一、背景与挑战

在分布式系统中，操作系统日志（如内核日志、系统服务日志）与应用日志（如业务程序输出的日志）通常分散存储在不同位置，格式各异。传统方案需要分别在服务器、应用层面手动检索，效率低下且难以关联分析，尤其在故障排查时面临以下痛点：

• 数据孤岛：系统日志存放于机器本地（如/var/log），应用日志可能写入文件或发送至独立服务
• 检索低效：需登录多台服务器或切换不同平台查询日志
• 分析困难：无法跨日志类型关联关键事件（如系统OOM与应用异常的关系）

火山引擎日志服务（LogService）通过统一的日志采集、存储与检索能力，可完美解决这些挑战。

二、火山引擎统一日志方案的核心优势

2.1 全栈日志采集能力

火山引擎提供一站式Agent（LogCollector），支持：

• 系统日志自动发现：识别常见系统日志路径（如/var/log/messages、dmesg）
• 应用日志灵活配置：通过正则表达式提取结构化字段（如JSON日志自动展开）
• 多协议支持：文件、Syslog、Kafka等多种日志输入方式

示例：通过一个Agent同时采集Nginx访问日志与系统性能指标

2.2 智能化数据处理

• 自动解析：对日志进行分词、字段提取（如自动识别时间戳、错误级别）
• 标签丰富：附加主机IP、服务名称等上下文信息
• 数据清洗：过滤敏感信息（如银行卡号脱敏）

2.3 高性能检索引擎

采用自研索引技术实现秒级检索：

• 联合查询：单次搜索即可同时筛选系统错误("ERROR")与关联的服务器("host:192.168.1.*")
• 语法支持：Lucene语法、正则表达式、模糊匹配等多模式搜索
• 统计分析：对日志字段进行GROUP BY、统计计算（如错误率趋势）

三、实现统一检索的步骤详解

3.1 日志接入配置

1. 在火山引擎控制台创建日志项目与日志主题
2. 安装LogCollector Agent并配置采集规则：

   # 示例：同时采集系统日志与应用日志
   {
     "system_logs": {
       "paths": ["/var/log/messages"],
       "tags": {"type": "system"}
     },
     "app_logs": {
       "paths": ["/app/logs/*.log"],
       "format": "json", 
       "tags": {"service": "order-service"}
     }
   }

3.2 统一检索实践

通过日志服务的查询分析功能实现跨日志关联：

• 场景1：定位服务异常根因
  error | where (type="system" AND message~"OOM") OR (service="order-service" AND level="ERROR")
• 场景2：统计访问量突增时的系统负载
  nginx_access | stats avg(request_time) by host | join (system_metrics | stats avg(cpu_usage) by host)

四、火山引擎的差异化优势

五、总结

火山引擎日志服务通过全栈采集、统一存储、智能分析的三层架构，实现了操作系统日志与应用日志的无缝统一检索。其核心价值在于：

• 将故障定位时间从小时级缩短至分钟级，提升运维效率
• 通过日志关联分析发现隐藏的系统瓶颈（如磁盘IO导致的应用超时）
• 内置的机器学习能力可自动检测异常模式（如突发流量告警）

在数字化转型的今天，统一的日志管理已成为智能运维的基石。火山引擎凭借其在字节跳动内部的海量数据处理经验，为企业客户提供了经过万亿级日志验证的可靠服务，是构建现代可观测性体系的理想选择。