Descrizione del progetto
TradottoAttualmente siamo essenzialmente ciechi a ciò che sta accadendo in produzione. I log sono sparsi su una dozzina di server, ogni applicazione scrive nei propri file nel proprio formato, e quando qualcosa si rompe, accediamo tramite SSH e cerchiamo manualmente attraverso gigabyte di testo. Di solito veniamo a conoscenza di un problema solo dopo che un cliente lo segnala. Vogliamo risolvere questo problema in modo adeguato: costruire uno stack di logging e osservabilità centralizzato che raccoglie log e metriche da ogni server e servizio in un unico posto con ricerca, in modo che l'intero team veda il quadro senza dover accedere alle macchine stesse.
L'architettura target è un cluster ELK o OpenSearch per i log più Grafana per metriche e visualizzazione. Si prevede che il contraente distribuisca collezionatori di log sui nostri host, normalizzi e analizzi i flussi in arrivo in campi strutturati e progetti dashboard che siano chiare sia per gli ingegneri che per la direzione. Oltre a questo abbiamo bisogno di avvisi: notificare quando il tasso di errore aumenta, quando il ritardo di risposta supera una soglia, quando un servizio smette di inviare dati, o quando lo spazio su disco o la memoria si esauriscono. Gli avvisi dovrebbero arrivare ai canali che già utilizziamo, con soglie appropriate in modo da non affogarci nel rumore.
Lo storage e il suo costo sono importanti per noi. Ti chiediamo di configurare il ciclo di vita dell'indice e la rotazione in modo che i dati freschi rimangano attivi e ricercabili, e i log vecchi vengano archiviati o eliminati secondo un programma. Descrivi l'architettura, le regole di parsing e la procedura per collegare un nuovo servizio al pipeline in modo che il nostro team possa continuare a mantenere ed espandere il sistema da solo. Se hai già gestito uno stack del genere in produzione, dicci come lo scaleresti per i nostri volumi.
— Raccolta di log da server Linux e applicazioni containerizzate
— Parsing strutturato, indicizzazione e politica di retention
— Dashboard Grafana per errori, ritardi e risorse
— Avvisi per picchi di errore, ritardi e servizi silenziosi
L'architettura target è un cluster ELK o OpenSearch per i log più Grafana per metriche e visualizzazione. Si prevede che il contraente distribuisca collezionatori di log sui nostri host, normalizzi e analizzi i flussi in arrivo in campi strutturati e progetti dashboard che siano chiare sia per gli ingegneri che per la direzione. Oltre a questo abbiamo bisogno di avvisi: notificare quando il tasso di errore aumenta, quando il ritardo di risposta supera una soglia, quando un servizio smette di inviare dati, o quando lo spazio su disco o la memoria si esauriscono. Gli avvisi dovrebbero arrivare ai canali che già utilizziamo, con soglie appropriate in modo da non affogarci nel rumore.
Lo storage e il suo costo sono importanti per noi. Ti chiediamo di configurare il ciclo di vita dell'indice e la rotazione in modo che i dati freschi rimangano attivi e ricercabili, e i log vecchi vengano archiviati o eliminati secondo un programma. Descrivi l'architettura, le regole di parsing e la procedura per collegare un nuovo servizio al pipeline in modo che il nostro team possa continuare a mantenere ed espandere il sistema da solo. Se hai già gestito uno stack del genere in produzione, dicci come lo scaleresti per i nostri volumi.
— Raccolta di log da server Linux e applicazioni containerizzate
— Parsing strutturato, indicizzazione e politica di retention
— Dashboard Grafana per errori, ritardi e risorse
— Avvisi per picchi di errore, ritardi e servizi silenziosi
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