Kubernetes 主导着容器编排市场，推动企业向微服务演进。微服务的每个实例都会生成大量日志事件，这些事件很快就会变得难以管理。但更复杂的是，当问题发生时，服务和故障模式之间的复杂交互使得很难找到根本原因。潜在的问题使 Kubernetes 日志管理工具变得非常重要。

企业总是试图找到合适的工具来满足他们的需求，并使监控、日志记录和故障分析变得高效和快速。

Zebrium

您可能优先考虑 Prometheus 或 ELK，但 Zebrium 也可以优先考虑。

这家新创业公司被 Gartner 评为“2020 年值得关注的 25 家企业软件创业公司”。

说到最佳实践，Zebrium 最近还帮助 Sweetwater 将事件跟踪时间从 3 小时减少到几分钟。Zebrium 甚至可以发现以前未被发现的隐藏问题。这是一个很棒的功能，因为它可以帮助在问题影响客户之前识别问题。

那么是什么让 Zebrium 在竞争中脱颖而出呢？

Zebrium 使用人工智能来发现问题并自动发现根本原因，而所有其他工具都依赖于用户手动添加规则。Zebrium 还可以用作独立的日志管理平台或与 ELK Stack 或其他日志管理器集成。

优点：易于安装使用；只需复制/粘贴自定义 HELM 或 kubectl 命令；自动检测问题和根本原因，无需手动规则；可以用作独立的日志管理工具或作为现有日志管理工具（例如 ELK Stack）的机器学习插件。

缺点：免费计划每天限制为 500 MB，保留 3 天；支持 Kubernetes、Docker 和最常见的平台，但不支持 Windows。

Sematext

日志管理和应用程序性能监控解决方案。Smatex 提供系统状态的全栈可见性。

Sematext 不仅限于 Kubernetes 日志，还可以监控和 Kubernetes（基于指标和日志）。

收集的日志会根据几种已知的日志格式自动解析/结构化，用户还可以提供自定义日志模式。它还公开了 Elasticsearch API，因此任何与 Elasticsearch 一起使用的工具，例如 Filebeat 和 Logstash with Sematex，都可以用作 ELK 的变体或与原生 Sematext 生态系统一起使用。

此工具有助于创建特定规则来监视特定情况并捕获异常。借助 Sematex 全面的实时仪表板，客户可以控制和监控所有服务。

优点：与其他 Sematext 云工具集成；可配置的覆盖以防止日志被接受，从而控制成本；ELK的灵活性。

缺点：Sematext 小部件和 Kibana 不能在仪表板上混合使用；自定义解析需要在日志传送过程中进行，Sematext 只在服务端解析 Syslog 和 JSON；另外跟踪系统很弱，但正在计划改进。

Loki

Loki 是受 Prometheus 启发的多租户且高度可用的日志聚合工具。此工具有助于收集日志，但用户需要为其创建手动规则。Loki 与 Grafana、Prometheus 和 Kubernetes 合作。Loki 可以提高内部流程的效率。例如，它为 Paytm Insider 节省了 75% 的日志记录和监控成本。Loki 不会对您的日志内容进行索引，而只会为每个事件流建立一组标签，因此非常高效。

优点：庞大的生态系统；丰富的可视化；由于未索引的日志内容，效率得到提高。

缺点：未针对 Kubernetes 日志管理进行优化；大量使用架构规则的手工工作；缺乏内容索引可能会限制搜索性能。

ELK

ELK 是最著名的日志管理开源工具，是 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana 的首字母缩写。每个组件处理日志记录过程的唯一部分；Elasticsearch 是一个强大且可扩展的搜索系统，Logstash 聚合和处理日志，Kibana 提供分析和可视化界面，帮助用户理解数据。它们共同为 Kubernetes 提供了全面的日志记录解决方案。但是，ELK Stack 还有很多其他的变种，比如由 Elasticsearch、Fluentd 和 Kibana 组成的 EFK Stack。

ELK 被 Adobe、T-Mobile 和 Walmart 等许多大公司使用，因此可以证明其可生产性。所以 ELK 是一个可靠且经过验证的工具。但他带来了工作所需的复杂性和大量资源。

优点：ELK 众所周知并且拥有庞大的社区；非常广泛的平台支持；Kibana 中丰富的分析和可视化功能；可以对日志和手动定义的警报规则进行复杂的分析。

缺点：难以维持规模；需要大量调优，尤其是大型环境；大量资源需求；某些功能需要付费许可。

Fluentd

Fluentd 是一个跨平台的开源数据收集器，它提供了一个统一的日志层，但它不是一个独立的日志管理器。作为一款颇受欢迎的工具，它拥有超过 5000 家客户，例如 Atlassian、Microsoft 和 Amazon。看到这些大客户证明了其可靠性和性能。此外，Fluentd 创建了一个统一的日志记录层，可以帮助更有效地使用数据并在软件中快速对其进行迭代。它每秒可以处理 120,000 条记录。

优点：大型社区和插件生态系统；统一日志层；久经考验的可靠性和性能。可在不到 10 分钟内安装完毕。

缺点：难以配置；对转换数据的支持有限；不是一个完整的日志记录解决方案。

结论

您可能会问为什么 Prometheus 没有包含在列表中，因为本文重点介绍日志收集工具，而 Prometheus 只处理指标不支持日志记录。

因此，如果您不擅长手动搜索日志，或者不愿意构建和管理警报规则，请尝试使用基于机器学习算法的 Zebrium。这可能会节省大量时间并摆脱创建大量规则的繁琐任务。

如果您正在寻找更主流的东西并知道要创建哪些规则，请尝试使用 Loki 或 Sematext，它们是非常高效工具。

如果您希望在公共云中使用日志监控，您可能希望使用您的云提供商提供的服务，例如 AWS 的 CloudWatch，他们只为自己云中的企业提供支持。

如果您的日志有多个或特定来源，请尝试使用 Fluentd 及其统一日志记录层，但您仍然需要一个日志记录工具。

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