作者：玄颺
iLogtail 作為阿里雲開源的可觀測資料採集器，以其高效、靈活和可擴充套件的特性，在可觀測採集、處理與分析領域受到了廣泛的關注與應用。在 iLogtail 兩週年之際，我們對 iLogtail 開源社群進行了一次使用調研，旨在深化理解使用者初次接觸與採納 iLogtail 的最佳路徑，同時為促進社群生態繁榮，確保輸出內容的高質量與高度相關性提供資料支撐。
儘管收集到的有效問卷數量可能未達到傳統統計顯著性的門檻，但這批反饋卻異常寶貴，為我們的策略制定與最佳化提供了第一手的洞察力。這些見解不僅直接源自實際應用場景，還蘊含了使用者對於提升 iLogtail 功能體驗、文件豐富度及社群互動多樣性的真切期待，為後續的社群建設與發展指明瞭方向。
關鍵要點
- 51.85% 的使用者已經將開源版 iLogtail 用於灰度或大規模生產環境，22.22% 的使用者的部署規模超過 1000 臺。
- 絕大部分開源版 iLogtail 使用者，在容器化場景中部署 iLogtail（85.19%），其中 81.48% 使用 Kubernetes， 18.52% 使用 Docker。
- 66.67% 的受訪者有參與社群開發的意願。 在有開發意願的受訪者中，實際參與過開發的佔 40%，85% 的受訪者表示完善文件有助於他們進行開發，55% 的受訪者認為社群需要及時更新開發需求。
- 40% 的受訪者留下了聯絡方式，並願意透過文章、開發者會議等方式分享使用 iLogtail 的案例、場景，在此向他們致謝。
詳細分析
社群眼中的開源版 iLogtail
本次調查，有 90% 的受訪者正在使用 iLogtail。
調研結果顯示，大多數使用者是透過官方渠道，如宣傳文章和公眾號，首次接觸到 iLogtail，這不僅體現了官方宣傳的有效性，也反映了高質量技術內容對於開源專案推廣的重要性。
高效能、容器化友好以及豐富的外掛生態成為使用者採納 iLogtail 的關鍵驅動力，凸顯了專案設計之初便緊密貼合現代 IT 架構需求的前瞻性。
儘管使用者對 iLogtail 的效能與穩定性給予高度評價，但對文件質量的反饋也明確指出，加強文件的詳實性和易用性是當前社群發展的關鍵一環。
開源版 iLogtail 的使用情況
使用 iLogtail 的受訪者們，分享了他們的使用場景。
容器化技術，尤其是 Kubernetes 的廣泛應用，成為 iLogtail 部署的主流場景，佔比高達 81.48%，反映了 iLogtail 在雲原生環境下的高度適配能力。
所有主機/伺服器/虛擬機器環境的開源 iLogtail 使用者，均在 Linux 環境部署了 iLogtail，同時也有部分使用者在 Windows 環境下部署 iLogtail。
而 Kubernetes 場景的使用者，絕大部分都選擇使用 Daemonset 方式部署 iLogtail：
大半使用者所在的組織將 iLogtail 應用到生產環境，更是有 22.22% 的使用者的 iLogtail 部署規模達到了 1000+ 臺。
我們也統計了開發者對 iLogtail 外掛的使用情況。受訪者最常使用的處理流水線外掛排名前三的是：
- input 外掛：
-
- 採集文字日誌（file_log/input_file），70.37%
- 採集容器標準輸出（service_docker_stdout/input_container_stdio），48.15%
- 消費 kafka 資料（service_kafka），48.15%
- processor 外掛：
-
- json 解析（processor_json），59.26%
- 正則解析（processor_regex），59.26%
- 新增欄位（processor_add_fields），44.44%
- flusher 外掛：
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- kafka 輸出（flusher_kafka/flusher_kafka_v2），74.07%
- 標準輸出（flusher_stdout），25.93%
- ES 輸出（flusher_elasticsearch），25.93%
我們發現，在資料輸入場景，檔案與容器的標準輸出扮演著不可或缺的基礎角色，作為歷經時間驗證的資料來源，其核心價值不容忽視。Kafka 作為資料流處理領域的中堅力量，日益凸顯其重要性，成為資料攝入的首選工具，這一趨勢不僅彰顯了實時資料消費模式的飛速發展，亦反映了市場對此類解決方案的廣泛接納與信賴。
在資料解析的維度上，正規表示式與 JSON 解析是經久不衰的常青樹，是資料解析最堅實的底座。在此基礎上，自定義欄位功能，包括但不限於欄位的動態增刪等精細化操作，它們的價值逐漸凸顯，越來越多的開發者在使用、開發相關的功能。
談及資料的最終歸宿與應用輸出，大家愈發傾向於將資料流導向那些歷經市場驗證、穩定性與效率並重的日誌管理平臺及頂級訊息佇列服務，諸如阿里雲 SLS、Elasticsearch 與業界領先的訊息中介軟體 Kafka 等，這些平臺以其強大的資料處理與整合能力，確保了資料價值的最大化利用與洞察的即時性。相對地，使用 http、grpc、otlp 協議消費資料的配置就少很多，可能是因為這些方式需要自建消費端，沒有直接使用成熟的方案來得快捷穩定。
另外，我們驚喜地發現有部分開發者已經在嘗試使用新推出的 SPL 處理功能，期待更多來自社群的反饋。
ConfigServer 歡迎大家使用
ConfigServer 是 iLogtail 社群為開源開發者提供的簡單 iLogtail 採集配置管控工具。
在本次調查中，我們發現大半受訪者（76.67%）沒有使用過管控工具 ConfigServer。沒有使用過 ConfigServer 的受訪者中，65.21% 不瞭解或不知道 ConfigServer 是什麼，其餘 21.74% 認為 ConfigServer 的功能不符合預期，13.04% 沒有管控需求，8.7% 是自建平臺管控 iLogtail 的採集配置。
在使用過 ConfigServer 的受訪者中，57.14% 對 ConfigServer 做了自定義改造。使用者們對 ConfigServer 的功能需求最大，其次是 UI 介面和配置管控。ConfigServer 會在這個夏天進行一次升級，屆時歡迎大家使用全新版本。
誠摯邀請各位參與 iLogtail 社群的開發
我們很高興地發現，有 66.67% 的受訪者表示有意願參與社群的開發，這一高比例體現了 iLogtail 社群的活力及使用者的參與熱情。
然而，“不知道如何開發”（75%）與“不清楚開發方向”（33.33%）成為了阻礙使用者參與的主要障礙，這要求社群不僅要最佳化文件資源，還需要建立更加透明和動態的開發需求溝通機制。我們將致力於減少這類問題的發生，將文件中的開發指南進一步細化、完善，並增加一些開發樣例，讓每一個開發者都能快速上手 iLogtail 的開發。
此外，受訪者對於完善文件、增加實用教程的呼聲，再次強調了高質量文件對降低技術門檻、激發開發興趣的關鍵作用。有開發意願的受訪者們一致認為，完善的文件（85%）和社群及時更新開發需求（55%）有助於他們進行開發工作。我們這一方面也在努力，後續我們會推出開源社群的全新官網，重點解決當前 Gitbook 連線不穩定，文件、活動、需求等雜糅在一起，介面不夠美觀、重點不夠突出等問題，也會定期在新官網上同步社群的需求。
而部分沒有開發意願的受訪者們，大部分認為簡單通俗的教程有助於激發他們的開發興趣。
總結
iLogtail 作為一款高效、靈活的可觀測資料採集器，不僅在容器化部署中展現出卓越的效能與相容性，也在不斷增長的使用者需求中發現了改進空間。在 iLogtail 開源兩週年之後，我們的品牌即將升級為 LoongCollector，這是一段全新的旅程。新的旅程中，面對開源社群使用者的期待與挑戰，我們將會：
- 持續強化對外輸出體系：
- 搭建新官網，更新社群動態與需求
- 最佳化開發文件，持續補充開發樣例
- ……
- 提升外掛生態的豐富度與靈活性：
- 關注使用者更感興趣的方向，提供更多功能性外掛
- 最佳化高頻使用外掛的效能，推出部分高頻使用外掛的 C++ 版本
- ……
- 最佳化配置管理工具：
- 提供開箱即用的版本
- 最佳化前端展示
- 增加監控與告警功能
- ……
- ……
我們將以更開放的姿態邀請開發者共同塑造專案的未來。我們有理由相信，升級後的 LoongCollector 將在可觀測領域扮演更加重要的角色，引領技術創新與社群共建的新篇章。