成熟的解决方案:阿里千万实例可观测采集器 - iLogtail 正式开源

　　成熟的解决方案:阿里千万实例可观测采集器 - iLogtail 正式开源

　　11月23日，阿里巴巴正式开放可观察数据采集器iLogtail。作为阿里巴巴内部可观察数据采集的基础设施，iLogtail承载了阿里巴巴集团的采集工作和蚂蚁的日志、监控、跟踪、事件等可观察数据。iLogtail运行在服务器、容器、K8s、嵌入式等各种环境中，支持采集上百个可观察数据。目前有千万级安装量，每天都有采集几十PB的数据可用。观测数据广泛应用于在线监控、问题分析/定位、运营分析、安全分析等各种场景。

　　- iLogtail 和可观察性

　　可观察性并不是一个全新的概念，而是从 IT 系统中的监控、故障排除、稳定性构建、运行分析、BI、安全分析等逐渐演变而来的。与传统监控相比，可观察性是最重要的。进化就是采集尽可能多的可观察数据类型，以达到白盒化的目的。iLogtail的核心定位是可观察数据的采集器，可以提供尽可能多的采集类型的可观察数据，帮助可观察平台创建各种上层应用场景。

　　阿里可观测数据的挑战采集

　　对于可观察数据采集，有很多开源代理，例如Logstash、Filebeats、Fluentd、Collectd、Telegraf等，这些代理的功能非常丰富，这些代理的组合可以用于一定的用途扩展，基本可以满足各种内部数据的采集需求。但是，由于性能、稳定性、管控能力等一些关键挑战无法解决，我们最终选择了自己发展：

　　1、资源消耗：目前阿里巴巴有数百万台主机（物理机/虚拟机/容器），每天产生数十PB的可观察数据。每1M的内存减少和每1M/s的性能提升对我们来说非常重要。资源节约量巨大，节约成本可能上百万甚至上千万。目前很多开源代理的设计更注重功能而不是性能，在现有开源代理的基础上进行改造基本上是不可能的。例如：

　　2、稳定：稳定是一个永恒的话题。数据采集的稳定性不仅要保证数据本身采集的准确性，还需要保证采集的代理不能影响业务应用，否则影响将是灾难性的。在稳定性构建方面，除了Agent本身的基本稳定性外，还有很多开源Agent尚未提供的特性：

　　3、可控：可观察数据的应用范围很广，几乎所有的业务、运维、BI、安全等部门都会用到，而且一台机器也会产生各种数据，同一台机器产生的数据会有也被多个部门的人使用它。例如，在 2018 年，我们计算出平均一个虚拟机上有 100 多种不同类型的数据。采集，10 多个不同部门的人需要使用这些数据。除了这些，还有很多其他的企业级特性需要支持，比如：

　　基于以上背景和挑战，我们从2013年开始逐步优化和完善iLogtail，解决性能、稳定性、可控性等问题，并经历了阿里巴巴双十一、双十二、春晚红包等多个项目次。的测试。目前iLogtail支持Logs、Traces、Metrics等各类数据的统一采集。核心功能如下：

　　三 iLogtail 发展历程

　　秉承阿里人朴实的特点，iLogtail的命名也非常简单。我们一开始的预期是有一个统一记录尾日志的工具，所以叫Logtail。之所以加上“i”，主要是因为当时使用了inotify的技术。，可以控制日志采集的延迟毫秒，所以最后叫iLogtail。从2013年开始研发以来，iLogtail的整个开发过程大致可以分为三个阶段，分别是飞天5K阶段、阿里巴巴集团阶段和云原生阶段。

　　1飞天5K舞台

　　作为中国云计算领域的里程碑，2013年8月15日，阿里巴巴集团正式运营5000台（5K）服务器规模的“飞天”集群，成为国内第一家自主研发*敏*感*词*通用计算平台。全球首家提供5K云计算服务能力的公司。

　　飞天5K项目从2009年开始，逐步从30台发展到5000台，不断解决系统的规模、稳定性、运维、容灾等核心问题。而iLogtail就是在这个阶段诞生的。最开始是为了解决5000台机器的监控、问题分析、定位（今天这个词叫“可观察性”）。在从 30 到 5000 的跃迁中，可观察到的问题有很多挑战，包括单机瓶颈、问题复杂性、故障排除的难易程度和管理复杂性。

　　在 5K 阶段，iLogtail 从本质上解决了从单机、小规模集群到*敏*感*词*运维监控的挑战。这个阶段iLogtail的主要特点是：

　　2 阿里小组赛

　　iLogtail在阿里云飞天5K项目中的应用解决了日志统一采集和监控的问题。当时阿里巴巴集团、蚂蚁等还缺乏统一可靠的日志采集系统，所以我们开始将iLogtail作为一个集团推广，蚂蚁的日志采集基础设施。从5K等相对独立的项目，到全集团的应用，都不是简单的复制，而是要面对更多的部署、更高的要求和更多的部门：

　　百万级运维问题：此时阿里巴巴和蚂蚁都有超过百万的物理机和虚拟机。我们希望只有 1/3 的人力可以操作和管理一个稳定性更高的百万级 Logtail：iLogtail 一开始，采集 的数据主要用于排查问题。集团广泛的应用场景对日志的可靠性要求越来越高，比如计费计量数据、交易数据，也需要满足双十一、双十二的要求。等待大数据流量的压力测试。多部门多团队：从服务5K团队到近1000个团队，不同的团队会使用不同的iLogtail，一个iLogtail也会被多个不同的团队使用，

　　经过几年与阿里巴巴集团和蚂蚁同学的合作，iLogtail在多租户和稳定性方面取得了长足的进步。现阶段iLogtail的主要特点有：

　　日志顺序保存采集方案原理（详见《iLogtail技术分享（一）：轮询+Inotify组合下的日志顺序保存采集方案》）

　　多租户隔离整体流程（详见《iLogtail技术分享（二）：多租户隔离技术+双十一实战效果》）

　　3 云原生阶段

　　随着阿里所有IT基础设施的全面云化，以及iLogtail产品SLS（日志服务）在阿里云上的正式商用，iLogtail已经开始全面拥抱云原生。从阿里巴巴内部商业化和对外各行各业提供服务来看，iLogtail挑战的重点不是性能和可靠性，而是如何适应云原生（容器化、K8s、适应云环境），如何做到兼容开源协议，如何处理碎片化需求。这个阶段是 iLogtail 增长最快的时期，经历了很多重要的变化：

　　iLogtail Kubernetes log采集原理（详见《Kubernetes log采集原理解析》）

　　iLogtail插件系统的整体流程（详细请参考《iLogtail插件系统介绍》）

　　四 开源背景及期望

　　封闭自建的软件永远跟不上时代的潮流，尤其是在云原生时代，我们坚信开源是iLogtail最好的发展战略，也是释放其最大价值的途径。iLogtail作为可观察领域最基础的软件，已经开源，我们希望与开源社区一起共建，不断优化，努力成为世界一流的可观察数据采集器。对于iLogail未来的发展，我们期待：

　　与其他开源采集软件相比，iLogtail在性能和资源使用上具有一定的优势。与开源软件相比，在千万级部署和每天几十PB数据的规模下，内存和年存储容量减少了100TB。1亿个CPU核心小时。我们也希望这个采集软件能够为更多的企业提升资源效率，实现可观测数据的“共同繁荣”采集。目前iLogtail还只是在阿里巴巴和少数云企业中（虽然有几万，但是面对全球数百万的企业，这个数字还是很小的），场景比较少. 我们希望有更多不同行业、不同特点的公司可以使用iLogtail，对数据源、处理和输出目标提出更多要求，丰富iLogtail支持的上下游生态。性能和稳定性是 iLogtail 最基本的追求。我们也希望通过开源社区吸引更多优秀的开发者共同打造iLogtail，不断提升这个可观察数据采集器的性能和稳定性。

　　链接摘要：

　　1）阿里官方开源可观察数据采集器iLogtail：

　　2）《iLogtail技术分享（一）：轮询+Inotify组合下的日志顺序保存采集方案》：

　　3）《iLogtail技术分享（二）：多租户隔离技术+双十一实战效果》：

　　4）《Kubernetes日志采集原理解析》：

　　5) 《iLogtail插件系统介绍》：%26designs/Overview.md

　　作者 | 元一

　　原文链接：

　　最佳实践:宝塔实测搭建PHP校园疫情防控系统源码

　　大家好，我是审稿人，欢迎来到网络审稿。

　　本期为大家带来一个PHP校园疫情防控系统源码。

　　运行环境文字搭建教程下载源码，给宝塔添加站点，创建数据库，导入school.sql数据库文件，将后台代码压缩上传到宝塔根目录网站，修改根目录.env和/config/database.php文件中的数据库信息网站运行目录指向public，伪静态设置如下规则：

　　location / {

if (!-e $request_filename){

<p>

rewrite ^(.*)$ /index.php?s=$1 last; break;

}

}</p>

　　.后台地址：域名/用户/登录后台默认账号密码：admin 123456 功能介绍：

　　本系统功能包括师生角色权限、大数据图表展示、扫码进出校园、校园出行记录、二维码生成、学生管理、网站管理、学生打卡打卡-in 和其他功能。

　　系统测试截图

　　获取方法

　　//ceping.club/761.html