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Feat: add core arch doc

docs/user-guide/architecture/core-arch.md

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 # 核心架构
 
+## 内部设计
+详细的设计如下图所示：
 
+![](imgs/loggie-full-arch.png)
+
+**数据链路**:
+
+- 支持多pipeline，每个pipeline相对独立
+- 每个pipeline有多个source、一个queue和一个sink
+- interceptor实际上分为source interceptor和sink interceptor两种不同类型，source类的interceptor可配置被某个source独占
+
+**控制链路**:
+
+- 目前有Kubernetes为配置中心，可以通过CRD的方式下发日志配置，当然你也可以手动配置文件
+- 打开Reloader可以动态检测配置变动并重载
+- 组件可发送对应topic的metrics，由listener来消费处理，并进一步暴露或者发送指标
+
+## 使用形态
+本质上Loggie是一个数据传输流式设计，所以我们可以灵活的使用Loggie的Pipeline。从使用形态上可分为：  
+
+- **Agent** 形态：每个节点一个或者每个Pod一个，用于采集配置的日志或者其他数据
+- **Aggregator** 形态：用于中转和转发，可独立部署成集群
+
+除了日志采集，很多涉及到数据传输、转换的场景，都可以考虑使用Loggie，即使Loggie没有你想要的组件，你也可以快速开发一个source、sink或interceptor，同时复用Loggie的很多能力，避免重复的开发工作，比如：
+
+- 配置中心，灵活的配置手段，避免手动下发配置，在Kubernetes集群中可以使用CRD，并且支持自动reload、支持指定Loggie集群
+- 稳定性和可靠性，多输入输出源的隔离性，保证at-least-once，重试机制，避免传输过程中的数据丢失，避免数据量过多或过大造成的隐患
+- 完整的监控指标，比如队列占有、传输延迟、发送qps等，可快速接入Prometheus，同时提供一些快速排障的手段和接口
+- 可插拔的interceptor可用于数据处理、格式转换等  
+...
+
+## 应用场景
+
+- 日志采集：采集容器日志、采集节点日志
+- 数据中转：日志中转机聚合、转发、分流
+- 数据处理：进行数据的切分、转换、处理
+- 日志报警：进行异常日志的检测与报警  
+...