云舟观测：一站式日志服务，助力提升多场景数字化能力

云舟观测：一站式日志服务，赋能多场景数字化能力

在数字化浪潮汹涌的今天，日志作为观测三大件之一，早已成为运维和研发过程中的重要信息载体。它如同航海者的罗盘，指引着我们在复杂多变的数字海洋中准确找到故障发生的位置和原因。传统运维方法在面对分布式系统时，往往显得力不从心。特别是面对海量且分散的日志数据，快速的全局检索变得异常困难，这无疑给故障处理和恢复带来了不小的挑战。

云舟观测应运而生，它为用户提供了大规模、低成本的日志一站式服务，如同数字世界中的一座灯塔，照亮了前行的道路。本文将带您深入了解云舟观测的日志服务能力，探寻它如何助力提升多场景数字化能力。

一、云舟观测日志采集：高效、灵活、可扩展

日志采集是日志服务的首要环节，也是确保后续分析准确性的关键。云舟观测提供了功能强大的日志采集组件——Arkit，它运行在主机或容器内，能够高效地完成日志实时采集任务。

Arkit的强大之处在于其高度的灵活性和可扩展性。它包含读取（Reader）、解析（Parser）、发送（Sender）三个模块，且这些模块可以任意组合，并支持自定义。这意味着，无论您的日志数据源是什么，无论您的日志格式如何，Arkit都能通过灵活的配置满足您的需求。无论是从文件/目录、Syslog、Kafka还是Elasticsearch等数据源实时读取日志，Arkit都能轻松胜任。

此外，Arkit还支持对原始日志进行格式化解析和过滤。通过配置JSON解析、CSV解析、Grok解析等，您可以在采集端就完成对数据的格式化处理，减少后续处理的工作量。通过字符串模糊匹配、正则匹配等方式，您可以轻松过滤掉不需要的日志，降低无效传输的成本。

二、日志存储与转存：高性能、低成本、易使用

日志存储是日志服务的核心环节，它直接关系到日志的检索速度和分析效率。云舟观测采用了奇麟数仓作为日志存储解决方案，这是一款由360智汇云自研的新一代存算分离数仓产品。

奇麟数仓依托云计算、虚拟机和容器等技术，支持海量日志数据存储、日志实时接入和实时统计分析。相比传统ES等日志存储引擎，奇麟数仓具有低成本、高性能、易使用等特点。它采用了创新的存储和索引机制，使得日志数据的写入和查询速度都得到了大幅提升。

在写入日志存储时，奇麟数仓默认只使用时间索引，将原始日志整条存储在raw_log字段中。这种设计既保证了查询的灵活性，又降低了存储成本。为了进一步提高查询性能，平台还支持在写入时从原始日志中提取索引字段。这样，在检索分析时，通过这些索引字段筛选的效率将大大提升。

除了高性能的存储能力外，云舟观测还支持将日志转存至其他存储系统，如HDFS、Kafka和Elasticsearch等。这为用户提供了更多的选择和灵活性，使得日志数据可以在不同的系统和平台之间自由流动，满足不同的业务需求。

三、日志检索与分析：快速、准确、深入

日志检索和分析是日志服务的最终目的，也是衡量日志服务质量的重要标准。云舟观测提供了强大的日志检索和分析功能，让用户能够轻松找到所需信息，深入了解系统运行状态。

通过云舟观测平台，用户可以根据选择的时间范围进行日志检索。平台会根据时间范围使用柱状图展示不同时间段的日志数量，让用户对日志的分布情况一目了然。用户还可以通过索引字段进行快速筛选，或者通过输入关键字进行模糊匹配查找。这些功能使得日志检索变得快速而准确。

除了基本的检索功能外，云舟观测还支持更深入的统计分析。用户可以通过跳转到奇麟数仓，使用SQL进行统计分析。这使得用户能够从海量日志数据中提取出有价值的信息，为决策提供支持。

此外，云舟观测还提供了告警功能。用户可以为一个日志采集任务配置告警规则，当满足特定条件时，系统会实时判定并触发异常告警。这样，用户可以及时发现潜在问题，避免故障的发生或扩大。

四、可视化与展示：直观、清晰、易懂

在数字化时代，数据可视化已经成为一种重要的信息呈现方式。云舟观测提供了丰富的可视化视图，帮助用户更直观地了解日志数据和系统运行状态。

通过云舟观测平台，用户可以查看一个采集任务的日志统计信息。这些信息包括所选时间范围内的日志总量、分组统计、时间线统计以及最新的日志列表等。这些数据以图表和列表的形式呈现，让用户能够一目了然地了解日志数据的分布情况。

此外，用户还可以输入关键字进行匹配统计展示。平台会根据关键字在日志中进行匹配，并展示匹配结果的统计信息。这使得用户能够快速找到包含特定关键字的日志条目，进一步了解系统的运行情况和潜在问题。

除了基本的统计和展示功能外，云舟观测还支持自定义视图和报表。用户