登入 Amazon EKS 的最佳實務

集中日誌收集：使用集中式日誌解決方案，例如 CloudWatch Logs、Elasticsearch 或第三方服務，從所有元件彙總日誌。這可為日誌分析提供單一存取點，並簡化管理。

實作結構化日誌：使用 JSON 等結構化日誌格式，以便更輕鬆地剖析和搜尋日誌。包含相關中繼資料，例如時間戳記、日誌層級和來源識別符。

適當使用日誌層級：在您的應用程式中實作適當的日誌層級 （例如 DEBUG、WARN、 INFO和 ERROR)。設定生產環境以適當層級記錄，以避免過度記錄。

啟用容器記錄：將容器設定為登入 stdout和 stderr。這可讓 Kubernetes 擷取這些日誌並將其轉送至您選擇的記錄解決方案。

啟用應用程式記錄：設定應用程式將日誌寫入 stdout和 stderr，而不是寫入日誌檔案。這遵循 12 個因素的應用程式方法，並與雲端原生最佳實務保持一致。

使用 Kubernetes DaemonSets 進行日誌收集：將日誌收集代理程式 （例如 Fluent Bit) 部署為 DaemonSets，以確保它們在您的叢集中的每個節點上執行。

實作保留政策：定義和強制執行日誌保留政策，以符合法規和管理儲存成本。

安全日誌資料：加密傳輸中和靜態的日誌。實作存取控制以限制誰可以檢視和管理日誌。

監控日誌擷取：設定日誌擷取失敗或延遲的提醒，以確保持續記錄。

使用 Kubernetes 註釋和標籤：使用 Kubernetes 註釋和標籤將中繼資料新增至日誌，以改善可搜尋性和篩選。

實作分散式追蹤：使用 AWS X-Ray或 Jaeger 等分散式追蹤工具，跨微服務關聯日誌。

最佳化日誌磁碟區：選擇您的日誌內容，以避免不必要的成本和效能問題。對大量、低值日誌使用取樣。

實作日誌彙總：使用 Logstash 等工具從多個來源彙總日誌，再將它們傳送到您的中央記錄系統。

AWS 服務 盡可能使用：CloudWatch Logs 和 Container Insights 等服務可與其他 無縫整合 AWS 服務。

實作日誌分析和視覺化：使用 CloudWatch Logs Insights、Elasticsearch with Kibana 或第三方解決方案等工具進行日誌分析和視覺化。

實作自動化日誌分析：使用機器學習和 AI 支援的工具自動偵測日誌中的異常和模式。

記錄您的記錄策略：為您的團隊維護記錄架構、實務和工具的清楚文件。