PHP マイクロサービスで分散ログ分析とマイニングを実装する方法

PHP マイクロサービスで分散ログ分析とマイニングを実装する方法

はじめに:

インターネット テクノロジーの急速な発展に伴い、アプリケーションの数はますます増えています。マイクロサービスを使用して構築されています。マイクロサービス アーキテクチャでは、ログ分析とマイニングは非常に重要な部分であり、システムの実行状態をリアルタイムで監視し、潜在的な問題を発見し、タイムリーに処理するのに役立ちます。この記事では、PHP マイクロサービスで分散ログ分析とマイニング手法を実装する方法を紹介し、具体的なコード例を示します。

1. ログ収集システムを構築する

1. 適切なログ収集ツールを選択する

PHP マイクロサービスで分散ログ分析とマイニングを実装するための最初のステップは、適切なログ収集ツールを選択することです。ログ収集ツール。一般的に使用されるログ収集ツールには、Logstash、Fluentd、Grafana などが含まれます。これらのツールには、強力なログ収集および分析機能が備わっています。

2. 各マイクロサービスにログ収集プラグインを追加します

各マイクロサービス プロジェクトにログ収集プラグインを追加して、マイクロサービスによって生成されたログを実際のログ収集ツールに送信します時間。 Logstash を例に挙げると、ログ収集に Filebeat プラグインを使用できます。具体的な手順は次のとおりです。

(1) Filebeat プラグインをインストールします

次のコマンドを実行して Filebeat プラグインをインストールします:

$ curl -L -O https://artifacts.elastic.co/downloads/beats/filebeat/filebeat-7.10.2-darwin-x86_64.tar.gz
$ tar xzvf filebeat-7.10.2-darwin-x86_64.tar.gz
$ cd filebeat-7.10.2-darwin-x86_64/

(2) Filebeat の設定

名前の作成 filebeat.yml の設定ファイルを以下の形式で設定します。

filebeat.inputs:
- type: log
  paths:
    - /path/to/your/microservice/logs/*.log

output.logstash:
  hosts: ["your_logstash_host:your_logstash_port"]

(3) Filebeat の実行

以下のコマンドを実行して、 start Filebeat:

$ ./filebeat -e -c filebeat.yml

3. 設定ログ収集ツール

各マイクロサービスからログ データを受信するように Logstash の入力プラグインを設定します。具体的な手順は次のとおりです。

(1) Logstash のインストール

次のコマンドを実行して Logstash をインストールします。

$ curl -L -O https://artifacts.elastic.co/downloads/logstash/logstash-7.10.2-darwin-x86_64.tar.gz
$ tar xzvf logstash-7.10.2-darwin-x86_64.tar.gz
$ cd logstash-7.10.2-darwin-x86_64/

(2) Logstash の構成

logstash .conf 構成ファイルという名前のファイルを作成し、次の形式で構成します。

input {
  beats {
    port => your_logstash_port
  }
}

filter {
  # 编写日志过滤规则
}

output {
  elasticsearch {
    hosts => ["your_elasticsearch_host:your_elasticsearch_port"]
    index => "your_index_name-%{+YYYY.MM.dd}"
  }
}

(3) Logstash の実行

次のコマンドを実行して Logstash を起動します。 4. Elasticsearch と Kibana の構成

Elasticsearch と Kibana は、ログ データを保存および表示するためのコア コンポーネントです。具体的な手順は次のとおりです。

(1) Elasticsearch と Kibana のインストール

Elasticsearch と Kibana をインストールするには、公式ドキュメントを参照してください。

(2) Elasticsearch と Kibana の設定

Elasticsearch と Kibana の設定ファイルを変更して、正常にアクセスできるようにします。

(3) Logstash 出力の設定

ログ データが Elasticsearch に正しく出力されるように、Logstash 設定ファイルの出力部分のホスト設定を変更します。

(4) ログ分析とマイニングに Kibana を使用する

Kibana の Web インターフェイスを開き、開始された Elasticsearch インスタンスに接続し、ログ分析とマイニングに KQL クエリ言語を使用します。

2. ログ分析とマイニング

1. ログ分析には Elasticsearch を使用します

Elasticsearch は強力なクエリ機能を提供し、DSL クエリ ステートメントを作成することでログ データを分析できます。以下は、ログ分析に Elasticsearch を使用するためのサンプル コードです:

$ ./logstash -f logstash.conf

2. ログ マイニングに Kibana を使用する

Kibana は、直感的なインターフェイスと豊富なチャート表示機能を提供します。ログマイニングを実行するのに便利です。以下は、ログ マイニングに Kibana を使用するサンプル コードです:

$curl -X GET "localhost:9200/your_index_name/_search" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
    "query": {
        "match": {
            "message": "error"
        }
    }
}'

上記のコードは、「error」キーワードを含むログをクエリし、ログ レベルに基づいて集計統計を実行し、分布を表示するグラフを生成します。ログレベルの。

結論:

ログ収集システムを構築し、ログ分析とマイニングに Elasticsearch と Kibana を使用することで、マイクロサービスの実行状況をリアルタイムで監視および分析し、問題を発見できます。そして、アプリケーションの安定性と使いやすさを向上させるために、適切に処理してください。この記事が、PHP マイクロサービスで分散ログ分析とマイニングを実装する方法を理解するのに役立つことを願っています。

参考文献:

[1] Elastic. (2021). Elastic Stack - Elasticsearch、Kibana、Beats、および Logstash. https://www.elastic.co/## から取得

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