FluentD は無料のオープンソース データ コレクターです。 分散型エコシステムにより、組み込みの信頼性とクロスプラットフォームの互換性で知られています。 ビッグ データ収集における最大の課題の XNUMX つは、収集ソース間の標準化の欠如です。 彼らはお互いに話すことができません。 FluentD を使用すると、ビッグ データのログ収集における最大の課題の XNUMX つに対処できます。
Kubernetes でサービスとアプリケーションを実行していて、アプリケーションからログをシームレスに収集する方法が必要な場合、Kubernetes の FluentD はそのニーズに最適なソリューションです。 FluentD は、ログ データをより適切に使用、理解、分析できるように、ビッグ データと非構造化および半構造化データ セットをサポートするように位置付けられています。
この投稿では、FluentD を定義し、今日のビジネスでの使用例をいくつか示し、会社で FluentD を使い始める方法についてのヒントを提供します。 FluentD の詳細については、以下をお読みください。
FluentD とは何ですか?
流暢なD で開発されたクロスプラットフォーム ソフトウェア プロジェクトです。 トレジャーデータ. プログラム は、ビッグ データ ログ収集の課題を解決するために設計されました。 Apache Licenseの下でライセンスされています v2.0 Ruby プログラミング言語で書かれています。
FluentD を使用すると、データの収集と消費をより適切に統合できるため、データを理解し、ビジネスに効果的に使用できます。 Linux と Windows をサポートすることでデータ収集ソース間のギャップを埋め、最新バージョンで Windows イベント ログを追跡できます。 テール入力プラグインで必要なログを読み取って照合し、Elasticsearch、Cloudwatch、または S3 に送信できます。 FluentD は、これらのログ ファイルを収集、解析、および配布できます。
FluentD は Kubernetes 間のシームレスな同期もサポートしているため、サービスとインフラストラクチャをより適切に監視および管理できます。 Kubernetes を使用すると、障害を探すときにパフォーマンスを微調整できます。
ただし、FluentD の構成は困難です。 リーフ マシンには Fluent Bit と FluentD Forwarder を使用します。つまり、メモリの使用量が少なくなります。
FluentD を使用しているのは誰ですか?
Amazon Web Services、Change.org、CyberAgent、DeNA、Drecom、GREE、GungHo などの企業は、FluentD を簡単なインストールと使用、メトリクスの視覚化、ログ監視、およびログ収集のために使用しています。 オープンソース ソフトウェアとして、ユーザー コミュニティとソフトウェアの改善への献身は大きなメリットです。
データコレクターとは何ですか?
データ コレクターは、ストレージ システムに関するメタデータを収集し、分析のために配信するアプリケーションです。 この軽量アプリケーションをサーバーにインストールできます。
FluentD はどのようにログに記録しますか?
Kubernetes の FluentD を使用すると、データ ソースからログ データを収集できます。 そのコンポーネントは、Kubernetes (または別のソース) からのデータをコンパイルし、それらのログを変換してから、適切なデータ出力結果にリダイレクトします。 データ出力プラグインを使用すると、データを収集して再利用し、ログ データをより適切に分析して理解することができます。
FluentD が重要な理由
FluentD では、生成されたログをそのまま使用できます。 統合されたログ レイヤーを使用すると、データ ソースを分離してデータをより迅速に反復し、より効果的かつ効率的に使用できます。 ここに いくつかの理由 Kubernetes で FluentD を使用する必要があります。
- シンプルで使いやすい： FluentD は 10 分でセットアップでき、好みのユース ケース シナリオをサポートする 500 を超えるプラグインを使用できます。
- 無料のオープンソース： 制限なく Kubernetes で FluentD を使用します。 柔軟性に優れているため、企業のニーズに合わせて使用できます。
- 信頼性と高性能: 非常に多くの企業がすでに FluentD を使用しており、信頼性と高品質が証明されています。
- コミュニティ： Kubernetes の FluentD には、その成長と開発をサポートするための大規模な専用コミュニティがあります。
- 互換性： ビッグデータの互換性、分析、および再利用のために、データのクロスプラットフォーム同期を標準化およびサポートするために機能します。
これらすべての理由に加えて、FluentD は柔軟です。 データログを収集、フィルタリング、バッファリング、および出力しながら、データを統合できます。 その力はその柔軟性にありますが、広範なコミュニティ サポートもあります。 FluentD は今後も進化と改善を続けます。
FluentD のヒントとリマインダー
FluentD は、Scribe、Flume、またはその他のデータ収集ツールよりも保守とインストールが簡単です。 FluentD を既に使用している場合でも、使用を検討している場合でも、FluentD のログと処理を設定および最適化するためのヒントを以下に示します。 目標は、データに対して最も高速で合理化されたエクスペリエンスを提供することです。
余分な計算を避ける
通常、データ処理全体を通してデータを可能な限り合理化することをお勧めします。これは FluentD でも同じです。 FluentD は厳しいデータ要件にも対応できる柔軟性を備えていますが、構成に余分な計算を追加することは避けてください。
データが増えると、すべてを維持して読み取るのに苦労するため、システムの堅牢性が低下する可能性があります。 FluentD はシンプルで使いやすいように設計されているため、そのシンプルさを維持することに集中する必要があります。
マルチプロセスを使用する
CPU が過負荷になっている場合は、マルチプロセスを試してください。 マルチプロセス入力プラグインを使用すると、追加の構成要件を使用して複数のプロセスをスピンオフできます。 複数の子プロセスのセットアップには時間がかかる場合がありますが、ノードでの CPU (過剰) 使用をより適切に管理および防止するのにも役立ちます。 したがって、何十億もの着信 FluentD レコードのボトルネックを回避できます。
メモリ使用量を削減します
Ruby GC パラメーターを使用して、パフォーマンスを調整し、パラメーターを構成できます。 RUBY_GC_HEAP_OLDOBJECT_LIMIT_FACTOR を使用して値を下げ、メモリ使用量を改善します (デフォルトは 2.0 です)。
FluentD は Kubernetes とどのように連携しますか?
各ノードが 8 つのポッドを持つように、FluentD を DaemonSet として Kubernetes にデプロイできます。 その結果、KXNUMXs クラスターからログを収集できます。 次に、Kubernetes の名前付け用に作成されたディレクトリからログを読み取ることができます。 ログをスクラップして、構造化された JSON データに変換し、テール入力プラグインを介して Elasticsearch にプッシュできます。
では、Kubernetes の FluentD とは何ですか? FluentD は、出力とソースをサポートする数百のプラグイン オプションを備えた柔軟で軽量なソリューションになるように設計されています。 Kubernetes の FluentD は、ログ タイプ間の統合レイヤーを提供します。 FluentD でプラグインを作成して使用すると、アプリケーション ログ、クリックストリーム、およびイベント ログを分析できます。
流暢なD 組織内での役割に関係なく、無数のログを分析できます。 その柔軟性とシームレスなクロスプラットフォーム互換性により、リアルタイムのデータ分析をより適切に伝達できます。悪いデータを統合したり、速度低下の苦痛を経験したりする危険はありません。 信頼できるデータ同期です。
非常に多くの課題があるため、IT 運用のニーズをサポートしてくれる会社が必要です。 Kubernetes における FluentD の重要性がわかります。 そのため、LogicMonitor がログ分析にどのように役立つかを知ることが重要です。
FluentD + LogicMonitor
LogicMonitor は LM Logs によるログ分析を提供します。これにより、検索にしばしば必要となる独自のクエリ言語を知らなくても、ログ データを管理できます。 Fluentd は、複数のソースからログを収集し、JSON 形式でデータを構造化できます。 これにより、複数のソースと宛先にわたるログの収集、フィルタリング、バッファリング、および出力を含む、統一されたログ データ処理が可能になります。 LogicMonitor を使用すると、まとまりのある出力を表示することで FluentD のデータ収集が強化されるため、ログ データが読みやすくなります。 LM ログを使用して、IT 環境内で非常に重要な問題を特定して対処する方法をご覧ください。
当社の詳細については、LogicMonitor にお問い合わせください。 ログ分析 今日！