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如何结合AWS与Fluented进行数据收集

来源：程序员人生发布时间：2014-10-15 07:16:54 阅读次数：4782次

近日，亚马逊在其官方博客发布了AWS与Fluentd结合起来进行数据收集，存储和处理的相关操作方法和案例，AWS和Fluentd的结合使数据处理更加快捷。

以下为译文：

数据存储便宜，但数据收集并不便宜

数据存储十分便宜。但Kiyoto所说的便宜不是指其硬件很便宜，而是指数据的存储操作以及人工成本非常便宜。感谢IaaS的应用，就像AWS，我们不需要再花费很多时间进行容量规划（或者更好的是，可以用自动可扩展的方式提供资源）或者担心我们的服务器发生故障。

相对便宜的存储意味着我们的想法不再数据存储量而束缚。仅需要少数工程师就可以在Amazon Simple Storage Service（S3）平台中完成运行一组数据，或者是Redshift instances或者是管理大量日志数据备份，备份他们日常的工作记录。分析海量的数据不再仅仅属于那些独享大全，精通技术的公司。

然而，数据收集仍然是一个重大挑战：数据不会奇迹般的存储在系统中或者进行自行整理。因此，许多（临时）脚本被用作解析加载数据。这些脚本易变，易错，而且几乎不可能延伸。

这些问题都是Fluentd尝试要解决的：可扩展，灵活的实时收集数据。Kiyoto在博文中也讲到Fluentd的基本结构，同时分享了一些AWS使用案例。

Fluentd：大容量数据流的开源数据采集器

Fluentd原本是写在Treasure Data中的一个开源数据采集器。在2011年10月开源，并在过去的2年半时间获得了稳步牵引：今天，我们有一个蓬勃发展的社区，在GitHub有50人的贡献者和超过2100人的追随者，与Slideshare公司和Nintendo共同部署数据生产。

输入和输出

在最高的等级，Fluentd包含输入和输出。输入是指定Fluentd如何以及何时摄取数据。

普遍输入是：

1.跟踪日志文件和解析每行数据（或者同时解析多行数据）

2.接收系统日志信息

3.接收HTTP请求以及解析信息内容

输入的两个关键特征：JSON和标记

1.Fluentd采取JSON为它的核心数据形式，每个输入的作用是将接通的输入数据转换为一系列的JSON“事件”。

2.每个输入都为其摄取的数据提供了一个标签。根据标签，Fluentd决定如何处理不同来源的数据(如下)。

当数据通过Fluentd输入，Fluentd标记每个事件（在2中有所解释）然后指定线路输出标记，例如本地文件系统，RDBMSs，NoSQL数据库以及AWS服务。

开放和插件架构

为什么Fluentd已经有很多输入以及输出。秘诀是开放和插件架构。Ruby最基本的常识就是用户可以在短时间内构建一个新的插件。毋庸置疑，许多Fluentd用户非常热衷于AWS，所以，我们已经在如下的AWS服务中安置插件：

1.Amazon Simple Storage Service(S3) (输出)

2.Amazon Redshift (输出)

3.Amazon Simple Queue Service (SQS) (输入和输出)

4.Amazon Kinesis (输出)

5.Amazon DynamodB (输出)

6.AWS CloudWatch (输入)

性能和可靠性

当我“坦白”Fluentd大部分内容在Ruby中编写的，客户非常担心Fluentd的性能。不用担心，Fluentd非常快速，在现代的服务器中，它可以在单核中的处理速度达到15000次/秒，如果在多核中运行Fluentd，你可以获得更好的输出。

Fluentd可以达到这样的速度是通过使用C语言底层类库编写软件性能关键的部分。例如Fluentd运用Cool.io（Masahiro Nakagawa，Fluentd主要维护者）进行事件循环，和Ruby中的MessagePack（Sadayuki Furuhash，Fluentd的原作者）来提供内部数据形式。

速度很好，日志收集必须非常可靠:数据流失导致了坏数据和糟糕的决定。Fluentd通过缓冲来确保可靠性。输出插件可以通过记忆卡或者是闪存卡配置缓存数据，所以当数据传输发生错误时，它不会丢失。缓冲逻辑高度可调，并且可以为客户定制各种容量以及延迟需求。

举例：Apache日志归档入S3

Fluentd的功能概述，让我们深入一个例子。下面将会展示怎样设置Fluentd来实现Apache网络服务器日志归档于S3。

第一步：运行Fluentd

在Ruby的gem界面打开Fluentd (gem install fluentd)。也可以从Treasure Data中找到相关的td-agent。现在，我们运行td-agent，Kiyoto假设在Ubuntu Precise界面（12.04）。td-agent同样适用于Ubuntu Lucid和CentOS 5/6，以及即将发行的Ubuntu Trusty。

运行以下指令：

curl -L <a href="http://toolbelt.treasuredata.com/sh/install-ubuntu-precise.sh">http://toolbelt.treasuredata.com/sh/install-ubuntu-precise.sh</a> | sh

用户通过以下指令可以检查td-agent是否安装成功。

$ which td-agent

/usr/sbin/td-agent

第二步：配置输入和输出

对于td-agent，该配置文件位于/etc/td-agent/td-agent.conf。再次配置，跟踪Apache日志文件。

<source>
  type tail
  format apache2
  path /var/log/apache2/access_log
  pos_file /var/log/td-agent/apache2.access_log.pos
  tag s3.apache.access
</source>

这个片段配置Apache日志文件输入。Fluentd跟踪日志文件放置在/var/log/apache2/access_log，根据Apache组合日志形式解析，并且作标记s3.apache.access。

下面，我们配置S3输出，如下：

<match s3.*.*>
  type s3

  s3_bucket YOUR_BUCKET_NAME
  path logs/
  buffer_path /var/log/td-agent/s3

  time_slice_format %Y%m%d%H
  time_slice_wait 10m
  utc
  
  format_json true
  include_time_key true
  include_tag_key true

  buffer_chunk_limit 256m
</match>

<match s3.*.*>告诉Fluentd与以下标记相匹配1）三部分2）以S3为开头。所有来自Apache进入日志的事件都有s3.apache.access标记，它们在这里相配，然后输送入S3。

最后，让我们在更新配置上开始td-agent

$ sudo service td-agent start
* Starting td-agent td-agent          [OK]

你的数据中也许需要10分钟才会在S3中显示，这意味数据需要缓冲（参照"time_slice_wait"）。但是，最终日志会在YOUR_BUCKET_NAME/logs/yyyyMMddHH中显示。同样的，要确保Fluentd有编写程序进入S3集。以下是IAM的设置。

{
      "Effect": "Allow",
      "Action": [
        "s3:Get*", "s3:List*","s3:Put*", "s3:Post*"
      ],
      "Resource": [
        "arn:aws:s3:::YOUR_BUCKET_NAME/logs/*", "arn:aws:s3::: YOUR_BUCKET_NAME"
      ]
}

上面的概述和例子只是Fluentd与AWS结合的使用的冰山一角，用户可以通过更多的资讯了解更多关于AWS的相关信息。

原文链接：http://aws.amazon.com/cn/blogs/aws/all-your-data-fluentd/

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