日志易 V3.1 正式发布，版本亮点抢“鲜”看

zxc -

新年伊始，日志易团队正式发布了 3.1 版本，相信大家伙儿翘首已久，3.1 版对很多功能模块进行了重构或升级，以下是一些重要更新：

Agent 采集支持更多数据类型：新增 Trace 监控系统数据、Docker 容器指标数据等十多种数据源的接入；

SPL 新增两个指令：gentimes 指令用于生成指定范围的时间戳数据，streamstats 用于对数据的连续性变化进行累积统计；

Cruxee 告警应用：统一多平台产生的告警信息，进行告警归并，解决告警风暴问题，实现智能告警；

Galaxee 大屏：新增交易状态监控、安全态势感知、双十一监控等内置模板，增加搜索控件；

权限模块重构和优化，让权限控制更灵活、更精准。

下面小编将对这些重点更新做逐一解读，公众号读者们先尝个鲜！

1、Agent 微服务监控数据采集

日志分析的第一步是数据采集，日志易 Agent 是平台的重要组成部分。此次 3.1 版本新增了针对微服务应用场景的数据采集，值得重点关注。

Trace 监控数据

随着微服务架构的流行，一些微服务架构下的问题也日益突出，服务之间的依赖性和复杂的调用链使得异常定位非常困难，因此催生了众多 APM（应用性能管理）工具，用于分布式追踪、性能指标分析、服务依赖分析等。日志易 V3.1 新增接入 SkyWalking、Zipkin、Pinpoint、Jaeger 四款主流监控系统的数据，实现微服务架构下业务调用链可视化与分析，以及高效的问题溯源。

Docker 指标数据

V3.1 新增接入 Docker 的指标数据，如容器的超时时间（timeout）、CPU（或者每个核心）等，对这些数据进行分析，结合日志易的异常智能检测，做到提前预知故障。

2、SPL：指令家族再添新成员

还记得之前给大家介绍过的 SPL 元素周期表（谁说 BUG、加班才是“程序猿”的标配？NO ! 技术人员也能这样玩）吗？V3.1 又新增了两个实用的指令。

gentimes 指令

该指令可以生成指定范围的时间戳数据，其作用类似 bucket 指令，不同在于 gentimes 不会跳过空数据。它只有一个必要参数 start ，即指定开始时间。

gentimes 指令的一个应用场景是给仪表盘添加动态过滤项，比如按周选择搜索时间范围。

streamstats 指令

该指令对数据的连续性变化进行累积性的统计，并将统计结果以新字段的方式添加在原始数据中。

3、Cruxee：告警风暴终结者

随着网络的发展，大数据时代的到来，运维工程师经常被告警风暴困扰，告警风暴的形成主要有这几个原因：

  • 告警重复度高，告警策略执行周期计算，会持续产生重复报警。
  • 告警关注度不足，尤其是夜间告警的关注率低至25% 。
  • 告警接收人冗余，报警策略的接收人往往填写了运维团队中的所有人，但实际值班人只有一个，大家按周期轮转。因此，对于一个特定的报警，大部分同学是不需要即时关注的。
  • 告警时效性不足，40% 以上告警只需要简单的处理即可恢复，比如磁盘打满或者内存泄露等。

日志易 V3.1 提供的 Cruxee 应用，即事件合并处理应用，可以把若干描述同一故障的报警合并在一起，让值班工程师可以快速捕捉到故障本质，甚至故障根因，而并非一味地削减报警量。

Cruxee 工作原理图

Cruxee 的特点

  • 多平台告警统一。不仅可以处理日志易平台发出的告警，来自不同平台的告警都可以进入合并系统，进行进一步的分析和使用。
  • 事件流模式，实时接收告警。
  • 提取本质信息。解决告警冗余并不是简单删除重复的告警，而是保留告警信息，并进行合理的合并。Cruxee 提供默认归并策略，同时支持用户自定义归并策略。告警的周期时间短，告警 A 和告警 B 有关联等应用情景都会产生告警冗余的问题，实际上运维人员并不需要处理那么多的告警，只需要处理归并后的事件。

此外，日志易监控原有的最新状态，处理状态，分组统计等功能，在 Cruxee 都能找到入口哦。

4、Galaxee：内置多个监控大屏模版

在 V3.1 中，Galaxee 大屏应用增加了交易状态监控、安全态势感知、双十一业务监控几个常用模板。此外还新增了 9 类实用控件，这里值得一提的是搜索控件，它可以将一组数据绑定到多个图表上，减少不必要的重复搜索。

5、权限管理重构与优化

V3.1 中权限管理模块进行了大量功能优化和重构，包括内置 admin、user 角色、新增角色的授权管理、取消资源分组约束、新增数据集、新增资源转授权限等十多项更新。

关于数据集

数据集是为特定业务目的定义和维护的数据集合，它是一种新的资源类型，能够更灵活地控制数据操作范围。用户可以使用数据集的别名属性构建树状结构，使用汇聚或继承构建不同的父子行为，进而得到不同的数据集合。

创建一个数据集相当于定义一个约束语句，如果两个数据集是继承式父子关系，则子数据集继承父数据集的约束条件，最终得到的是父数据集合的子集，类似于面向对象编程中类与子类的关系。如果多个数据集是汇聚式父子关系，则父数据集得到的是各子数据集的合集。