Kubernetes日志采集与存储实践：实时处理与Serverless趋势

"本文档深入探讨了在Kubernetes环境中日志实时采集、存储与计算的关键实践。作者阿里云技术专家唐恺首先指出，随着Kubernetes的Serverless趋势发展，越来越多的应用和服务将部署在无服务器基础设施上，这使得日志实时性和准确性变得尤为重要，因为实时数据对决策制定和故障响应（如告警处理、AIOps）有着直接的影响。 传统的Kubernetes日志处理方法包括使用kubectl logs命令，但存在容器崩溃或释放时的日志丢失问题。针对这个问题，文章介绍了几种解决方案： 1. 节点级方案：通过Docker driver结合日志客户端，可以捕获stdout和stderr，但应对容器内部复杂日志文件及节点迁移（例如驱逐）时的日志持久化有挑战。 2. Sidecar方案：采用业务容器搭配专门的日志收集容器（如Fluentd），能够处理日志多样性，解决多应用间路由问题，但会带来资源消耗和管理复杂度。 3. 直写方案：允许应用直接写入日志，提供灵活性，但可能增加业务代码的复杂性，且需权衡是否愿意接受数据丢失或业务进程的轻微中断。 为了更好地实践，文章还介绍了基于阿里云日志服务的Kubernetes日志架构，该方案通常涉及使用Fluentd作为日志收集器，配合Kafka等消息队列进行分发，然后进一步整合到日志服务中进行集中存储、分析和查询。这种架构的优势在于提供了统一的管理和查询接口，同时支持实时处理、监控、告警和定制化计算，如BI分析和预测性分析。 总结来说，Kubernetes下的日志处理不再是简单的收集和存储，而是需要考虑性能、实时性、扩展性和易用性等多个因素。通过对比不同方案的优缺点，开发者可以根据具体应用场景选择最适合的策略来满足业务需求。"