概述
当我们将容器的日志收集到消息服务器之后，我们该如何处理这些日志？部署一个专用的日志处理工作负载可能会耗费多余的成本，而当日志体量骤增、骤降时亦难以评估日志处理工作负载的待机数量。本文提供了一种基于 Serverless 的日志处理思路，可以在降低该任务链路成本的同时提高其灵活性。
我们的大体设计是使用 Kafka 服务器作为日志的接收器，之后以输入 Kafka 服务器的日志作为事件，驱动 Serverless 工作负载对日志进行处理。据此的大致步骤为：
在这个场景中，我们会利用到 OpenFunction 带来的 Serverless 能力。
OpenFunction 是 KubeSphere 社区开源的一个 FaaS（Serverless）项目，旨在让用户专注于他们的业务逻辑，而不必关心底层运行环境和基础设施。该项目当前具备以下关键能力：
- 支持通过 dockerfile 或 buildpacks 方式构建 OCI 镜像
- 支持使用 Knative Serving 或 OpenFunctionAsync ( KEDA + Dapr ) 作为 runtime 运行 Serverless 工作负载
- 自带事件驱动框架
使用 Kafka 作为日志接收器
首先，我们为 KubeSphere 平台开启 logging 组件（可以参考 启用可插拔组件 获取更多信息）。然后我们使用 strimzi-kafka-operator 搭建一个最小化的 Kafka 服务器。
在 default 命名空间中安装 strimzi-kafka-operator ：
helm repo add strimzi https://strimzi.io/charts/
helm install kafka-operator -n default strimzi/strimzi-kafka-operator
运行以下命令在 default 命名空间中创建 Kafka 集群和 Kafka 主题，该命令所创建的 Kafka 和 Zookeeper 集群的存储类型为 ephemeral，使用 emptyDir 进行演示。
注意，我们此时创建了一个名为 “logs” 的 topic，后续会用到它
cat
