登录 Amazon EKS 的最佳实践

集中日志收集：使用集中式日志解决方案（例如 CloudWatch 日志、Elasticsearch 或第三方服务）来聚合来自所有组件的日志。这为日志分析提供了单一访问点并简化了管理。

实现结构化日志：使用 JSON 等结构化日志格式，以便更轻松地解析和搜索日志。包括相关的元数据，例如时间戳、日志级别和源标识符。

适当使用日志级别：在应用程序中实现适当的日志级别（例如DEBUGINFOWARN、、和ERROR）。将生产环境配置为在适当级别进行日志，以避免过多的日志记录。

启用容器日志记录：将您的容器配置为登录stdout和stderr。这允许 Kubernetes 捕获这些日志并将其转发到您选择的日志解决方案。

启用应用程序日志记录：将应用程序配置为向stdout日志写入日志，stderr而不是写入日志文件。这遵循 12要素应用程序方法，并符合云原生最佳实践。

使用 Kubernetes DaemonSets 进行日志收集：部署日志收集代理（例如 Fluent Bit）， DaemonSets 以确保它们在集群中的每个节点上运行。

实施保留策略：定义和强制执行日志保留政策，以遵守法规并管理存储成本。

安全日志数据：对传输中的日志和静态日志进行加密。实施访问控制以限制谁可以查看和管理日志。

监控日志摄取：为日志提取失败或延迟设置警报，以确保持续记录。

使用 Kubernetes 注释和标签：使用 Kubernetes 注释和标签向日志添加元数据，以提高可搜索性和筛选性。

实现分布式跟踪：使用分布式跟踪工具（例如AWS X-Ray或 Jaeger）在微服务之间关联日志。

优化日志量：对记录的内容要有选择性，以避免不必要的成本和性能问题。对大容量、低价值的日志使用采样。

实现日志聚合：使用 Logstash 等工具汇总来自多个来源的日志，然后再将其发送到中央日志系统。

尽可能 AWS 服务 使用： CloudWatch 日志和容器见解等服务可与其他服务无缝集成 AWS 服务。

实现日志分析和可视化：使用 CloudWatch 日志见解、带有 Kibana 的 Elasticsearch 或第三方解决方案等工具进行日志分析和可视化。

实现自动日志分析：使用机器学习和 AI 驱动的工具自动检测日志中的异常和模式。

记录您的日志策略：为团队保留关于日志架构、实践和工具的清晰文档。