Job类日志采集问题之DaemonSet采集方式在Job日志采集上如何表现

简介: Job类日志采集问题之DaemonSet采集方式在Job日志采集上如何表现

问题一:DaemonSet采集方式有哪些优点?


DaemonSet采集方式有哪些优点?


参考回答:

DaemonSet采集方式的优点主要包括:1)资源节省,因为每个节点只需部署一个采集容器,与应用容器数量无关;2)可以获取完整的容器meta信息;3)对应用容器无侵入性,应用对采集容器不感知。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/655906



问题二:DaemonSet采集方式在Job日志采集上的表现如何?


DaemonSet采集方式在Job日志采集上的表现如何?


参考回答:

在Job日志采集上,DaemonSet采集方式表现一般。虽然可以实时或通过轮询发现容器,但存在约1秒的发现延时,加上开始数据采集的3-6秒延时,总体上预计的开始采集延时为5-8秒。此外,它支持动态节点扩容,但不直接支持无物理节点的弹性容器扩容。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/655907



问题三:什么是Sidecar采集方式?


什么是Sidecar采集方式?


参考回答:

"Sidecar采集方式是在同一个Pod内同时部署业务和采集容器,利用共享存储卷的特性采集业务容器的日志。这种方式要求业务容器将需要采集的目录挂载出来与采集容器共享。

"


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/655908



问题四:Sidecar采集方式在Job日志采集上有哪些优势?


Sidecar采集方式在Job日志采集上有哪些优势?


参考回答:

Sidecar采集方式在Job日志采集上的优势包括:无需关心容器发现问题,因为采集容器与业务容器在同一个Pod内;只要采集容器未退出,Pod处于Running状态,共享存储卷上的文件就不会被删除,避免了开始采集延时导致的数据丢失问题;同时,Sidecar方式可以灵活支持各种弹性扩缩容方案。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/655909



问题五:Sidecar采集方式有哪些限制其使用范围的缺点?


Sidecar采集方式有哪些限制其使用范围的缺点?


参考回答:

Sidecar采集方式的缺点包括:资源消耗较大,因为每个Pod都需要一个Sidecar采集容器;容器的meta信息无法自动采集,需要通过环境变量等方式暴露给采集容器;每个业务Pod都需要配置共享存储,并考虑通知采集容器退出的机制,这存在一定的侵入性。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/655910

相关实践学习
【涂鸦即艺术】基于云应用开发平台CAP部署AI实时生图绘板
【涂鸦即艺术】基于云应用开发平台CAP部署AI实时生图绘板
相关文章
|
5月前
|
数据采集 存储 大数据
大数据之路:阿里巴巴大数据实践——日志采集与数据同步
本资料全面介绍大数据处理技术架构,涵盖数据采集、同步、计算与服务全流程。内容包括Web/App端日志采集方案、数据同步工具DataX与TimeTunnel、离线与实时数仓架构、OneData方法论及元数据管理等核心内容,适用于构建企业级数据平台体系。
|
2月前
|
数据采集 缓存 大数据
【赵渝强老师】大数据日志采集引擎Flume
Apache Flume 是一个分布式、可靠的数据采集系统,支持从多种数据源收集日志信息,并传输至指定目的地。其核心架构由Source、Channel、Sink三组件构成,通过Event封装数据,保障高效与可靠传输。
239 1
|
3月前
|
存储 Kubernetes 监控
Kubernetes日志管理:使用Loki进行日志采集
通过以上步骤,在Kubernetes环境下利用LoKi进行有效率且易于管理地logs采集变成可能。此外,在实施过程中需要注意版本兼容性问题,并跟进社区最新动态以获取功能更新或安全补丁信息。
303 16
|
4月前
|
存储 缓存 Apache
StarRocks+Paimon 落地阿里日志采集:万亿级实时数据秒级查询
A+流量分析平台是阿里集团统一的全域流量数据分析平台,致力于通过埋点、采集、计算构建流量数据闭环,助力业务提升流量转化。面对万亿级日志数据带来的写入与查询挑战,平台采用Flink+Paimon+StarRocks技术方案,实现高吞吐写入与秒级查询,优化存储成本与扩展性,提升日志分析效率。
553 1
|
5月前
|
JSON 安全 网络安全
LoongCollector 安全日志接入实践:企业级防火墙场景的日志标准化采集
LoonCollector 是一款轻量级日志采集工具,支持多源安全日志的标准化接入,兼容 Syslog、JSON、CSV 等格式,适用于长亭 WAF、FortiGate、Palo Alto 等主流安全设备。通过灵活配置解析规则,LoonCollector 可将原始日志转换为结构化数据,写入阿里云 SLS 日志库,便于后续查询分析、威胁检测与合规审计,有效降低数据孤岛问题,提升企业安全运营效率。
|
XML 安全 Java
【日志框架整合】Slf4j、Log4j、Log4j2、Logback配置模板
本文介绍了Java日志框架的基本概念和使用方法,重点讨论了SLF4J、Log4j、Logback和Log4j2之间的关系及其性能对比。SLF4J作为一个日志抽象层,允许开发者使用统一的日志接口,而Log4j、Logback和Log4j2则是具体的日志实现框架。Log4j2在性能上优于Logback,推荐在新项目中使用。文章还详细说明了如何在Spring Boot项目中配置Log4j2和Logback,以及如何使用Lombok简化日志记录。最后,提供了一些日志配置的最佳实践,包括滚动日志、统一日志格式和提高日志性能的方法。
3814 31
【日志框架整合】Slf4j、Log4j、Log4j2、Logback配置模板
|
7月前
|
监控 容灾 算法
阿里云 SLS 多云日志接入最佳实践:链路、成本与高可用性优化
本文探讨了如何高效、经济且可靠地将海外应用与基础设施日志统一采集至阿里云日志服务(SLS),解决全球化业务扩展中的关键挑战。重点介绍了高性能日志采集Agent(iLogtail/LoongCollector)在海外场景的应用,推荐使用LoongCollector以获得更优的稳定性和网络容错能力。同时分析了多种网络接入方案,包括公网直连、全球加速优化、阿里云内网及专线/CEN/VPN接入等,并提供了成本优化策略和多目标发送配置指导,帮助企业构建稳定、低成本、高可用的全球日志系统。
836 54
|
监控 安全 Apache
什么是Apache日志?为什么Apache日志分析很重要?
Apache是全球广泛使用的Web服务器软件,支持超过30%的活跃网站。它通过接收和处理HTTP请求,与后端服务器通信,返回响应并记录日志,确保网页请求的快速准确处理。Apache日志分为访问日志和错误日志,对提升用户体验、保障安全及优化性能至关重要。EventLog Analyzer等工具可有效管理和分析这些日志,增强Web服务的安全性和可靠性。
376 9
|
10月前
|
存储 SQL 关系型数据库
MySQL日志详解——日志分类、二进制日志bin log、回滚日志undo log、重做日志redo log
MySQL日志详解——日志分类、二进制日志bin log、回滚日志undo log、重做日志redo log、原理、写入过程;binlog与redolog区别、update语句的执行流程、两阶段提交、主从复制、三种日志的使用场景;查询日志、慢查询日志、错误日志等其他几类日志
835 35
MySQL日志详解——日志分类、二进制日志bin log、回滚日志undo log、重做日志redo log

热门文章

最新文章