Grafana Loki là gì? So sánh Loki và Elasticsearch

Dữ liệu log không chỉ là trợ thủ đắc lực giúp các nhà phát triển khắc phục lỗi ứng dụng, mà còn là "tuyến phòng thủ" quan trọng để bảo vệ hệ thống trước các nguy cơ an ninh.

Trong bối cảnh hầu hết các ứng dụng hiện đại được xây dựng trên nền tảng công nghệ phân tán và container, việc thu thập và phân tích logs trở thành một bài toán đầy thách thức. Đây chính là lúc những công cụ như Loki và Elasticsearch trở nên cần thiết.

Nếu bạn đang băn khoăn không biết nên chọn Loki hay Elasticsearch để quản lý logs cho hệ thống của mình, bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về cách chúng hoạt động và điểm mạnh của từng công cụ. Hãy cùng khám phá để tìm ra giải pháp phù hợp nhất với nhu cầu của bạn!

1. Grafana Loki là gì?

Loki là một hệ thống thu thập và lưu trữ logs phân tán mã nguồn mở, được phát triển bởi Grafana Labs để tích hợp chặt chẽ với Grafana. Loki lưu trữ logs bằng cách sử dụng nhãn (labels), giống như cách Prometheus xử lý metrics.

Tuy nhiên, Loki không cần lập chỉ mục cho từng dòng log, điều này giúp nó nhẹ và nhanh hơn so với các hệ thống logs khác như Elasticsearch. Mục tiêu của Loki là tích hợp logs vào hệ thống giám sát với chi phí tài nguyên thấp.

2. So sánh Loki và Elasticsearch

2.1 Giải pháp lưu trữ

Loki: Loki được xây dựng với mục tiêu tối giản và hiệu quả về tài nguyên. Thay vì lập chỉ mục từng dòng log, Loki chỉ sử dụng nhãn (labels) để tổ chức và truy xuất dữ liệu. Cách tiếp cận này không chỉ giúp giảm đáng kể chi phí lưu trữ mà còn tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên hệ thống.

Elasticsearch: Trái ngược với Loki, Elasticsearch thực hiện lập chỉ mục chi tiết cho từng dòng log, giúp cung cấp khả năng tìm kiếm và phân tích, tốc độ truy vấn nhanh và độ chính xác cao. Tuy nhiên, sự mạnh mẽ này đi kèm với cái giá phải trả: Elasticsearch yêu cầu nhiều tài nguyên hơn về bộ nhớ và lưu trữ, nên nó phù hợp hơn với các ứng dụng cần truy vấn logs phức tạp và chi tiết.

Ví dụ chúng ta có dòng log như sau:

[2024-09-17 10:00:00] ERROR - User ID: 12345 failed login attempt from IP: 192.168.1.100

• Loki lưu dòng log này như một chuỗi văn bản, không lập chỉ mục cho các thành phần bên trong dòng log (như User ID, IP, hay ERROR). Khi gửi log vào Loki, bạn có thể gán nhãn cho log, ví dụ: {app="auth-service", level="error", instance="server1"}
• Khi lưu trữ log, Elasticsearch sẽ lập chỉ mục cho từng thành phần của log. Ví dụ:timestamp: 2024-09-17 10:00:00, level: ERROR, ip_address: 192.168.1.100, message: failed login attempt

2.2 Tìm kiếm và Truy vấn

Loki: Hỗ trợ tìm kiếm logs dựa trên các nhãn (labels) mà bạn định nghĩa trước. Ví dụ, bạn có thể truy vấn logs từ một ứng dụng hoặc một máy chủ cụ thể. Loki vẫn có khả năm tìm kiếm trên nội dung logs, nhưng nó sẽ chậm hơn nhiều so với Elasticsearch vì Loki không lập chỉ mục cho từng từ hoặc từng trường trong logs.

Elasticsearch: Elasticsearch cung cấp khả năng tìm kiếm toàn văn (full-text search) và hỗ trợ các truy vấn phức tạp với nhiều điều kiện khác nhau.

Tiếp tục với ví dụ log bên trên:

• Khi cần tìm kiếm logs có lỗi (ERROR) từ ứng dụng auth-service, bạn sẽ truy vấn Loki theo nhãn {app="auth-service", level="error"}, sau đó Loki sẽ duyệt qua tất cả các logs thuộc nhãn này và tìm từ khóa "ERROR" bên trong log.
• Elasticsearch lập chỉ mục chi tiết cho từng trường trong logs, cho phép bạn tìm kiếm và phân tích dữ liệu theo bất kỳ trường nào (ví dụ: user_id, IP, level).

2.3 Yêu cầu tài nguyên và chi phí

Loki: Sử dụng ít tài nguyên hơn do không lập chỉ mục chi tiết cho từng dòng log.

Elasticsearch: Do lập chỉ mục chi tiết, Elasticsearch yêu cầu nhiều tài nguyên hơn, bao gồm cả dung lượng lưu trữ và bộ nhớ.

2.4 Khả năng mở rộng và phân tán

Elasticsearch: Có khả năng mở rộng mạnh mẽ nhờ kiến trúc phân tán dựa trên shard. Dữ liệu logs được chia thành các shard và phân phối qua nhiều nút (nodes), giúp hệ thống xử lý dữ liệu lớn mà vẫn đảm bảo tốc độ tìm kiếm cao.
Tuy nhiên, việc quản lý shard có thể phức tạp và đòi hỏi nhiều tài nguyên, đặc biệt khi hệ thống ngày càng mở rộng. Để duy trì hiệu suất, cần phải tối ưu số lượng shard và phân bổ chúng hợp lý trên các nút, điều này đòi hỏi kỹ năng quản trị hệ thống tốt.

Loki:  Cũng hỗ trợ kiến trúc phân tán, nhưng cách thức hoạt động nhẹ hơn. Logs được chia thành các chunk và có thể được lưu trữ trên các hệ thống lưu trữ như S3, Loki dễ mở rộng và tiêu tốn ít tài nguyên hơn.

3. Nên lựa chọn Loki hay Elasticsearch?

• Loki là lựa chọn tuyệt vời nếu bạn đang tìm kiếm một giải pháp quản lý logs đơn giản và hiệu quả về chi phí. Ví dụ, nếu bạn đang giám sát trạng thái server cho một trang thương mại điện tử hoặc theo dõi logs từ hàng triệu thiết bị trong một hệ thống IoT, Loki sẽ đáp ứng tốt mà không làm tiêu hao quá nhiều nguyên của bạn. Đặc biệt phù hợp với hệ sinh thái có Prometheus và Grafana.

• Elasticsearch: Khi bạn cần phân tích logs chi tiết và xử lý dữ liệu lớn, nó rất phù hợp cho các hệ thống như tài chính, ngân hàng:  phát hiện các giao dịch bất thường trong thời gian ngắn, các ứng dụng mạng xã hội: phân tích hành vi người dùng.
  Trong lĩnh vực an ninh mạng, Elasticsearch cũng thường được sử dụng để phát hiện các mối đe dọa từ logs. Đặt biệt phù hợp khi sử dụng trọn bộ ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana).

4. Kết luận

Cả Loki và Elasticsearch đều là những giải pháp mạnh mẽ để thu thập và phân tích logs, nhưng chúng phục vụ các mục đích khác nhau dựa trên nhu cầu cụ thể của người dùng. Hy vọng bài viết vừa rồi của mình đã giúp bạn có thêm kiến thức về Loki.

Các bài viết liên quan:

• Hướng dẫn triển khai CI/CD cho ứng dụng NextJS sử dụng Github Actions
• Grafana là gì? Hướng dẫn Cài đặt và Sử dụng Grafana
• Prometheus là gì? Công cụ Giám sát và Cảnh báo Toàn diện
• GitOps là gì? So sánh CI/CD truyền thống với GitOps