CLS「数据加工」:实时处理腾讯会议千亿级日志

2022-01-04 20:38:52 浏览数 (1)

作者:hermine

导语:云原生日志服务(Cloud Log Service,CLS)是腾讯云提供的一站式日志数据解决平台,提供了从日志采集、日志存储到日志检索,图表分析、监控告警、日志投递等多项服务,协助用户通过日志来解决业务运维、服务监控、日志审计等场景问题。

2021年Q4重磅推出「数据加工」,2022.3.15前免费,欢迎大家使用该功能!

数据加工—海量日志实时处理

数据加工数据加工

首先,数据加工是什么呢?

CLS平台在采集到日志数据之后,对杂乱无章的文本日志进行归类、结构化、清洗过滤脏数据等处理,处理后的日志数据可以应用于日志的检索分析、仪表盘、告警等功能。处理原始日志的过程,就是数据加工。

对于用户而言,数据加工的目标可以是:

  • 提取结构化的数据,方便后续检索分析、生成仪表盘等。
  • 日志过滤,对日志进行减肥瘦身。丢弃不需要的日志数据,节约存储成本、流量成本。
  • 敏感数据脱敏,例如将用户的身份证、手机号码脱敏。
  • 日志分类投递,例如按照日志级别:ERROR、WARNING、INFO 将日志分类,然后分发到不同的日志主题。
  • 日志富化,根据已存在的字段值,富化出新的字段,比如0755、010、021,富化出深圳、上海、北京。

接下来,本文会重点介绍腾讯会议某内容社区头部客户的案例,在实际应用中理解数据加工的作用。

客户案例

腾讯会议——千亿日志实时处理

腾讯会议的数据服务团队需要从客户端的海量日志数据(千亿条/天) 上报中, 实时从中获取需要的部分数据, 按照规则提取和处理后进行回流分析和业务判断。

一开始, 客户调研自建大数据流处理平台来进行日志数据处理的方案。

该方案首先需要进行整个平台的搭建,并且需要解决日志采集-->Flink集群部署-->编写Java数据处理逻辑等问题。在业务接入和使用中,用户还要关注该集群的运维和性能。整个项目实施周期长,维护成本高

后来,客户了解到CLS数据加工的能力, 在体验了CLS数据加工可视化界面、了解测试了DSL函数能力后,客户选择使用CLS数据加工来完成上述需求。

用户无需关注平台建设、运维以及复杂的Flink Java编程,简单、灵活、低成本的使用数据加工功能即可完成业务需求。

自建大数据流处理平台 VS CLS数据加工自建大数据流处理平台 VS CLS数据加工

根据以上分析,我们不难看出:

在处理日志方面,比起自建大数据流处理平台,CLS数据加工具有开箱即用无建设成本、业务接入使用门槛更低、运维成本更低的优势。

在性能方面,腾讯会议的千亿日志数据压测,也凸显了CLS数据加工的性能优越

某头部内容社区平台——日志过滤

该客户的原始日志量很大,费用较高,为降低成本,客户仅想保留关键业务相关的日志。

通过CLS数据加工函数,客户可过滤掉不需要的日志,最后日志量缩减为30%,真正做到了为用户省钱。

业务流程业务流程

那具体可以节省多少费用呢?

假定原始日志100GB/天,经过数据加工的日志过滤之后,缩减为30GB/天假定客户的日志存储是30天,开启了部分键值索引,而且索引流量刚好和写入日志主题的流量相等(为方便计算),从第31天开始的费用大致如下图,费用从每100GB 122元/天下降至70.75元/天,最终下降至原始价格的59%

日志过滤前后费用对比日志过滤前后费用对比

注:表中的价格为刊例价

操作手册

在了解了两个典型客户案例后,不妨跟随我一起进入实战演练,CLS为没有日志的同学也准备了试用功能哦。

详细操作步骤请见:

https://cloud.tencent.com/document/product/614/63940

1. 新建数据加工

数据加工的入口在腾讯云CLS控制台,填写完加工任务名称、源日志主题、目标日志主题之后,就可以进入加工语句编辑页面。

数据加工入口界面数据加工入口界面

2. 编辑加工语句

1)如果您的日志主题中有数据:新建数据加工任务之后,它会自动加载原始日志主题的数据,在编辑框中编写你的DSL加工函数语句,就可以完成实时日志流的处理。

2) 如果您暂时没有日志:下方左侧是原始日志/自定义数据两个标签页,第二标签页是自  定义数据标签页,填入JSON格式的日志,就可以试用数据加工了。

  • DSL函数生成器:可以查看DSL的解释说明、复制DSL函数的示例到自己的编辑框,修改后使用。
  • 保存数据加工任务。任务会持续运行,加工日志流,直到用户手动停止任务。
数据加工演示数据加工演示

下面我们来举个栗子吧。

场景描述

小王将日志采集到 CLS,是单行文本格式。现在小王想将日志结构化,从文本中提取日志时间、日志级别、操作、URL 信息,便于后续的检索分析。

场景分析

梳理一下小王的加工需求,加工思路如下:

1)使用正则提取日志时间、日志级别、URL。

2){...}中的内容是操作的详情,可以通过正则提取。

原始日志

代码语言:javascript复制
{    "content": "[2021-11-24 11:11:08,232][328495eb-b562-478f-9d5d-3bf7e][INFO] curl -H 'Host: ' http://abc.com:8080/pc/api -d {"version": "1.0","user": "CGW","password": "123","interface": {"Name": "ListDetail","para": {"owner": "1253","orderField": "createTime"}}}"}

DSL加工函数

代码语言:javascript复制
fields_set("Action",regex_select(v("content"),regex="{[^}] }",index=0,group=0))
fields_set("loglevel",regex_select(v("content"),regex="[[A-Z]{4}]",index=0,group=0))。
fields_set("logtime",regex_select(v("content"),regex="d{4}-d{2}-d{2} d{2}:d{2}:d{2},d{3}",index=0,group=0))
fields_set("Url",regex_select(v("content"),regex="([a-z]{3}).([a-z]{3}):([0-9]{4})",index=0,group=0))
fields_drop("content")

DSL加工函数详解

新建一个字段 Action,使用正则{[^}] },匹配{...}。

代码语言:javascript复制
fields_set("Action",regex_select(v("content"),regex="{[^}] }",index=0,group=0))

新建一个字段 loglevel,使用正则[A-Z]{4}可以匹配 INFO。

代码语言:javascript复制
fields_set("loglevel",regex_select(v("content"),regex="[[A-Z]{4}]",index=0,group=0))。

新建一个字段 logtime,使用正则d{4}-d{2}-d{2} d{2}:d{2}:d{2},d{3}匹配2021-11-24 11:11:08。

代码语言:javascript复制
fields_set("logtime",regex_select(v("content"),regex="d{4}-d{2}-d{2} d{2}:d{2}:d{2},d{3}",index=0,group=0))

新建一个字段 Url,使用正则[a-z]{3}.[a-z]{3}匹配 abc.com,[0-9]{4}匹配8080。

代码语言:javascript复制
fields_set("Url",regex_select(v("content"),regex="([a-z]{3}).([a-z]{3}):([0-9]{4})",index=0,group=0))

丢弃 content 字段。

代码语言:javascript复制
fields_drop("content")

加工结果

代码语言:javascript复制
{"logtime":"2021-11-2411:11:08,232","loglevel":"[INFO]","Url":"abc.com:8080","Action":"{"version": "1.0","user": "CGW","password": "123","interface": {"Name": "ListDetail","para": {"owner": "1253","orderField": "createTime"}"}

更多数据加工实战案例,可以访问腾讯云官网:

https://cloud.tencent.com/document/product/614/66375

轻松复制文档中日志样例和DSL加工函数的代码,在控制台跑一跑,你会有新发现,快来免费试用吧。

结语

数据加工为其上层的检索分析、仪表盘、告警等应用提供了结构化的日志数据,帮助您在运维场景中更加游刃有余的分析日志、排查故障、指定运维决策。

附表:DSL函数大类和举例

DSL函数大类及举例DSL函数大类及举例

以上就是关于「CLS数据加工」重磅功能的案例分享,如果您有更多有意思的日志实践玩法分享,欢迎投稿!

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