随着公司业务的增多,云服务器 ECS 上的日志数据越来越多,存储开销越来越大,受限于日志的大小和格式,分析的速度非常缓慢,导致海量数据在沉睡,不知道发挥作用,如何能将这些数据进行归集、提炼和智能化的处理始终是一个困扰。通过日志服务投递日志数据到MaxCompute便可以让用户按照不同的场景和需求、以不同的方式复用数据,充分发挥日志数据的价值。
使用日志服务投递日志数据到MaxCompute具有如下优势:
使用非常简单。用户只需要完成2步配置即可以把日志服务Logstore的日志数据迁移到MaxCompute中。避免重复收集工作。由于日志服务的日志收集过程已经完成不同机器上的日志集中化,无需重复在不同机器上收集一遍日志数据后再导入到MaxCompute。充分复用日志服务内的日志分类管理工作。用户可让日志服务中不同类型的日志(存在不同Logstore中)、不同Project的日志自动投递到不同的MaxCompute表格,方便管理及分析MaxCompute内的日志数据。备注:大部分情况下日志数据在写入Logstore后的0.5~1个小时导入到MaxCompute,用户可以在控制台“投递任务管理”查看导入状态。导入成功后用户即可在MaxCompute内查看到相关日志数据。
下面介绍一个适用于中小企业用户,高效率低成本的日志采集存储方案:
对于云服务器 ECS 上的日志,可以通过日志服务进行收集,然后投递至 MaxCompute 进行存储与分析,流程图如下:
ECS:云服务器 ECS 是一种简单高效、可以弹性伸缩的计算服务;
日志服务(Log Service):针对日志类数据的一站式服务,用户无需开发便可快速完成数据采集、消费、投递以及查询分析等功能;
MaxCompute:原名 ODPS,是由阿里云自主研发的一款服务,提供针对TB/PB级数据、实时性要求不高的分布式处理能力,它适用于海量数据的存储、计算,商业智能等领域。
实验目的:通过 Log Service 采集 ECS 日志并投递到 MaxCompute 上。
前期说明:
本实验在 Windows 环境下操作; (拥有 Linux 环境的用户在准备 ECS 日志数据时请参见:Linux 实例 进行操作)用户拥有阿里云官网实名认证账号,并且创建好账号 Access Key ;用户拥有一定的开发经验。阿里云实名认证账号访问 https://www.aliyun.com/product/odps ,开通 MaxCompute,选择按量付费进行购买 。
1 . 进入 云服务器 ECS 产品页,点击 立即购买;
2 . 根据自身需求对弹出框中的计费方式、地域、网络、实例、带宽、镜像、存储和购买量进行配置,更为详细的步骤说明请参见:创建 Windows 实例;
3 . 单击页面右侧下方的 立即购买,确认订单并付款 。
您可进入 云服务器管理控制台 单击实例 ID 或者 管理,进入 实例详情 页面查看实例的相关信息 。
连接 Windows 实例连接 Windows 实例的方式有三种:远程桌面连接、管理控制台连接和手机连接,本教程以远程桌面连接作为示例,具体操作如下:
注意:采用这种方式登录,请确保实例能访问公网 。如果在创建实例时没有购买带宽,则不能使用远程桌面连接 。如果您需要通过其他方式连接实例,请参见:连接 Windows 实例 进行操作 。
1 . 单击 开始 图标 > 远程桌面连接;
2 . 在 远程桌面连接 对话框中,输入实例的公网 IP 地址,单击 显示选项;
3 . 输入用户名,默认为 Administrator,如果您希望以后连接时不再手动输入密码,可以勾选 允许我保存凭据 。如果不需要再做其它设置,可以直接单击 连接按钮;
备注:如果您未设置或忘记实例的登录密码(不是管理终端的密码),请 重置密码 。
4 . 单击 本地资源 选项卡进行设置,选择 剪贴板 后,点击 详细信息,选择 驱动器,然后选择文件存放的盘符 。如下图所示:
备注:通过以上设置可以方便地将本地文件拷贝到实例中 。
准备离线日志文件在 ECS 服务器中创建日志文件,举例一条数据如下:
ip:10.200.98.220 status:200 thread:414579208 time:27/Jan/2016:20:50:13 +0800 url:POST /PutData?Category=YunOsAccountOpLog&AccessKeyId=U0UjpekFQOVJW45A&Date=Fri, 28 Jun 2013 06:53:30 GMT&Topic=raw&Signature=pD12XYLmGxKQ+mkd6x7hAgQ7b1c= HTTP/1.1 user-agent:aliyun-sdk-java备注:
1 . 以上仅为数据示例,日志源数据见:logstore;
2 . 日志左侧的 ip、status、thread、time、url、user-agent 等是日志服务数据的字段名称,需在下方配置中用到。
使用注册成功的阿里云账号登录 日志服务产品页,单击 立即开通 。
准备密钥对
在 日志服务管理控制台,将鼠标移至页面右上角您的用户名上方,在显示的菜单中单击 accesskeys ,确认 Access Key 的状态为“启用”。如下图所示:
注意:Access Key 是 logtail 收集日志数据的必要条件,如果一旦没有启用,请参见: 创建密钥对 来进行创建 。
创建项目
注意:项目名称创建后不能修改 。
1 . 登录 日志服务管理控制台;
2 . 单击右上角的 创建 Project;
3 . 填写 Project 名称 和 所属地域,单击 确认 。
创建日志库
创建完项目后,系统会提示您创建日志库,单击 创建,配置如下图所示:
备注:您若想要了解日志库各项配置信息的详情,请参见:创建日志库。
1 . 下载安装包
在云服务器 ECS 中下载 Logtail 安装包,下载地址:http://logtail-release.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/win/logtail_installer.zip 。
2 . 按机器网络环境和日志服务所在 Region 进行安装
解压缩 logtail.zip 到当前目录,以管理员身份运行 cmd 进入 logtail_installer 目录 ,输入安装命令 logtail_installer.exe install cn_beijing 进行安装,如下图所示:
备注:您需按照自己的机器网络环境和日志服务所在 Region 输入相应的安装命令 ,详情请参见:安装命令,此处以华北 2(北京)的 ECS 经典网络为例 。
创建完 logstore 后,系统会提示您创建 Logtail 配置收集日志数据,点击 创建 Logtail 配置;
选择数据源,如下图所示:
注意:一个文件只能被一个配置收集 。
指定收集模式为分隔符模式
输入日志样例; 选择分隔符为 制表符;为提取字段命名(设定对于字段的 Key); 设置使用系统时间;根据自身需求设置高级选项(可选)。设置完成后,单击 下一步 。
勾选需要的机器组并单击 应用到机器组 。
如果您未创建机器组,需单击页面中的 创建机器组 进行创建,如图所示:
备注:云服务器的实例内网 IP 可到 云服务器 ECS 管理控制台 进行查看 。
完成上述配置后,日志服务即可收集日志 。您可在 LogStore 列表 页面,选择要查看的日志库并单击日志消费列下的 预览 进行查看,如下图所示:
1 . 导航至 产品->大数据(数加)-> MaxCompute 页面, 点击管理控制台;
2 . 创建项目 。进入控制台页面后导航至 大数据开发套件->项目列表,点击 创建项目,如图所示:
在弹出框中选择 I/O 后付费的付费方式,输入项目名称:
创建完项目后,点击项目列表下对应项目操作栏中的 进入工作区,进入数据开发页面,如下图所示:
新建脚本文件 。点击上图中的“新建脚本”任务框,编辑建表语句,如下所示:
DROP TABLE IF EXISTS tmall; CREATE TABLE tmall ( log_source string, log_time bigint, log_topic string, time string, ip string, thread string, log_extract_others string ) PARTITIONED BY ( log_partition_time STRING , status string );点击运行,确认建表成功 。
进入 LogStore 列表 页面,点击对应 LogStore 后的 ODPS,进入投递管理页面,点击 开启投递,如下图所示:
开启投递后跳转至 LogHub —— 数据投递 页面,在该页面需要配置投递大数据计算服务 MaxCompute(原 ODPS)的相关内容:
备注:__source__、__time__、__topic__、__extract_others__和__partition_time__是日志服务的系统保留字段,建议使用 。对于映射配置的限制详情请参见: 日志数据投递到 MaxCompute。
成功配置数据投递后点击 确定,可返回 MaxCompute (原 ODPS)投递管理 投递管理") 页面查看任务投递状态,如下图所示:
任务投递状态显示为 成功 后,可进入大数据开发套件管理控制台,查询 MaxCompute 表中是否有数据写入,如下图所示:
通过以上操作将云服务器 ECS 的日志成功投递到 MaxCompute 后,您还可以对日志数据进行分析与应用,详情请参见以下文章:
数据加工:用户画像; 数据分析与展现:可视化报表及嵌入应用; 社交数据分析:好友推荐。