日志采集

使用 Vector 作为日志采集器，它可以部署在每个节点上，负责收集和处理日志数据。
Vector 支持从多种来源采集日志，包括文件、标准输出、网络等。

日志传输

Vector 可以将采集到的日志数据进行处理和转换，然后传输到 ClickHouse。
传输过程中，Vector 支持各种数据格式和协议，确保日志数据可以高效、准确地发送到 ClickHouse。

日志存储

ClickHouse 作为日志数据的存储系统，提供高性能的读写能力。
ClickHouse 的表结构需要根据日志数据的特点进行设计，以优化查询性能。

日志处理

在 Vector 中，可以使用 Vector Remap Language (VRL) 对日志数据进行清洗和转换。
可以定义复杂的处理逻辑，将非结构化的日志数据转换为结构化的格式，以便于存储和查询。

日志查询

ClickHouse 提供了强大的 SQL 查询能力，可以对存储的日志数据执行快速查询。
可以利用 ClickHouse 的分布式查询功能，跨多个节点并行执行查询，提高查询效率。

日志可视化

虽然 ClickHouse 本身不提供可视化界面，但可以将查询结果导出到 Grafana 或其他可视化工具中，以图形化的方式展示日志数据。

日志生命周期管理

ClickHouse 支持设置表的 TTL（Time To Live），自动清理过期的日志数据。
可以配置定时任务，对超时的日志执行删除操作，管理日志数据的生命周期。

系统监控与告警

结合监控系统，可以对日志收集和查询的性能进行监控，并设置告警。
监控系统可以帮助及时发现和解决潜在的问题，保证日志系统的稳定运行。

安全性

需要确保日志数据的安全，包括数据的加密传输和存储，以及访问控制。

高可用性

为了提高系统的可用性，可以在多个节点上部署 Vector 实例，并在 ClickHouse 中设置数据副本。

扩展性

随着日志数据量的增长，可以水平扩展 Vector 和 ClickHouse 集群，以应对更大的数据处理需求。
使用 Vector 和 ClickHouse 的日志收集方案可以提供高效、可扩展且成本效益高的日志管理能力。通过合理的配置和优化，可以满足大规模日志数据的收集、存储和分析需求。

ClickHouse 集群方案参考 download 下的clickhous-cluster

创建对应的数据库和表

-- 创建数据库（如果需要）
-- CREATE DATABASE IF NOT EXISTS k8s_logs;

-- 创建表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS k8s_logs (
    timestamp DateTime,
    pod_namespace String,
    pod_name String,
    container_name String,
    message String
) ENGINE = MergeTree()
PARTITION BY toYYYYMM(timestamp)
ORDER BY (timestamp);

-- 添加分区（如果需要）
-- ATTACH PARTITION '202401' TO k8s_logs;