在当今数字化时代，日志分析是企业运维和业务优化的重要手段。日志记录了系统运行的每一个细节，通过对日志的分析，可以快速定位问题、优化性能、发现潜在的业务机会。然而，随着业务规模的不断扩大，数据量呈爆炸式增长，传统的日志分析架构面临着诸多挑战。天翼云在这一背景下，从传统的ELK架构转向采用Doris的湖仓一体架构，实现了日志分析效率的翻倍提升，为企业的大数据处理提供了新的思路。
传统ELK架构的局限性
过去，天翼云使用的是ELK架构，也就是Elasticsearch、Logstash和Kibana的组合。这种架构在早期能够很好地满足日志收集、存储和可视化的需要。Elasticsearch提供了卓越的全文检索能力，Logstash负责日志的收集和处理，Kibana则用于日志的可视化展示。然而，随着数据量的不断增加，ELK架构逐渐暴露出一些问题。
首先，Elasticsearch在处理海量数据时，存储成本较高。由于其采用倒排索引的方式，数据量越大，存储空间的消耗就越明显。其次，Logstash在处理高并发的日志数据时，性能瓶颈逐渐显现，容易出现日志堆积的情况。最后，Kibana虽然能够很好地展示日志数据，但在面对复杂的查询和分析时，响应速度较慢，无法满足实时性要求较高的场景。
Doris湖仓一体架构的优势
为了解决这些问题，天翼云开始探索新的日志分析架构。经过深入研究，天翼云选择了Doris作为核心组件，构建了湖仓一体架构。Doris是一种高性能的分析型数据库，它结合了数据湖和数据仓库的特点，能够高效地处理海量数据。
Doris的优势主要体现在以下几个方面：
- 高性能：Doris采用了先进的存储引擎和计算引擎，能够快速处理大规模数据。它支持向量化执行和分布式计算，能够充分利用硬件资源，大幅提升查询速度。
- 低成本：Doris的存储效率较高，相比传统的Elasticsearch，能够显著降低存储成本。同时，Doris的运维成本也相对较低，减少了企业的运营负担。
- 易用性：Doris提供了丰富的SQL接口，能够方便地与现有的数据处理工具集成。它还支持多种数据格式，能够灵活地处理不同类型的数据。
架构转型的过程
天翼云从ELK架构转向Doris湖仓一体架构的过程可以分为以下几个阶段：
- 需求分析与规划：首先，天翼云对现有的日志分析需求进行了详细分析，明确了性能提升、成本降低和易用性改善的目标。然后，根据这些目标制定了详细的架构转型计划，包括技术选型、资源分配和时间安排等。
- 数据迁移与适配：在确定了Doris作为新的核心组件后，天翼云开始进行数据迁移和适配工作。由于Doris的数据格式与Elasticsearch有所不同，需要对现有的日志数据进行转换和迁移。同时，还需要对日志采集和处理的流程进行调整，以适配Doris的输入要求。
- 系统集成与测试：将Doris与现有的日志分析系统进行集成，包括日志采集工具、数据处理流程和可视化工具等。在集成过程中，进行了大量的测试，确保系统的稳定性和性能符合预期。测试内容包括数据完整性、查询性能、系统稳定性等多个方面。
- 上线与优化：经过充分的测试后，天翼云将新的湖仓一体架构正式上线。在上线初期，对系统进行了持续的监控和优化，根据实际运行情况调整资源配置和参数设置，进一步提升系统的性能和稳定性。
实现的效果与收益
通过采用Doris湖仓一体架构，天翼云在日志分析方面取得了显著的效果和收益：
- 性能大幅提升：日志分析的查询速度显著提高，复杂查询的响应时间从原来的数分钟缩短到数秒以内。这使得运维人员能够更快速地定位问题，及时进行系统优化和故障排查。
- 成本显著降低：Doris的高效存储和计算能力，使得存储成本和运维成本大幅降低。相比传统的ELK架构，天翼云在存储资源和计算资源的投入上减少了近一半。
- 系统更加稳定：新的架构在处理高并发日志数据时更加稳定，不再出现日志堆积和系统崩溃的情况。这保证了日志分析系统的持续稳定运行，为企业提供了可靠的运维支持。
- 数据利用更加高效：Doris的易用性和卓越的分析能力，使得企业能够更高效地利用日志数据。不仅可以进行传统的运维监控，还可以进行业务分析和数据挖掘，为企业创造更多的价值。
总结与展望
从ELK到Doris，天翼云通过湖仓一体架构实现了日志分析效率的翻倍提升。这一转变不仅解决了传统架构的局限性，还为企业带来了显著的成本效益和性能优势。未来，天翼云将继续优化这一架构，进一步提升日志分析的能力和效率。同时，也将探索更多基于Doris的应用场景，为企业的大数据处理和分析提供更卓越的支持。
