可觀測性數(shù)據(jù)收集集大成者：Vector
如果企業(yè)提供 IT 在線服務(wù)，那么可觀測性能力是必不可少的。“可觀測性” 這個詞近來也越發(fā)火爆，不懂 “可觀測性” 都不好意思出門了。但是可觀測性能力的構(gòu)建卻著實不易，每個企業(yè)都會用到一堆技術(shù)棧來組裝建設(shè)。比如數(shù)據(jù)收集，可能來自某個 exporter，可能來自 telegraf，可能來自 OTEL，可能來自某個日志文件，可能來自 statsd，收集到數(shù)據(jù)之后還需要做各種過濾、轉(zhuǎn)換、聚合、采樣等操作，煩不勝煩，今天我們就給大家介紹一款開源的數(shù)據(jù)收集+路由器工具：Vector，解除你的上述煩惱。
Vector 簡介
Vector 通常用作 logstash 的替代品，logstash 屬于 ELK 生態(tài)，使用廣泛，但是性能不太好。Vector 使用 Rust 編寫，聲稱比同類方案快 10 倍。Vector 來自 Datadog，如果你了解監(jiān)控、可觀測性，大概率知道 Datadog，作為行業(yè)老大哥，其他小弟拍馬難及。Datadog 在 2021 年左右收購了 Vector，現(xiàn)在 Vector 已經(jīng)開源，地址是：
- 主站：https://vector.dev/
- 倉庫：https://github.com/vectordotdev/vector
Vector 不止是收集、路由日志數(shù)據(jù)，也可以路由指標(biāo)數(shù)據(jù)，甚至可以從日志中提取指標(biāo)，功能強大。下面是 Vector 的架構(gòu)圖：
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看起來和其他同類產(chǎn)品是類似的，核心就是 pipeline 的處理，有 Source 端做采集，有中間的 Transform 環(huán)節(jié)做數(shù)據(jù)加工處理，有 Sink 端做數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)。魔鬼在細(xì)節(jié)，Vector 有如下一些特點，讓它顯得卓爾不群：
- 超級快速可靠：Vector采用Rust構(gòu)建，速度極快，內(nèi)存效率高，旨在處理最苛刻的工作負(fù)載
- 端到端：Vector 致力于成為從 A 到 B 獲取可觀測性數(shù)據(jù)所需的唯一工具，并作為守護(hù)程序、邊車或聚合器進(jìn)行部署
- 統(tǒng)一：Vector 支持日志和指標(biāo)，使您可以輕松收集和處理所有可觀測性數(shù)據(jù)
- 供應(yīng)商中立：Vector 不偏向任何特定的供應(yīng)商平臺，并以您的最佳利益為出發(fā)點，培育公平、開放的生態(tài)系統(tǒng)。免鎖定且面向未來
- 可編程轉(zhuǎn)換：Vector 的高度可配置轉(zhuǎn)換為您提供可編程運行時的全部功能。無限制地處理復(fù)雜的用例
Vector 安裝
Vector 的安裝比較簡單，一條命令即可搞定，其他安裝方式可以參考其 官方文檔。
curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.vector.dev | bashVector 配置測試
Vector 的配置文件可以是 yaml、json、toml 格式，下面是一個 toml 的例子，其作用是讀取 /var/log/system.log 日志文件，然后把 syslog 格式的日志轉(zhuǎn)換成 json 格式，最后輸出到標(biāo)準(zhǔn)輸出：
[sources.syslog_demo]
type = "file"
include = ["/var/log/system.log"]
data_dir = "/Users/ulric/works/vector-test"
[transforms.remap_syslog]
inputs = [ "syslog_demo"]
type = "remap"
source = '''
structured = parse_syslog!(.message)
. = merge(., structured)
'''
[sinks.emit_syslog]
inputs = ["remap_syslog"]
type = "console"
encoding.codec = "json"首先，[sources.syslog_demo] 定義了一個 source，取名為 syslog_demo，這個 source 的類型是 file，表示從文件中讀取數(shù)據(jù)，文件路徑是 /var/log/system.log，data_dir 是存儲 checkpoint 數(shù)據(jù)不用關(guān)心，只要給一個可寫的目錄就行（Vector 自用）。然后定義了一個 transform，名字為 remap_syslog，指定這個 transform 的數(shù)據(jù)來源（即上游）是 syslog_demo，其類型是 remap，remap 是 Vector 里非常重要的一個 transform，可以做各類數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，在 source 字段里定義了一段代碼，其工作邏輯是：
- 來自 syslog_demo 這個 source 的日志數(shù)據(jù)，日志原文在 message 字段里（除了日志原文 message 字段，Vector 還會對采集的數(shù)據(jù)附加 host、timestamp 等字段），需要先解析成結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，通過 parse_syslog 這個函數(shù)做轉(zhuǎn)換
- 轉(zhuǎn)換之后，相當(dāng)于把非結(jié)構(gòu)化的日志數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成了結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，賦值給 structured 變量，然后通過 merge 函數(shù)把結(jié)構(gòu)化的這個數(shù)據(jù)和原始就有的 host、timestamp 等字段合并，然后把合并的結(jié)果繼續(xù)往 pipeline 后續(xù)環(huán)節(jié)傳遞
[sinks.emit_syslog] 定義了一個 sink，名字是 emit_syslog，通過 inputs 指明了上游數(shù)據(jù)來自 remap_syslog 這個 transform，通過 type 指明要把數(shù)據(jù)輸出給 console，即控制臺，然后通過 encoding.codec 指定輸出的數(shù)據(jù)格式是 json。然后通過下面的命令啟動 Vector：
vector -c vector.toml然后，你就會看到一堆的日志輸出（當(dāng)然，前提是你的機(jī)器上有 system.log 這個文件，我是 macbook，所以用的這個文件測試的），樣例如下：
ulric@ulric-flashcat vector-test % vector -c vector.toml
...
{"appname":"syslogd","file":"/var/log/system.log","host":"ulric-flashcat.local","hostname":"ulric-flashcat","message":"ASL Sender Statistics","procid":332,"source_type":"file","timestamp":"2023-09-27T07:31:22Z"}如上，就說明正常采集到了數(shù)據(jù)，而且轉(zhuǎn)換成了 json 并打印到了控制臺，實驗成功。當(dāng)然，打印到控制臺只是個測試，Vector 可以把數(shù)據(jù)推給各類后端，典型的比如 ElasticSearch、S3、ClickHouse、Kafka 等。
Vector 部署模式
Vector 可以部署為兩個角色，既可以作為數(shù)據(jù)采集的 agent，也可以作為數(shù)據(jù)聚合、路由的 aggregator，架構(gòu)示例如下：
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當(dāng) Vector 作為 agent 的時候，又有兩種使用模式：Daemon 和 Sidecar。Daemon 模式旨在收集單個主機(jī)上的所有數(shù)據(jù)，這是數(shù)據(jù)收集的推薦方式，因為它最有效地利用主機(jī)資源。比如把 Vector 部署為 DaemonSet，收集這個機(jī)器上的所有容器中應(yīng)用的日志，容器中的應(yīng)用的日志推薦使用 stdout 方式打印，符合云原生 12 條要素。架構(gòu)圖如下：
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當(dāng)然，也可以使用 Sidecar 模式部署，這樣占用的資源更多（畢竟，每個 Pod 里都要塞一個 Vector 容器），但是更靈活，服務(wù)所有者可以隨意搞自己的日志收集方案，不用依賴統(tǒng)一的日志收集方案。架構(gòu)圖如下：
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Vector 總結(jié)
夜鶯社區(qū)里已經(jīng)有很多小伙伴從 logstash 遷移到了 Vector，并普遍表示 Vector YYDS，如果你還沒聽過 Vector，趕緊去試試吧。其他的我也不啰嗦，請各位移步 Vector 官方文檔，本文最重要的價值就是讓你知道有這么個好東西 :-)
