OpenTelemetry Collector Contrib 中 Azure CDN 访问日志的优化处理方案
2025-06-23 19:35:12作者:咎岭娴Homer
在 OpenTelemetry Collector Contrib 项目中,针对 Azure CDN 访问日志(AzureCdnAccessLog)的处理方式存在一个重要的优化点。本文将深入分析当前实现的问题,并提出一个结构化的解决方案。
背景与现状
当前系统中,Azure CDN 访问日志的所有属性都被封装在日志记录的 body 字段中。这种处理方式存在一个明显的局限性:当这些属性作为 body 的一部分时,无法直接通过这些属性进行日志查询和过滤。这严重影响了日志分析的有效性和灵活性。
问题分析
以一个典型的 Azure CDN 访问日志为例,我们可以看到它包含了丰富的网络请求信息:
- HTTP 方法、版本和状态码
- 请求和响应大小
- 客户端和服务端信息
- 网络协议和安全信息
- CDN 缓存状态等
这些信息如果能够作为独立的日志记录属性(attributes)而不是嵌套在 body 中,将极大提升日志查询和分析的能力。
解决方案设计
我们提出将日志中的属性提取并映射为标准化的 OpenTelemetry 语义约定属性。具体映射方案如下:
网络相关属性
- httpMethod → http.request.method
- httpVersion → network.protocol.version
- requestUri → url.original(并进一步解析为 scheme、fragment、query 等子属性)
- requestBytes → http.request.size
- responseBytes → http.response.size
客户端信息
- clientIp → client.address
- clientPort → client.port
- userAgent → user_agent.original
安全相关
- securityProtocol → tls.protocol.name 和 tls.protocol.version
- sni → tls.server.name
CDN 特定属性
- pop → azure.pop
- cacheStatus → azure.cache_status
- trackingReference → azure.ref
性能指标
- timeToFirstByte → azure.time_to_first_byte
- timeTaken → duration
实现效果
经过这种转换后,一个原本嵌套在 body 中的复杂日志记录将被展开为结构化的属性集合。例如:
- 原本的 HTTPS 请求协议会被映射为 network.protocol.name
- 客户端 IP 和端口会被分别映射为 client.address 和 client.port
- TLS 协议信息会被正确解析为 tls.protocol.* 系列属性
这种转换不仅使日志更易于查询,还使其更符合 OpenTelemetry 的语义约定,提高了与其他观测数据的互操作性。
技术优势
- 查询效率提升:属性化的字段可以直接用于过滤和聚合查询,无需解析复杂嵌套结构
- 标准化:采用 OpenTelemetry 标准语义约定,确保与其他观测数据的兼容性
- 扩展性:清晰的映射规则便于后续添加新的字段或调整现有映射
- 去冗余:消除了重复信息(如 ErrorInfo 和 errorInfo),简化了数据结构
实施建议
对于已经使用 Elastic ingest pipelines 进行类似处理的用户,这种上游解决方案可以:
- 消除额外的处理步骤
- 减少数据处理延迟
- 降低系统复杂度
- 提高处理效率
这一改进将作为 Azure 资源日志处理功能的一部分,为使用 Azure CDN 服务的用户提供更优质的观测数据体验。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
热门内容推荐
最新内容推荐
Degrees of Lewdity中文汉化终极指南:零基础玩家必看的完整教程Unity游戏翻译神器:XUnity Auto Translator 完整使用指南PythonWin7终极指南:在Windows 7上轻松安装Python 3.9+终极macOS键盘定制指南:用Karabiner-Elements提升10倍效率Pandas数据分析实战指南:从零基础到数据处理高手 Qwen3-235B-FP8震撼升级:256K上下文+22B激活参数7步搞定机械键盘PCB设计:从零开始打造你的专属键盘终极WeMod专业版解锁指南:3步免费获取完整高级功能DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B技术揭秘:小模型如何实现大模型性能突破音频修复终极指南:让每一段受损声音重获新生
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
537
3.75 K
暂无简介
Dart
773
191
Ascend Extension for PyTorch
Python
343
406
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.34 K
755
🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
1.07 K
97
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
337
180
AscendNPU-IR
C++
86
141
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
986
248