在當今數字化時代，日志分析是企業運維和業務優化的重要手段。日志記錄了系統運行的每一個細節，通過對日志的分析，可以快速定位問題、優化性能、發現潛在的業務機會。然而，隨著業務規模的不斷擴大，數據量呈爆炸式增長，傳統的日志分析架構面臨著諸多挑戰。天翼云在這一背景下，從傳統的ELK架構轉向采用Doris的湖倉一體架構，實現了日志分析效率的翻倍提升，為企業的大數據處理提供了新的思路。

傳統ELK架構的局限性

過去，天翼云使用的是ELK架構，也就是Elasticsearch、Logstash和Kibana的組合。這種架構在早期能夠很好地滿足日志收集、存儲和可視化的需要。Elasticsearch提供了卓越的全文檢索能力，Logstash負責日志的收集和處理，Kibana則用于日志的可視化展示。然而，隨著數據量的不斷增加，ELK架構逐漸暴露出一些問題。

首先，Elasticsearch在處理海量數據時，存儲成本較高。由于其采用倒排索引的方式，數據量越大，存儲空間的消耗就越明顯。其次，Logstash在處理高并發的日志數據時，性能瓶頸逐漸顯現，容易出現日志堆積的情況。最后，Kibana雖然能夠很好地展示日志數據，但在面對復雜的查詢和分析時，響應速度較慢，無法滿足實時性要求較高的場景。

Doris湖倉一體架構的優勢

為了解決這些問題，天翼云開始探索新的日志分析架構。經過深入研究，天翼云選擇了Doris作為核心組件，構建了湖倉一體架構。Doris是一種高性能的分析型數據庫，它結合了數據湖和數據倉庫的特點，能夠高效地處理海量數據。

Doris的優勢主要體現在以下幾個方面：

1. 高性能：Doris采用了先進的存儲引擎和計算引擎，能夠快速處理大規模數據。它支持向量化執行和分布式計算，能夠充分利用硬件資源，大幅提升查詢速度。
2. 低成本：Doris的存儲效率較高，相比傳統的Elasticsearch，能夠顯著降低存儲成本。同時，Doris的運維成本也相對較低，減少了企業的運營負擔。
3. 易用性：Doris提供了豐富的SQL接口，能夠方便地與現有的數據處理工具集成。它還支持多種數據格式，能夠靈活地處理不同類型的數據。

架構轉型的過程

天翼云從ELK架構轉向Doris湖倉一體架構的過程可以分為以下幾個階段：

1. 需求分析與規劃：首先，天翼云對現有的日志分析需求進行了詳細分析，明確了性能提升、成本降低和易用性改善的目標。然后，根據這些目標制定了詳細的架構轉型計劃，包括技術選型、資源分配和時間安排等。
2. 數據遷移與適配：在確定了Doris作為新的核心組件后，天翼云開始進行數據遷移和適配工作。由于Doris的數據格式與Elasticsearch有所不同，需要對現有的日志數據進行轉換和遷移。同時，還需要對日志采集和處理的流程進行調整，以適配Doris的輸入要求。
3. 系統集成與測試：將Doris與現有的日志分析系統進行集成，包括日志采集工具、數據處理流程和可視化工具等。在集成過程中，進行了大量的測試，確保系統的穩定性和性能符合預期。測試內容包括數據完整性、查詢性能、系統穩定性等多個方面。
4. 上線與優化：經過充分的測試后，天翼云將新的湖倉一體架構正式上線。在上線初期，對系統進行了持續的監控和優化，根據實際運行情況調整資源配置和參數設置，進一步提升系統的性能和穩定性。

實現的效果與收益

通過采用Doris湖倉一體架構，天翼云在日志分析方面取得了顯著的效果和收益：

1. 性能大幅提升：日志分析的查詢速度顯著提高，復雜查詢的響應時間從原來的數分鐘縮短到數秒以內。這使得運維人員能夠更快速地定位問題，及時進行系統優化和故障排查。
2. 成本顯著降低：Doris的高效存儲和計算能力，使得存儲成本和運維成本大幅降低。相比傳統的ELK架構，天翼云在存儲資源和計算資源的投入上減少了近一半。
3. 系統更加穩定：新的架構在處理高并發日志數據時更加穩定，不再出現日志堆積和系統崩潰的情況。這保證了日志分析系統的持續穩定運行，為企業提供了可靠的運維支持。
4. 數據利用更加高效：Doris的易用性和卓越的分析能力，使得企業能夠更高效地利用日志數據。不僅可以進行傳統的運維監控，還可以進行業務分析和數據挖掘，為企業創造更多的價值。

總結與展望

從ELK到Doris，天翼云通過湖倉一體架構實現了日志分析效率的翻倍提升。這一轉變不僅解決了傳統架構的局限性，還為企業帶來了顯著的成本效益和性能優勢。未來，天翼云將繼續優化這一架構，進一步提升日志分析的能力和效率。同時，也將探索更多基于Doris的應用場景，為企業的大數據處理和分析提供更卓越的支持。