火山引擎服务器使用弹性伸缩后，日志收集和监控系统配置指南

一、弹性伸缩对日志与监控系统的挑战

当您在火山引擎上启用弹性伸缩（Auto Scaling）功能后，服务器实例会根据负载动态增减。这一特性为业务带来显著灵活性的同时，也为日志收集和监控系统提出了新的需求：

• 动态节点追踪：传统固定IP的监控方式无法适应自动扩缩容场景
• 日志完整性保障：需要确保临时节点被回收前完成日志归档
• 监控指标关联：扩缩容动作应与业务指标形成关联分析
• 资源利用率优化：监控系统自身也需具备弹性能力以匹配集群规模变化

二、火山引擎的天然优势

火山引擎的以下特性为应对上述挑战提供了坚实基础：

1. 深度集成的监控生态：支持通过OpenTelemetry协议直接接入云监控服务
2. 日志服务（TLS）自动发现：基于标签自动识别新扩容节点并开始采集
3. 弹性文件存储（vePFS）：为临时节点提供持久化日志存储方案
4. 事件总线（EventBridge）：实时捕获SCALE_IN/SCALE_OUT事件触发处理流程

三、日志收集系统配置方案

3.1 集中式日志架构

推荐采用火山引擎日志服务（TLS）构建三层架构：

3.2 关键配置步骤

• 在伸缩组启动模板中预置LogCollector安装脚本
• 为日志服务配置动态发现规则（示例）：

  auto_discovery {
    cluster_id = "${volcengine_autoscaling_group.example.id}"
    match_labels = {
      "volcengine.scaling" = "true"
    }
  }

• 设置日志投递超时时间小于伸缩冷却期（建议≤300秒）

四、监控系统最佳实践

4.1 多维监控体系

构建包含三个维度的监控方案：

1. 基础设施监控：cpu/内存等基础指标通过云监控自动采集
2. 应用性能监控：通过APM探针获取JVM/GC等深度指标
3. 业务指标监控：自定义指标通过prometheus暴露

4.2 弹性伸缩感知配置

• 创建事件规则监听伸缩活动：

  resource "volcengine_cloudwatch_event_rule" "scale_event" {
    name        = "capture-scaling"
    description = "Capture auto scaling events"
    event_pattern = jsonencode({
      "source" : ["volcengine.autoscaling"],
      "detail-type" : ["Scaling Activity"]
    })
  }

• 配置监控看板动态变量：使用标签${scaling_group}实现分组展示
• 设置智能基线告警：采用动态阈值而非固定值

五、成本优化建议

在保障监控效果的同时控制成本：

• 日志采集采用"按需采样"策略
• 冷热数据分层存储：
  • 热数据保留7天（TLS标准存储）
  • 温数据保留30天（TLS低频存储）
  • 冷数据归档至对象存储
• 监控数据聚合周期随业务时段动态调整

总结

在火山引擎弹性伸缩环境中构建日志和监控系统时，需要充分考虑基础设施的动态特性。通过深度集成云原生日志服务(TLS)和云监控，结合事件驱动架构，可以实现无缝的弹性可观测性。关键点包括：预置采集组件到伸缩镜像、建立动态发现机制、配置事件触发的处理流程，以及实施分层存储策略控制成本。火山引擎完整的PaaS组件生态大幅降低了实施复杂度，使企业可以专注于业务监控指标的分析而非基础设施维护，真正发挥弹性伸缩的成本与效率优势。