Centralized Logging (Merkezi Loglama)¶

Merkezi loglama, dağıtık sistemlerde uygulama loglarının tek bir merkezde toplanmasını, analiz edilmesini ve aranabilir hale getirilmesini sağlayan bir yöntemdir. Mikroservis mimarilerinde, logların farklı servislerden toplanıp merkezi bir noktaya gönderilmesi hata ayıklama, performans takibi ve güvenlik analizleri açısından kritik öneme sahiptir.

1. Neden Merkezi Loglama Kullanmalıyız?¶

✔ Tüm servislerden gelen logları tek bir yerden izleme
✔ Dağıtık sistemlerde hata tespiti ve analiz kolaylığı
✔ Gerçek zamanlı monitoring ve alerting entegrasyonu
✔ Güvenlik olaylarını merkezi olarak analiz etme

Merkezi loglama sayesinde, servisler arası çağrılar ve hatalar bağlam kaybolmadan takip edilebilir.

2. Merkezi Loglama için Popüler Araçlar¶

Elastic Stack (ELK - Elasticsearch, Logstash, Kibana)
Grafana Loki
Fluentd ve Fluent Bit
Seq ile Yapılandırılmış Loglama
Application Insights (Azure)
Amazon CloudWatch (AWS)
Google Cloud Logging

3. .NET Uygulamalarında Merkezi Loglama Entegrasyonu¶

1. Serilog ile Yapılandırılmış Loglama¶

Serilog, merkezi loglama sistemleriyle kolayca entegre edilebilen güçlü bir .NET loglama kütüphanesidir.

dotnet add package Serilog.AspNetCore
dotnet add package Serilog.Sinks.Elasticsearch
dotnet add package Serilog.Sinks.File
dotnet add package Serilog.Sinks.Seq

2. Serilog Konfigürasyonu¶

Aşağıdaki kod bloğu, Serilog’u Elasticsearch, File ve Seq gibi merkezi loglama çözümleriyle nasıl kullanacağınızı gösterir:

Log.Logger = new LoggerConfiguration()
    .Enrich.FromLogContext()
    .WriteTo.Console()
    .WriteTo.File("logs/app-log.txt", rollingInterval: RollingInterval.Day)
    .WriteTo.Seq("http://localhost:5341")
    .WriteTo.Elasticsearch(new ElasticsearchSinkOptions(new Uri("http://localhost:9200"))
    {
        AutoRegisterTemplate = true,
        IndexFormat = "logs-dotnet-{0:yyyy.MM}"
    })
    .CreateLogger();

var builder = WebApplication.CreateBuilder(args);
builder.Host.UseSerilog();

✅ Bu yapılandırma:
- Console ve File ile yerel loglama yapar.
- Seq ile merkezi log görüntüleme sunar.
- Elasticsearch ile logları indeksleyerek Kibana ile analiz edilebilir hale getirir.

4. Elasticsearch ve Kibana Kullanarak Merkezi Loglama¶

ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana) logları saklamak, indekslemek ve görselleştirmek için kullanılan güçlü bir araçtır.

1. Elasticsearch ve Kibana’yı Docker ile Çalıştırma¶

docker network create elk

docker run -d --name elasticsearch --net elk -p 9200:9200 -e "discovery.type=single-node" elasticsearch:7.10.0

docker run -d --name kibana --net elk -p 5601:5601 kibana:7.10.0

Elasticsearch’e gönderilen logları Kibana UI’den inceleyebilirsiniz: http://localhost:5601

5. Merkezi Loglama İçin Yapılandırılmış (Structured) Log Kullanımı¶

Logların analiz edilebilir olması için yapılandırılmış (JSON formatında) olması önemlidir.

✅ Örnek Serilog JSON Log Çıktısı:

{
    "Timestamp": "2024-02-12T10:23:45.678Z",
    "Level": "Information",
    "Message": "Kullanıcı giriş yaptı",
    "Properties": {
        "UserId": "12345",
        "IpAddress": "192.168.1.10",
        "Location": "Istanbul, Turkey"
    }
}

Bu format, logların Elasticsearch veya diğer merkezi sistemler tarafından kolayca aranmasını ve analiz edilmesini sağlar.

6. .NET ile OpenTelemetry Kullanarak Loglama¶

OpenTelemetry ile merkezi loglama yapmak için aşağıdaki konfigürasyon kullanılabilir:

var loggerFactory = LoggerFactory.Create(builder =>
{
    builder.AddOpenTelemetry(options =>
    {
        options.AddConsoleExporter();
        options.AddOtlpExporter(opt =>
        {
            opt.Endpoint = new Uri("http://otel-collector:4317");
        });
    });
});

✅ Bu yapılandırma:
- OpenTelemetry Collector kullanarak merkezi log toplanmasını sağlar.
- OTLP (OpenTelemetry Protocol) ile Prometheus, Grafana gibi sistemlere veri gönderebilir.

7. Merkezi Loglama ve Alert Mekanizmaları¶

Merkezi loglama sistemleriyle olay bazlı uyarılar oluşturabilirsiniz.
Örneğin: Kibana ve Prometheus kullanarak hata oranları belirli bir eşik değeri aştığında Slack veya e-posta bildirimi gönderebilirsiniz.

✅ Örnek Prometheus Alerting Kuralları:

groups:
  - name: LogAlerts
    rules:
      - alert: HighErrorRate
        expr: rate(http_requests_total{status="500"}[5m]) > 0.1
        for: 5m
        labels:
          severity: critical
        annotations:
          summary: "Hata oranı çok yüksek!"
          description: "Son 5 dakikada hata oranı %10’u aştı!"

Bu alerting mekanizması:
- Eşik değeri belirlenen hata oranlarını algılar.
- Slack, Telegram veya e-posta bildirimleri tetikleyebilir.

8. Merkezi Loglama En İyi Pratikleri¶

✔ Log Seviyelerini Doğru Kullanın: Debug, Info, Warning, Error, Critical.
✔ Kullanıcı ve İstek Bağlamını Koruyun: Correlation ID ile isteği takip edin.
✔ Yapılandırılmış (JSON) Log Formatı Kullanın: Logları analiz edilebilir hale getirin.
✔ Log Saklama Süresini Tanımlayın: Log Retention Policy ile gereksiz logları temizleyin.
✔ Merkezi Arşivleme Kullanın: Elasticsearch, Seq veya Grafana Loki gibi çözümlerle logları yönetin.