Kubernetesでは、アプリケーションやシステムのログが複数のPodやNodeに分散して出力されるため、次のような課題が出てきます。

• Podが再起動するとログが消える
• 複数Podにまたがるエラーを時系列で追いにくい
• kubectl logs だけではリアルタイム集約が難しい

こうした問題を解決するために登場するのが、ログ収集・集約・可視化のためのロギングスタックです。

✅ ロギングスタックとは？

ロギングスタックは、Kubernetesクラスター内外のログを一元的に「収集→転送→保存→検索」できるようにする仕組みです。

代表的な構成：

[アプリケーションログ]
      ↓
[ログ収集] Fluentd / Fluent Bit
      ↓
[ログ保存] Elasticsearch / Loki
      ↓
[可視化] Kibana / Grafana

このように、役割ごとにツールを組み合わせて構築します。

🧩 主な構成例とツール

● Fluentd（または Fluent Bit）：ログの収集・転送

Fluentd は、Kubernetesでよく使われるログ収集エージェントです。DaemonSetとして各Nodeに配置し、次のようなログを収集します：

• /var/log/containers/*.log → 各コンテナの標準出力ログ
• Kubernetesのメタデータ（Pod名やNamespaceなど）も付与可能

Fluent BitはFluentdの軽量版で、より高速・省メモリです。

● Loki：軽量なログ保存・検索エンジン（Grafana製）

Elasticsearchの代替として最近人気なのが Loki です。以下の特徴があります：

• ログに特化した時系列データベース
• メトリクスのようなクエリが可能（Prometheusと連携しやすい）
• Grafanaで直接クエリ・可視化できる
• 軽量で構成がシンプル（Elasticsearchより導入が簡単）

Lokiは「ログを構造化しない」点が特徴で、メタデータ（label）で絞り込みます。

● Kibana / Grafana：可視化ツール

• Kibana：Elasticsearchのログを検索・グラフ表示するUI
• Grafana：Lokiと連携して、ログを時系列でフィルタ・表示可能

Grafanaでは、メトリクスとログを同じダッシュボードで可視化することもできます。

🚀 具体的な構成例（Loki + Fluent Bit + Grafana）

aaa

このように、ログは各NodeのFluent Bitが集めてLokiに送り、Grafanaで確認します。

🔧 Helmを使った Loki Stack の導入例

helm repo add grafana https://grafana.github.io/helm-charts
helm repo update
helm install loki-stack grafana/loki-stack

このコマンドで以下がセットアップされます：

• Fluent Bit（もしくはPromtail）
• Loki（ログストレージ）
• Grafana（可視化ツール）

🔍 Grafana でのログ検索例

{job="kubernetes", namespace="default", pod="my-app"} |= "ERROR"

• |= "ERROR" は「文字列ERRORを含むログ」
• namespace, pod などのラベルでフィルタできます

📝 まとめ

Kubernetesの運用において、ログはトラブルシューティングや監査に不可欠です。まずは軽量な Loki + Fluent Bit + Grafana から始めて、必要に応じてスケールさせていくのがおすすめです。