如何通过阿里云日志服务搭建一套通过Python上传日志的监控服务

在我们的日常生活工作中，经常会遇到需要上传日志的场景，比如多台机器运行同一个程序，并且需要记录每台机器程序产生的日志，根据相关关键词告警，或者进行无数据告警，如果自己搭建这套系统需要耗费不少时间，因此如果能使用市面上现成的系统会很方便。

本文将教你如何通过阿里云日志服务搭建一套通过Python上传日志、配置日志告警的监控服务。

1.准备

开始之前，你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上，如果没有，可以访问这篇文章：超详细Python安装指南 进行安装。

**(可选1) **如果你用Python的目的是数据分析，可以直接安装Anaconda：Python数据分析与挖掘好帮手—Anaconda，它内置了Python和pip.

**(可选2) **此外，推荐大家用VSCode编辑器，它有许多的优点：Python 编程的最好搭档—VSCode 详细指南。

请选择以下任一种方式输入命令安装依赖 ：

1. Windows 环境 打开 Cmd (开始-运行-CMD)。
2. MacOS 环境 打开 Terminal (command+空格输入Terminal)。
3. 如果你用的是 VSCode编辑器 或 Pycharm，可以直接使用界面下方的Terminal.

pip install aliyun-log-python-sdk

接下来，登陆阿里云控制台，进入日志应用，通过下面的步骤创建日志Project和Logstore:

点击Python - SDK 写入，再根据你的需要创建Project和Logstore：

随后会进入这个页面，直接点击确定即可：

2.使用阿里云SDK上传Python日志

为了使用阿里云SDK上传日志，我们需要先获取Access Token, 将鼠标移动到右上角头像上点击AccessKey管理：

然后点击创建AccessKey，输入相关验证信息就能获取 accessKeyId 和 accessKey：

编写Python代码，配置AccessKey和你在第一步骤创建的Project及logstore名称：

from aliyun.log import LogClient, PutLogsRequest, LogItem, GetLogsRequest, IndexConfig
import time

# 配置AccessKey、服务入口、Project名称、Logstore名称等相关信息。
# 阿里云访问密钥AccessKey。更多信息，请参见访问密钥。
# 阿里云账号AccessKey拥有所有API的访问权限，风险很高。强烈建议您创建并使用RAM用户进行API访问或日常运维。
accessKeyId = "你的AccessKey ID"
accessKey = "你的AccessKey"
# 日志服务的域名。更多信息，请参见服务入口。此处以广州为例，其它地域请根据实际情况填写。
endpoint = "cn-guangzhou.log.aliyuncs.com"

# 创建日志服务Client。
client = LogClient(endpoint, accessKeyId, accessKey)

# Project名称。
project_name = "aliyun-test-project"
#Logstore名称
logstore_name = "aliyun-test-logstore"
# 查询语句。
query = "*| select dev,id from " + logstore_name
# from_time和to_time表示查询日志的时间范围，Unix时间戳格式。
from_time = int(time.time()) - 3600
to_time = time.time() + 3600

然后我们就可以编写Python代码创建索引（日志的索引可以理解为MySQL中的数据库）和插入日志了：

# 向Logstore写入数据。
def put_logs():
    print("ready to put logs for %s" % logstore_name)
    log_group = []
    for i in range(0, 100):
        log_item = LogItem()
        contents = [
            ('dev', 'test_put'),
            ('id', str(i))
        ]
        log_item.set_contents(contents)
        log_group.append(log_item)
    request = PutLogsRequest(project_name, logstore_name, "", "", log_group, compress=False)
    client.put_logs(request)
    print("put logs for %s success " % logstore_name)
    time.sleep(5)

if __name__ == '__main__':
    # 向Logstore写入数据。
    put_logs()

运行程序后出现对应的提示，说明日志上传成功：

python test.py
# ready to put logs for tradingview
# put logs for tradingview success

进入控制台对应的Project，你会看到刚刚上传的日志已经显示在上面：

3.配置日志告警

日志告警的配置也非常简单，输入你的查询条件，获得输出后点击上方另存为告警：

在查询统计中添加你需要监控并触发告警的条件，比如我设置出现一次该日志的时候触发告警：

效果如下，我这里文本配置得太简单了，你也可以在标注中配置复杂一点的文本：

用起来挺方便的，如果你有类似的多机器日志监控服务，比如分布式模型训练监控、交易服务监控等等，可以考虑使用这个日志服务。