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01 日志服务面临的挑战
随着中美摩擦的降级，国内开源文化的衰亡，各大互联网公司以及各行业头部企业，纷纷走向开源、平安、自主、可控的倒退路线。基于开源引擎 Kafka/ElasticSearch，构建了日志基础设施的基础架构共识：
- 日志采集能力：服务端、客户端、Web、数据库的日志收集工作；
- 日志 ETL 能力：日志实时 ETL、ETL 链路监控，ETL 链路品质度量；
- 日志检索能力：全文搜寻能力、日志上下文还原能力；
- 日志剖析能力：Adhoc 的日志 OLAP 能力。
随着日志流量、日志工作继续减少，使得“日志时效性、运维敌对性、服务稳定性、数据安全性”问题变得十分辣手，如：
1）日志采集阶段面临的挑战
- 须要反对物理机、虚拟机、容器化场景，以服务粒度进行日志采集；反对弹性动静扩缩容；
- 须要反对海量、数十万 Agent 监控、运维、多版本治理；
- 须要反对共享多租户分级保障模型；
- 须要针对工作级别提供丰盛的指标，故障诊断和自愈能力。
2）日志 ETL 阶段面临的挑战
- ETL 语义表白要简略清晰可运维，同时与底层基础设施解耦，对 SQL 表达方式是强需要；
- ETL 链路波及多个环节，各自有本人的指标体系，口径不对立，问题定位与排查老本很高；
- ETL 链路波及日志存储与计算，在 Quota 内端到端弹性扩缩能力充斥了技术挑战。
3）日志存储面临的挑战
- Kafka 磁盘 IO 热点导致的集群生产生产雪崩；
- Topic 资源隔离差，流量突增、回溯生产，影响集群稳定性；
- Kafka 有大量的集群和 topic 的操作须要平台来承接社区 Kafka-Manager 能力缺失。
4）日志检索面临的挑战
- ElasticSearch 受制于元信息瓶颈，集群 Shard 数无奈冲破数十万级，须要解决扩展性问题；
- ElasticSearch 集群资源多租户与查问隔离体系的缺失，是稳定性的最大杀手；
- ElasticSearch 端到端立体化监控体系缺失，运维保障能力有余，须要解决运维敌对性问题。
5）日志剖析面临的挑战
- 亿级明细数据级的 Adhoc 查问剖析能力；
- 亿级基数维度列高精去重场景能力的撑持；
- 端到端立体化监控体系的缺失，运维保障能力有余，须要解决运维敌对性问题。
02 滴滴 Logi 日志服务套件
随同着企业数字化转型、业务全面上云的过程，微服务、容器化等技术的疾速倒退，业务对稳固、易用的日志基础设施提出了三大迫切需要：
- 服务保障的须要：全链路追踪是稳定性保障的重要抓手；
- 业务经营的须要：A/B TEST、流动经营剖析、端上用户行为剖析、精准营销，对百 MB/ S 日志的秒级收留能力，TB 级日志的秒级搜寻能力强烈诉求；
- 业务平安的须要：辨认攻打源进行资产止损，平安审计与溯源，TB 级别日志 Adhoc 剖析能力。
滴滴 Logi 日志服务套件在滴滴外部通过 7 年多的积淀打磨，针对日志采集、日志存储、日志计算、日志检索、日志剖析各个环节，在组件能力上 PAAS 化建设、在引擎稳定性与扩展性上进行针对性的优化，架构如下：
具备如下劣势：
- 开源自主可控：Logi-Agent、Logi-LogX、Logi-KafkaManager、Logi-ElasticSearchManager 各 PAAS 套件打算全开源；
- 引擎稳固牢靠：Agent 40MB/ S 的单任务采集性能，可控资源的隔离能力；LogX 采集工作的实时 ETL 秒级提早、计算性能的极致优化；滴滴 kafka 百 GB/ S 的实时流量；滴滴 ElasticSearch 数十 PB 的索引存储集群稳定性 99.95%；
- 服务经营积淀：数十万日志服务工作端到端全链路保障日志数据的及时性、完整性、可察看性、运维敌对性；资源的弹性调度与分级保障能力的产品化积淀；
- 平台业余易用：分钟级实现日志全链路的端到端自助接入；SQL 模板 +UDF 的个性化荡涤能力反对；百 TB 级数据秒级的检索体验。
》Logi-Agent 介绍
Logi-Agent 致力于打造企业级的数据采集平台，负责公司多端、多态数据的采集，架构如下：
滴滴 Logi-Agent 线上规模 10W 部署节点，130GB/ s 的日志采集量，20000+ 日志采集工作，单任务最大采集能力 40MB/S。
》Logi-Kafka 介绍
基于用户、研发、运维不同视角的高频场景 PAAS 化，晋升运维敌对性、引擎可察看性、用户便利性，已开源 https://github.com/didi/kafka… 500+ 收费用户，体验地址：http://117.51.146.109:8080/，账号密码：admin/admin
滴滴 Kafka 集群规模 500+，60GB/ S 的流量，共享多租户大集群场景的历练（CPU 利用率峰值 30%，磁盘 50%），SLA 承诺 99.95%，引擎基于 2.5 版本进行了 40+ 个性加强，磁盘过载爱护，分区动静迁徙，业务线程隔离是滴滴特色性能，稳定性的重要抓手！
》Logi-LogX 介绍
LogX 面向服务以 MB/ S 作为 Quota 的单位，以 SreamingSQL+UDF 作为 ETL 表白载体，反对以 Quota 为单位的动静扩、缩容能力，以工作为单位，构建通道端到端性能、及时性、完整性指标体系。
滴滴 20000+StreamingSQL ETL 工作，单任务最大流量 500MB/S，端到端 ETL 提早 90 分位小于 2Min，具备分钟级动静扩缩容能力。
》Logi-ElasticSearch 介绍
业界最业余的 ElasticSearch-Manager，基于用户、研发、运维不同视角的高频场景 PAAS 化，积淀了全托管特色的索引服务。
提供了基于索引模板的容量布局个性，集群磁盘利用率 30%→65%，开源筹备中。
自研 ElasticSearch-GateWay，提供跨集群拜访，多版本兼容，租户定义与平安，DSL 审核与剖析等重大拓展实用个性，撑持了滴滴 50 亿次 / 天的数据读取，1200W/ S 的数据写入，是 ES 引擎平滑降级 2.3.3->6.6.1->7.6.1 的基石组件。
滴滴 ElasticSearch 集群规模 3500+，8PB 存储，共享多租户大集群（1000+ 实例，60W Shard，CPU 利用率峰值 45%，磁盘 60%）场景的历练。
SLA 承诺 99.95%，引擎基于 7.6.1 版本进行了 150+ 个性加强，写入性能是社区版本 2 倍。
FastIndex 50TB 索引 1 小时实现构建，已开源（https://github.com/didi/ES-Fastloader）。
自研 DCDR，提供了集群间索引高可用的能力，为线上 50+ 主搜场景提供了异地多活的能力，累积向 ES 社区奉献 30+PR。
03 滴滴 Logi 利用案例
滴滴 Logi 在滴滴外部服务的场景十分丰盛，在故障定位、日志剖析、日志服务、业务经营、平安审计、日志资产、日志大屏等场景都有深度实际。
限于篇幅接下来会围绕着日志服务 LogInsight 和业务经营魔镜这两个方面具体开展，剖析基于滴滴 Logi 可能产生的业务价值。
》LogInsight
LogInsight 基于滴滴 Logi 的能力，主打云端日志存储解决方案，针对云化和容器化后面临的日志存储与剖析的诉求，提供了日志冷备、资源管理、日志检索等能力。
- 显著升高日志应用、存储老本 全托管、弹性伸缩，免运维 冷备存储，约 0.02 元 /GB/ 月，显著升高存储开销，反对 1 -365 天自定义存储工夫；
- 疾速发现、定位问题，进步业务稳固 基于大数据流式计算实现接口性能与谬误日志的统计分析，提供接口调用关系、拓扑关系、上下游流量剖析、服务谬误定位、谬误聚类等性能；安全可靠
- 安全可靠 可用性不低于 99.9%，每天可解决上百 TB 日志量 数据实时采集，分钟级落盘，日志存储不失落满足日志审计需要。
》魔镜
魔镜是业余的场景化用户行为智能剖析平台，提供从数据采集、存储、计算、剖析到经营推广的全流程解决方案。
- 场景化分析模型 用户留存剖析，用户轨迹剖析，用户画像剖析；
- 根底服务能力 外围指标可实时查当日数据，实时计算，秒级产生数据，大盘反对集成报表；
- 数据分析能力 非研发人员可自建指标，反对多类型可视化报表，反对数据导出随心剖析，反对 omega 数据上报数据；
- 多产品满意度调研 反对多组织多产品构造，反对线上自动化配置，反对抽奖，进步参与度。
基于滴滴 Logi 日志服务套件，滴滴 Logi 不仅可能更好的满足日志场景企业广泛的运维可察看性、利用可察看性诉求，也可能更好的满足业务经营、平安审计、日志剖析、日志开掘等不同场景全方位的需要。
滴滴 Logi 的整体开源打算如下，欢送大家关注。
在生产环节应用开源版的企业用户，能够退出 OCE，咱们会额定给予更好的反对，比方专属的技术沙龙、企业一对一的交换机会、专属的答疑群等。OCE 申请入口在 Obsuite 公众号的菜单里，点击【OCE 认证】也可间接申请。
