折腾 Quickwit，Rust 编写的分布式搜索引擎 - 可观测性之日志管理

Quickwit 从底层构建，旨在高效地索引非结构化数据，并在云存储上轻松搜索这些数据。此外，Quickwit 开箱即支持 OpenTelemetry gRPC 和 HTTP(仅 protobuf)协议，并提供了一个 REST API，可以接收任何 JSON 格式的日志。这让 Quickwit 成为了日志的理想选择！.https://quickwit.io/docs/guides/sc...

为为少

1503人浏览 · 2024-08-29 07:31:00

为为少 · 2024-08-29 07:31:00 发布

Quickwit 从底层构建，旨在高效地索引非结构化数据，并在云存储上轻松搜索这些数据。
此外，Quickwit 开箱即支持 OpenTelemetry gRPC 和 HTTP(仅 protobuf)协议，并提供了一个 REST API，可以接收任何 JSON 格式的日志。这让 Quickwit 成为了日志的理想选择！.

https://quickwit.io/docs/guides/schemaless

使用 OTEL Collector 发送日志

如果您已经有了自己的 OpenTelemetry Collector 并希望将日志导出到 Quickwit，您需要在 config.yaml 中配置一个新的 OLTP gRPC exporter：

macOS/Windows

receivers:
  otlp:
    protocols:
      grpc:
      http:

processors:
  batch:

exporters:
  otlp/quickwit:
    endpoint: host.docker.internal:7281
    tls:
      insecure: true  
    # By default, logs are sent to the otel-logs-v0_7.
    # You can customize the index ID By setting this header.
    # headers:
    #   qw-otel-logs-index: otel-logs-v0_7
service:
  pipelines:
    logs:
      receivers: [otlp]
      processors: [batch]
      exporters: [otlp/quickwit]

Linux

receivers:
  otlp:
    protocols:
      grpc:
      http:

processors:
  batch:

exporters:
  otlp/quickwit:
    endpoint: 127.0.0.1:7281
    tls:
      insecure: true
    # By default, logs are sent to the otel-logs-v0_7.
    # You can customize the index ID By setting this header.
    # headers:
    #   qw-otel-logs-index: otel-logs-v0_7

service:
  pipelines:
    logs:
      receivers: [otlp]
      processors: [batch]
      exporters: [otlp/quickwit]

测试您的 OTEL 配置

安装并启动一个 Quickwit server：
- https://quickwit.io/docs/get-started/installation

./quickwit run

使用之前的配置启动一个 collector：

macOS/Windows

docker run -v ${PWD}/otel-collector-config.yaml:/etc/otelcol/config.yaml -p 4317:4317 -p 4318:4318 -p 7281:7281 otel/opentelemetry-collector

Linux

docker run -v ${PWD}/otel-collector-config.yaml:/etc/otelcol/config.yaml --network=host -p 4317:4317 -p 4318:4318 -p 7281:7281 otel/opentelemetry-collector

使用 cURL 向您的 collector 发送一条日志：

curl -XPOST "http://localhost:4318/v1/logs" -H "Content-Type: application/json" \
--data-binary @- << EOF
{
 "resource_logs": [
   {
     "resource": {
       "attributes": [
         {
           "key": "service.name",
           "value": {
             "stringValue": "test-with-curl"
           }
         }
       ]
     },
     "scope_logs": [
       {
         "scope": {
           "name": "manual-test"
         },
         "log_records": [
           {
             "time_unix_nano": "1678974011000000000",
             "observed_time_unix_nano": "1678974011000000000",
             "name": "test",
             "severity_text": "INFO"
           }
         ]
       }
     ]
   }
 ]
}
EOF

您应该会在 Quickwit 服务器上看到类似以下的日志：

2023-03-16T13:44:09.369Z  INFO quickwit_indexing::actors::indexer: new-split split_id="01GVNAKT5TQW0T2QGA245XCMTJ" partition_id=6444214793425557444

这意味着 Quickwit 已经收到了日志并创建了一个新的分片。在搜索日志之前，请等待分片被发布。

通过 OTEL 发送 K8s 日志

本指南将帮助您解锁 Kubernetes 集群日志上的日志搜索功能。我们首先使用 Helm 部署 Quickwit 和 OTEL 收集器，然后了解如何索引和搜索这些日志。

https://helm.sh/

前提条件

完成本教程，您需要以下工具：

一个 Kubernetes 集群。
命令行工具 kubectl。
- https://kubernetes.io/docs/reference/kubectl/
命令行工具 Helm。
- https://helm.sh/
对象存储(如 AWS S3、GCS、Azure Blob 存储或 Scaleway)的访问权限，用于存储索引数据。

使用 Helm 安装

首先，让我们创建一个命名空间来隔离我们的实验，并将其设置为默认命名空间。

kubectl create namespace qw-tutorial
kubectl config set-context --current --namespace=qw-tutorial

然后添加 Quickwit 和 Otel Helm 仓库：

helm repo add quickwit https://helm.quickwit.io
helm repo add open-telemetry https://open-telemetry.github.io/opentelemetry-helm-charts

现在您应该能在 Helm 中看到这两个仓库：

helm repo list
NAME                	URL
quickwit            	https://helm.quickwit.io
open-telemetry      	https://open-telemetry.github.io/opentelemetry-helm-charts

部署 Quickwit

让我们创建一个基本的 chart 配置：

export AWS_REGION=us-east-1
export AWS_ACCESS_KEY_ID=XXXX
export AWS_SECRET_ACCESS_KEY=XXXX
export DEFAULT_INDEX_ROOT_URI=s3://your-bucket/indexes

# Create Quickwit config file.
echo "
searcher:
  replicaCount: 1
indexer:
  replicaCount: 1
metastore:
  replicaCount: 1
janitor:
  enabled: true
control_plane:
  enabled: true

environment:
  # Remove ANSI colors.
  NO_COLOR: 1

# Quickwit configuration
config:
  storage:
    s3:
      region: ${AWS_REGION}
      access_key_id: ${AWS_ACCESS_KEY_ID}
      secret_access_key: ${AWS_SECRET_ACCESS_KEY}
      # If you are not on AWS S3, you can define a flavor (gcs, minio, garage...)
      # and additional variables for your object storage.
      # flavor: gcs
      # endpoint: https://storage.googleapis.com

  # Metastore on S3.
  metastore_uri: ${DEFAULT_INDEX_ROOT_URI}

  default_index_root_uri: ${DEFAULT_INDEX_ROOT_URI}

  # Indexer settings
  indexer:
    # By activating the OTEL service, Quickwit will be able
    # to receive gRPC requests from OTEL collectors.
    enable_otlp_endpoint: true
" > qw-tutorial-values.yaml

在安装 Quickwit chart 之前，请确保您能访问 S3 并且 default_index_root_uri 中没有拼写错误。这可以通过 aws CLI 使用简单的 ls 命令轻松完成：

aws s3 ls ${DEFAULT_INDEX_ROOT_URI}

如果 CLI 没有返回错误，那么您就可以安装 chart 了：

helm install quickwit quickwit/quickwit -f qw-tutorial-values.yaml

过一会儿，您会看到正在运行 Quickwit 服务的 pod：

kubectl get pods
NAME                                      READY   STATUS    RESTARTS      AGE
quickwit-control-plane-7fc495f4c4-slqv4   1/1     Running   2 (84s ago)   87s
quickwit-indexer-0                        1/1     Running   2 (84s ago)   87s
quickwit-janitor-7f75f4bc8-jrfv6          1/1     Running   2 (84s ago)   87s
quickwit-metastore-6989978fc-9s82j        1/1     Running   2 (85s ago)   87s
quickwit-searcher-0                       1/1     Running   2 (84s ago)   87s

让我们检查 Quickwit 是否正常工作：

kubectl port-forward svc/quickwit-searcher 7280

然后在浏览器中打开 http://localhost:7280/ui/indexes。您应该能看到索引列表。如果一切正常，请继续运行 kubectl 命令，并打开一个新的终端。

部署 OTEL 收集器

我们需要对收集器进行一些配置，以便：

从 Kubernetes 收集日志
用 Kubernetes 属性丰富日志
将日志导出到 Quickwit 索引器。

echo "
mode: daemonset
presets:
  logsCollection:
    enabled: true
  kubernetesAttributes:
    enabled: true
config:
  exporters:
    otlp:
      endpoint: quickwit-indexer.qw-tutorial.svc.cluster.local:7281
      tls:
        insecure: true
      # By default, logs are sent to the otel-logs-v0_7.
      # You can customize the index ID By setting this header.
      # headers:
      #   qw-otel-logs-index: otel-logs-v0_7
  service:
    pipelines:
      logs:
        exporters:
          - otlp
" > otel-values.yaml

helm install otel-collector open-telemetry/opentelemetry-collector -f otel-values.yaml

几秒钟后，您应该会在索引器上看到显示索引已开始的日志。看起来像这样：

2022-11-30T18:27:37.628Z  INFO spawn_merge_pipeline{index=otel-log-v0 gen=0}: quickwit_indexing::actors::merge_pipeline: Spawning merge pipeline. index_id=otel-log-v0 source_id=_ingest-api-source pipeline_ord=0 root_dir=/quickwit/qwdata/indexing/otel-log-v0/_ingest-api-source merge_policy=StableLogMergePolicy { config: StableLogMergePolicyConfig { min_level_num_docs: 100000, merge_factor: 10, max_merge_factor: 12, maturation_period: 172800s }, split_num_docs_target: 10000000 }
2022-11-30T18:27:37.628Z  INFO quickwit_serve::grpc: Starting gRPC server. enabled_grpc_services={"otlp-log", "otlp-trace"} grpc_listen_addr=0.0.0.0:7281
2022-11-30T18:27:37.628Z  INFO quickwit_serve::rest: Starting REST server. rest_listen_addr=0.0.0.0:7280
2022-11-30T18:27:37.628Z  INFO quickwit_serve::rest: Searcher ready to accept requests at http://0.0.0.0:7280/
2022-11-30T18:27:42.654Z  INFO quickwit_indexing::actors::indexer: new-split split_id="01GK4WPTXK8GH3AGTRNBN9A8YG" partition_id=0
2022-11-30T18:27:52.643Z  INFO quickwit_indexing::actors::indexer: send-to-index-serializer commit_trigger=Timeout split_ids=01GK4WPTXK8GH3AGTRNBN9A8YG num_docs=22
2022-11-30T18:27:52.652Z  INFO index_batch{index_id=otel-log-v0 source_id=_ingest-api-source pipeline_ord=0}:packager: quickwit_indexing::actors::packager: start-packaging-splits split_ids=["01GK4WPTXK8GH3AGTRNBN9A8YG"]
2022-11-30T18:27:52.652Z  INFO index_batch{index_id=otel-log-v0 source_id=_ingest-api-source pipeline_ord=0}:packager: quickwit_indexing::actors::packager: create-packaged-split split_id="01GK4WPTXK8GH3AGTRNBN9A8YG"
2022-11-30T18:27:52.653Z  INFO index_batch{index_id=otel-log-v0 source_id=_ingest-api-source pipeline_ord=0}:uploader: quickwit_indexing::actors::uploader: start-stage-and-store-splits split_ids=["01GK4WPTXK8GH3AGTRNBN9A8YG"]
2022-11-30T18:27:52.733Z  INFO index_batch{index_id=otel-log-v0 source_id=_ingest-api-source pipeline_ord=0}:uploader:stage_and_upload{split=01GK4WPTXK8GH3AGTRNBN9A8YG}:store_split: quickwit_indexing::split_store::indexing_split_store: store-split-remote-success split_size_in_megabytes=0.018351 num_docs=22 elapsed_secs=0.07654519 throughput_mb_s=0.23974074 is_mature=false

如果您在此处看到一些错误，可能是由于对象存储配置错误导致的。如果您需要帮助，请在 GitHub 上提交问题或加入我们的 Discord 服务器。

准备好搜索日志

现在您可以开始搜索了，等待 30 秒，您将看到第一批索引的日志：只需打开 UI 并开始使用。有趣的是，您会在这个 UI 中看到 Quickwit 的日志 😃.

http://localhost:7280/ui/search?query=*\\&index_id=otel-logs-v0\\&max_hits=10\\&sort_by=-timestamp_secs

示例查询：

就这样，朋友们！

清理

首先删除索引，然后卸载 charts。

# Delete the index. The command will return the list of delete split files.
curl -XDELETE http://127.0.0.1:7280/api/v1/indexes/otel-logs-v0

# Uninstall charts
helm uninstall otel-collector
helm uninstall quickwit

# Delete namespace
kubectl delete namespace qw-tutorial

Finally, you need to delete three JSON files created by Quickwit on your object storage:

# if your version <= 0.7.1
aws s3 rm ${DEFAULT_INDEX_ROOT_URI}/indexes_states.json
# if your version > 0.7.1
aws s3 rm ${DEFAULT_INDEX_ROOT_URI}/manifest.json
# the metastore file of the logs index
aws s3 rm ${DEFAULT_INDEX_ROOT_URI}/otel-logs-v0_7/metastore.json
# the metastore file of the traces index
aws s3 rm ${DEFAULT_INDEX_ROOT_URI}/otel-traces-v0_7/metastore.json

下一步

按照我们的教程安装 Quickwit Grafana 插件以探索您的日志、创建仪表板和警报。

https://quickwit.io/docs/get-started/tutorials/trace-analytics-with-grafana

使用 Vector 发送日志

Vector 是一款出色的软件(显然用 Rust 编写)，为可观测性领域带来了新的清新之风，
它以从基础设施的各个部分收集日志、转换和聚合日志以及最终将日志转发到接收端而闻名。

https://vector.dev/

在本指南中，我们将向您展示如何将其连接到 Quickwit。

启动 Quickwit 服务器

CLI

# Create Quickwit data dir.
mkdir qwdata
./quickwit run

Docker

# Create Quickwit data dir.
mkdir qwdata
docker run --rm -v $(pwd)/qwdata:/quickwit/qwdata -p 7280:7280 quickwit/quickwit run

利用 Quickwit 对日志的原生支持

让我们拥抱 OpenTelemetry 标准并利用 Quickwit 的功能。借助对 OpenTelemetry 标准的原生支持，Quickwit 已经带有一个名为 otel-logs_v0_7 的索引，与 OpenTelemetry 日志数据模型兼容。这意味着我们可以开始推送日志数据，无需通常的索引设置。

https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-specification/blob/main/specification/logs/data-model.md

OpenTelemetry 索引配置可以在 quickwit-opentelemetry/src/otlp/logs.rs 源文件中找到。

https://github.com/quickwit-oss/quickwit/blob/main/quickwit/quickwit-opentelemetry/src/otlp/logs.rs

设置 Vector

我们的接收端将是 Quickwit 的摄入 API http://127.0.0.1:7280/api/v1/otel-logs-v0_7/ingest。
为了简化本教程，我们将使用一个名为 demo_logs 的日志源，该日志源以给定格式生成日志。让我们选择常见的 syslog 格式
(Vector 不直接生成 OpenTelemetry 格式的日志！)并使用转换功能将 syslog 格式映射到 OpenTelemetry 格式。

[sources.generate_syslog]
type = "demo_logs"
format = "syslog"
count = 100000
interval = 0.001

[transforms.remap_syslog]
inputs = [ "generate_syslog"]
type = "remap"
source = '''
  structured = parse_syslog!(.message)
  .timestamp_nanos = to_unix_timestamp!(structured.timestamp, unit: "nanoseconds")
  .body = structured
  .service_name = structured.appname
  .resource_attributes.source_type = .source_type
  .resource_attributes.host.hostname = structured.hostname
  .resource_attributes.service.name = structured.appname
  .attributes.syslog.procid = structured.procid
  .attributes.syslog.facility = structured.facility
  .attributes.syslog.version = structured.version
  .severity_text = if includes(["emerg", "err", "crit", "alert"], structured.severity) {
    "ERROR"
  } else if structured.severity == "warning" {
    "WARN"
  } else if structured.severity == "debug" {
    "DEBUG"
  } else if includes(["info", "notice"], structured.severity) {
    "INFO"
  } else {
   structured.severity
  }
  .scope_name = structured.msgid
  del(.message)
  del(.timestamp)
  del(.service)
  del(.source_type)
'''

# useful to see the logs in the terminal
# [sinks.emit_syslog]
# inputs = ["remap_syslog"]
# type = "console"
# encoding.codec = "json"

[sinks.quickwit_logs]
type = "http"
method = "post"
inputs = ["remap_syslog"]
encoding.codec = "json"
framing.method = "newline_delimited"
uri = "http://127.0.0.1:7280/api/v1/otel-logs-v0_7/ingest"

下载上述 Vector 配置文件。

curl -o vector.toml https://raw.githubusercontent.com/quickwit-oss/quickwit/main/config/tutorials/vector-otel-logs/vector.toml

现在让我们启动 Vector，以便我们能够开始将日志发送到 Quickwit。

docker run -v $(pwd)/vector.toml:/etc/vector/vector.toml:ro -p 8383:8383 --net=host timberio/vector:0.25.0-distroless-libc

搜索日志

Quickwit 现在正在从 Vector 接收日志，并且您可以使用 curl 或通过 UI 进行搜索：

curl -XGET http://127.0.0.1:7280/api/v1/otel-logs-v0_7/search?query=severity_text:ERROR
在浏览器中打开 http://127.0.0.1:7280/ui/search?query=severity_text:ERROR&index_id=otel-logs-v0_7&max_hits=10 并开始使用！

对 severity_text 计算聚合

对于聚合，我们暂时还不能使用 Quickwit UI，但我们可以通过 curl 使用。

让我们构造一个漂亮的聚合查询，计算每分钟有多少条 INFO、DEBUG、WARN 和 ERROR(所有日期时间都以微秒存储，因此间隔为 60_000_000 微秒)：

{
  "query": "*",
  "max_hits": 0,
  "aggs": {
    "count_per_minute": {
      "histogram": {
          "field": "timestamp_nanos",
          "interval": 60000000
      },
      "aggs": {
        "severity_text_count": {
          "terms": {
            "field": "severity_text"
          }
        }
      }
    }
  }
}

curl -XPOST -H "Content-Type: application/json" http://127.0.0.1:7280/api/v1/otel-logs-v0_7/search --data @aggregation-query.json

进一步操作

现在您还可以部署 Grafana 并将 Quickwit 作为数据源用于查询、仪表板、警报等！

使用 Fluentbit 发送日志

Fluent Bit 是一个开源的日志和指标处理器及转发器，可转发到多个目的地。

https://fluentbit.io/

在本指南中，我们将向您展示如何将其连接到 Quickwit。

先决条件

安装 Quickwit
- https://quickwit.io/docs/main-branch/get-started/installation
使用 ./quickwit run 启动一个 Quickwit 实例
安装 Fluentbit
- https://docs.fluentbit.io/manual/installation/getting-started-with-fluent-bit

为 Fluentbit 日志创建一个简单的索引

让我们创建一个只有一个字段 timestamp 的无模式索引。模式 dynamic 表示 Quickwit 将索引所有字段，即使它们未在文档映射中定义。

version: 0.7

index_id: fluentbit-logs

doc_mapping:
  mode: dynamic
  field_mappings:
    - name: timestamp
      type: datetime
      input_formats:
        - unix_timestamp
      output_format: unix_timestamp_secs
      fast: true
  timestamp_field: timestamp

indexing_settings:
  commit_timeout_secs: 10

curl -o fluentbit-logs.yaml https://raw.githubusercontent.com/quickwit-oss/quickwit/main/config/tutorials/fluentbit-logs/index-config.yaml

然后使用 cURL 或 CLI 创建索引：

cURL

curl -XPOST http://localhost:7280/api/v1/indexes -H "content-type: application/yaml" --data-binary @fluentbit-logs.yaml

CLI

./quickwit index create --index-config fluentbit-logs.yaml

设置 Fluentbit

Fluentbit 配置文件由输入和输出组成。对于本教程，我们将使用一个虚拟配置：

[INPUT]
  Name   dummy
  Tag    dummy.log

[OUTPUT]
  Name http
  Match *
  URI   /api/v1/fluentbit-logs/ingest
  Host  localhost
  Port  7280
  tls   Off
  Format json_lines
  Json_date_key    timestamp
  Json_date_format epoch

Fluentbit 将把 dummy 日志发送到 Quickwit 的端点 /api/v1/fluentbit-logs/ingest。

让我们启动 Fluentbit。

fluent-bit -c fluent-bit.conf

搜索日志

Quickwit 现在正在从 Fluentbit 接收日志，并且您可以使用 cURL 或通过 UI 进行搜索：

curl "http://127.0.0.1:7280/api/v1/fluentbit-logs/search?query=severity:DEBUG"
在浏览器中打开 http://127.0.0.1:7280/ui/search?query=severity:DEBUG&index_id=fluentbit-logs&max_hits=10.

进一步改进

您很快就能对动态字段执行聚合操作(计划在 0.7 版本中实现)。

将 Docker 容器日志发送到 Quickwit

要将 Docker 容器日志发送到 Quickwit，您只需要设置一个带有文件日志接收器的 OpenTelemetry Collector。在本教程中，我们将使用 docker compose 来启动收集器和 Quickwit。

您只需要一分钟即可获得 Quickwit 日志 UI！

OTEL collector 配置

以下 collector 配置将收集位于 /var/lib/docker/containers/*/*-json.log 的 Docker 日志(根据您的系统，日志文件可能位于其他位置)，添加一些属性并通过 gRPC 发送到 Quickwit 的 http://quickwit:7281。

receivers:
  filelog:
    include:
      - /var/lib/docker/containers/*/*-json.log
    operators:
     - id: parser-docker
       timestamp:
         layout: '%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%LZ'
         parse_from: attributes.time
       type: json_parser
     - field: attributes.time
       type: remove
     - id: extract_metadata_from_docker_tag
       parse_from: attributes.attrs.tag
       regex: ^(?P<name>[^\|]+)\|(?P<image_name>[^\|]+)\|(?P<id>[^$]+)$
       type: regex_parser
       if: 'attributes?.attrs?.tag != nil'
     - from: attributes.name
       to: resource["docker.container.name"]
       type: move
       if: 'attributes?.name != nil'
     - from: attributes.image_name
       to: resource["docker.image.name"]
       type: move
       if: 'attributes?.image_name != nil'
     - from: attributes.id
       to: resource["docker.container.id"]
       type: move
       if: 'attributes?.id != nil'
     - from: attributes.log
       to: body
       type: move

processors:
  batch:
    timeout: 5s

exporters:
  otlp/qw:
    endpoint: quickwit:7281
    tls:
      insecure: true

service:
  pipelines:
    logs:
      receivers: [filelog]
      processors: [batch]
      exporters: [otlp/qw]

启动 OTEL collector 和 Quickwit 实例

让我们使用以下配置的 docker compose：

version: "3"

x-default-logging: &logging
 driver: "json-file"
 options:
   max-size: "5m"
   max-file: "2"
   tag: "{{.Name}}|{{.ImageName}}|{{.ID}}"

services:
  quickwit:
    image: quickwit/quickwit:${QW_VERSION:-0.8.1}
    volumes:
      - ./qwdata:/quickwit/qwdata
    ports:
      - 7280:7280
    environment:
      - NO_COLOR=true
    command: ["run"]
    logging: *logging

  otel-collector:
    user: "0" # Needed to access the directory /var/lib/docker/containers/
    image: otel/opentelemetry-collector-contrib:${OTEL_VERSION:-0.87.0}
    volumes:
      - ./otel-collector-config.yaml:/etc/otel-collector-config.yaml
      - /var/lib/docker/containers:/var/lib/docker/containers:ro
    command: ["--config=/etc/otel-collector-config.yaml"] 
    logging: *logging

您会注意到自定义的 logging，OTEL collector 将使用这些额外的信息来丰富日志。

运行并搜索

下载配置文件并启动容器：

mkdir qwdata
docker compose up

几秒钟后，您将在 Quickwit UI http://localhost:7280 中看到日志。

它看起来应该是这样的：

{
  "attributes": {
    "log.file.name": "34ad1a84c71de1d29ad75f99b56d01205e2976440f2398734037151ba2bcde1a-json.log",
    "stream": "stdout"
  },
  "body": {
    "message": "2023-10-23T16:39:57.892  INFO --- [   asgi_gw_1] localstack.request.aws     : AWS s3.ListObjects => 200\n"
  },
  "observed_timestamp_nanos": 1698079197979435000,
  "service_name": "unknown_service",
  "severity_number": 0,
  "timestamp_nanos": 1698079197892726000,
  "trace_flags": 0
}

故障排除

有可能您在 UI 中看不到任何日志。在这种情况下，请检查 docker compose 的日志。问题通常来自 OTEL 收集器的错误配置。

支持的代理

Quickwit 与以下代理兼容：

OpenTelemetry 代理

在使用 OpenTelemetry 收集器之前，请确保 Quickwit OpenTelemetry 服务已启用。
一旦启动，Quickwit 就准备好接收并处理 OpenTelemetry gRPC 请求。

这是一个 OpenTelemetry 代理将日志发送到 Quickwit 的配置示例：

mode: daemonset
presets:
  logsCollection:
    enabled: true
  kubernetesAttributes:
    enabled: true
config:
  exporters:
    otlp:
      # Replace quickwit-host with the hostname of your Quickwit node/service.
      # On k8s, it should be of the form `{quickwit-indexer-service-name}.{namespace}.svc.cluster.local:7281
      endpoint: quickwit-host:7281
      tls:
        insecure: true
  service:
    pipelines:
      logs:
        exporters:
          - otlp

更多配置详情请参见 OpenTelemetry 文档。您也可以查看我们的教程如何使用 OTEL 收集器将日志发送到 Quickwit。

基于 HTTP 的代理

也可以使用其他代理，这些代理通过 HTTP 请求向 Quickwit 摄入 API 发送数据。Quickwit 还部分支持 Elasticsearch _bulk API。因此，您的代理很可能已经与 Quickwit 兼容。
目前，我们已测试了以下基于 HTTP 的代理：

Vector
- https://quickwit.io/docs/log-management/send-logs/using-vector
Fluentbit
- https://quickwit.io/docs/log-management/send-logs/using-fluentbit
FluentD(教程即将发布)
Logstash：Quickwit 不支持 Elasticsearch 输出。但是，可以使用 HTTP 输出发送日志，但仅限 json 格式。
- https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/plugins-outputs-http.html

Quickwit 原生支持 OpenTelemetry 协议 (OTLP)，并默认提供了 gRPC 端点来接收来自 OpenTelemetry 收集器的日志。

https://opentelemetry.io/docs/reference/specification/protocol/otlp/

通过此端点接收的日志默认被索引在 otel-logs-v0 索引中。如果不存在此索引，则会自动创建。索引的文档映射在本章节中描述。

https://quickwit.io/docs/log-management/supported-agents#opentelemetry-logs-data-model

您也可以使用 ingest API 直接将日志发送到此索引。

https://quickwit.io/docs/main-branch/reference/rest-api#ingest-data-into-an-index

OpenTelemetry 服务

Quickwit 原生支持 OpenTelemetry 协议 (OTLP)，并默认提供了 gRPC 端点来接收来自 OpenTelemetry 收集器的跨度。
此端点默认启用。

https://opentelemetry.io/docs/reference/specification/protocol/otlp/

当启用时，Quickwit 将启动 gRPC 服务，准备接收来自 OpenTelemetry 收集器的跨度。跨度默认被索引在 otel-trace-v0_7 索引中，如果不存在此索引，则会自动创建。索引的文档映射在下一个章节中描述。

https://quickwit.io/docs/log-management/supported-agents#trace-and-span-data-model

如果出于任何原因，您想要禁用此端点，您可以：

在启动 Quickwit 时将环境变量 QW_ENABLE_OTLP_ENDPOINT 设置为 false。
或者配置节点配置，将索引器设置 enable_otlp_endpoint 设置为 false。
- https://quickwit.io/docs/main-branch/configuration/node-config

# ... Indexer configuration ...
indexer:
    enable_otlp_endpoint: false

OTEL service

Quickwit 原生支持 OpenTelemetry 协议 (OTLP)，并提供了一个 gRPC 端点来接收来自 OpenTelemetry 收集器的跨度。此端点默认启用。

https://opentelemetry.io/docs/reference/specification/protocol/otlp/

当启用时，Quickwit 将启动 gRPC 服务，准备接收来自 OpenTelemetry 收集器的日志。日志默认被索引在 otel-logs-v0_7 索引中，如果不存在此索引，则会自动创建。索引的文档映射在下一个章节中描述。

https://quickwit.io/docs/log-management/otel-service#trace-and-span-data-model

如果出于任何原因，您想要禁用此端点，您可以：

在启动 Quickwit 时将环境变量 QW_ENABLE_OTLP_ENDPOINT 设置为 false。
或者配置节点配置，将索引器设置 enable_otlp_endpoint 设置为 false。
- https://quickwit.io/docs/main-branch/configuration/node-config

# ... Indexer configuration ...
indexer:
    enable_otlp_endpoint: false

在您自己的索引中发送日志

您可以通过将 gRPC 请求的头 qw-otel-logs-index 设置为目标索引 ID 来将日志发送到您选择的索引中。

OpenTelemetry 日志数据模型

Quickwit 默认将 OpenTelemetry 日志发送到 otel-logs-v0_7 索引中，如果您启用了 OpenTelemetry 服务，此索引将自动创建。
下面描述的此索引的文档映射来源于 OpenTelemetry 日志数据模型。

https://opentelemetry.io/docs/reference/specification/logs/data-model/

version: 0.7

index_id: otel-logs-v0_7

doc_mapping:
  mode: strict
  field_mappings:
    - name: timestamp_nanos
      type: datetime
      input_formats: [unix_timestamp]
      output_format: unix_timestamp_nanos
      indexed: false
      fast: true
      fast_precision: milliseconds
    - name: observed_timestamp_nanos
      type: datetime
      input_formats: [unix_timestamp]
      output_format: unix_timestamp_nanos
    - name: service_name
      type: text
      tokenizer: raw
      fast: true
    - name: severity_text
      type: text
      tokenizer: raw
      fast: true
    - name: severity_number
      type: u64
      fast: true
    - name: body
      type: json
      tokenizer: default
    - name: attributes
      type: json
      tokenizer: raw
      fast: true
    - name: dropped_attributes_count
      type: u64
      indexed: false
    - name: trace_id
      type: bytes
      input_format: hex
      output_format: hex
    - name: span_id
      type: bytes
      input_format: hex
      output_format: hex
    - name: trace_flags
      type: u64
      indexed: false
    - name: resource_attributes
      type: json
      tokenizer: raw
      fast: true
    - name: resource_dropped_attributes_count
      type: u64
      indexed: false
    - name: scope_name
      type: text
      indexed: false
    - name: scope_version
      type: text
      indexed: false
    - name: scope_attributes
      type: json
      indexed: false
    - name: scope_dropped_attributes_count
      type: u64
      indexed: false

  timestamp_field: timestamp_nanos

indexing_settings:
  commit_timeout_secs: 10

search_settings:
  default_search_fields: [body.message]