquals": {"s3:x-amz-acl": "bucket-owner-full-control"}
            }
        }
    ]
}

{{< /tab >}}
{{< tab >}}

国外 S3 桶权限配置

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
      {
          "Action": "s3:GetBucketAcl",
          "Effect": "Allow",
          "Resource": "arn:aws:s3:::<bucket name>",
          "Principal": {"Service": "logs.us-west-2.amazonaws.com"}
      },
      {
          "Action": "s3:PutObject" ,
          "Effect": "Allow",
          "Resource": "arn:aws:s3:::<bucket name>*",
          "Condition": {"StringEquals": { "s3:x-amz-acl": "bucket-owner-full-control"} },
          "Principal": {"Service": "logs.us-west-2.amazonaws.com"}
      }
    ]
}

{{< /tab >}}
{{< /tabs >}}

S3 桶权限文档链接

<script async src=”https://pagead2.googlesyndication.com/pagead/js/adsbygoogle.js?client=ca-pub-4855142804875926″

 crossorigin="anonymous"></script>

<ins class=”adsbygoogle”

 style="display:block; text-align:center;"
 data-ad-layout="in-article"
 data-ad-format="fluid"
 data-ad-client="ca-pub-4855142804875926"
 data-ad-slot="5670838583"></ins>

<script>

 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});

</script>

创立 lambda 函数

创立 lambda

import boto3
import logging
import time
import datetime
import json

logger = logging.getLogger()
logger.setLevel(logging.INFO)

def export_s3_logs(bucket_name, log_group_name, log_stream_name, days_of_logs=1, timeout=1000):
    '''
    today = datetime.datetime.combine(datetime.datetime.utcnow(), datetime.datetime.min.time())
    day_end = today
    day_start = today - datetime.timedelta(days=days_of_logs)
    '''
    today = datetime.datetime.combine(datetime.datetime.utcnow() + datetime.timedelta(hours=8),
                                      datetime.datetime.min.time()) # UTC+8 

    day_end = today - datetime.timedelta(hours=8) # UTC
    day_start = today - datetime.timedelta(days=days_of_logs, hours=8) # UTC    
   
    #print(day_start)
    ts_start = '{0:.0f}'.format(((day_start - datetime.datetime(1970, 1, 1)).total_seconds())*1000)
    ts_end = '{0:.0f}'.format(((day_end - datetime.datetime(1970, 1, 1)).total_seconds())*1000)
    the_date = '/'.join([str(today.year), '0'+str(today.month)[-2:], '0'+str(today.day)[-2:]]) 
    #folder_name = '/'.join([log_group_name, log_stream_name, the_date])
    folder_name = '/'.join([log_group_name,the_date])
    client = boto3.client('logs')
    
    #print (ts_start, ts_end)#, day_start, day_end,the_date
    
    task_id = client.create_export_task(
        logGroupName=log_group_name,
        #logStreamNamePrefix=log_stream_name,
        fromTime=int(ts_start),
        to=int(ts_end),
        destination=bucket_name,
        destinationPrefix=folder_name
    )['taskId']

    i = 1
    while i<timeout:
        response = client.describe_export_tasks(taskId=task_id)

        status = response['exportTasks'][0]['status']
        if status == 'COMPLETED':
            result = True
            break
        elif status != 'RUNNING':
            result = False
            break
        i += 1
        time.sleep(interval)
    
    return result

def lambda_handler(event, context):
    region = 'cn-northwest-1' # 日志组所在区域
    bucket_name = '<bucket name>' #同区域内的 S3 桶名称
    log_group_name = '<log group name>' #日志组名称
    log_stream_name = '1' #默认即可
    log_export_days = 1   #默认即可
    export_s3_logs(bucket_name, log_group_name, log_stream_name, log_export_days)

给 lambda 调配权限

  • AmazonS3 的读写权限
  • CloudWatchLogsFullAccess

验证桶内的文件

最初会以日期的目录将日志归档起来,以不便日后对归档文件进行梳理。


作者:SRE 运维博客
博客地址:https://www.cnsre.cn/
文章地址:https://www.cnsre.cn/posts/221205544069/
相干话题:https://www.cnsre.cn/tags/aws/


正文完
 0