监控系统开篇

监控系统简介

监控系统是运维工作中不可或缺的一部分，它可以帮助我们监控系统的健康状况、运行状态和性能指标等，及时发现和解决问题，确保系统的可靠性和稳定性。SRE对监控系统最基本的需求就是：监控是SRE的第三只眼，使得可以在系统出问题时我们能及时感知到。

    不过随着互联网的发展，监控系统除了最基本已知问题监控之外，还涉及了更多的方面，比如：

告警预测：通过分析历史监控数据趋势，来感知系统在未来的某个时刻可能出的问题，这就是目前比较火的AIOPS的领域

容量模型评估：结合监控与业务趋势，自动化计算业务的容量模型，为服务扩缩容提供数据支撑

分布式跟踪：用于跟踪分布式系统中各个组件的调用关系和性能指标，以便快速定位和解决问题。

日志分析：通过收集、聚合和分析应用程序和系统的日志，帮助识别潜在的问题和优化机会，以提高系统的可靠性和性能。

    为此，Google SRE团队提出的一组监控指标和协议：服务水平目标（SLI）、服务水平指标（SLO）、服务水平协议（SLA）和错误预算。通过这四个指标的定义和监控，我们可以更好地了解系统的状态，预测可能出现的问题，并采取适当的措施来防止和修复问题。

服务水平目标（SLI）

    服务水平目标是指服务的某个特定方面的度量，例如服务的可用性、延迟、吞吐量或错误率。它通常是以百分比的形式表示的，比如服务可用性的目标是99.9%。SLI通常基于监控数据计算得出。

服务水平指标（SLO）

是对SLI的具体目标值，服务水平指标是指团队为了满足业务需求而设定的服务水平目标。SLO通常定义了一段时间内服务水平目标的最小要求，例如在某个季度内服务的可用性要达到99.9%。SLO旨在提供一种可衡量的方式来评估服务的质量，以便团队可以持续改进。

服务水平协议（SLA）

是一个服务提供商与客户之间的合同协议，其中规定了服务提供商应该遵守的SLO和惩罚措施，如果SLO未达到的情况下。SLA通常包括服务提供商的责任、服务级别协议、可用性和故障报告等方面的内容，以确保服务提供商能够满足客户的需求和期望。

错误预算（Error Budget）

是一个可以用于SLA的指标，它是指系统在一段时间内允许的故障次数或错误率。例如，如果一个系统的SLA是99.9%的可用性，那么它的错误预算就是0.1%。如果系统的SLI超过了SLO，那么它就有了一定的错误预算，可以用于实施新功能或进行更新等操作，而不影响系统的可靠性和稳定性。

监控系统的设计

最基本的监控系统设计，需要考虑以下几个方面：

（1）数据收集

    数据收集是监控系统的基础，我们需要选择合适的数据收集方式和工具，收集系统的运行数据，如日志、指标数据、事件等，同时还需要考虑数据的存储和管理方式。

可参考开源工具：

Prometheus

优点：具有高可用性、灵活的数据模型、支持多种数据源和API，可以方便地对接各种应用程序和系统。
缺点：对于大规模数据和高吞吐量的场景，需要进行额外的优化和配置。

Filebeat：

Filebeat是一个开源的轻量级日志数据采集器，可以收集并转发多种格式的日志文件，如系统日志、应用程序日志等，并提供了多种输出和过滤功能。其优点包括：

简单易用：Filebeat提供了易于使用的配置和管理界面，使其易于部署和集成。
轻量级：Filebeat非常轻量，可以在资源受限的系统上运行，并提供了多种输出方式，如Elasticsearch、Logstash等。

其缺点包括：

不适合高负载环境：由于Filebeat采用的是轮询模式，因此在高负载环境下可能会导致性能问题。
不支持持久连接：由于Filebeat是一个轻量级采集器，它不支持持久连接和复杂的过滤器，因此在复杂的采集需求下可能不够灵活。

（2）数据处理

数据处理是将收集的数据进行分析和加工的过程，我们需要选择合适的分析工具和技术，将数据转化为有用的信息，如图表、报警等。

可参考开源工具：

InfluxDB:

    一个高性能、分布式的时序数据库，可用于存储和查询指标数据。优点是适合处理大量的时间序列数据，具有高吞吐量和低延迟，易于使用，支持 SQL 查询语言。缺点是不适合存储非时序数据，不支持事务处理。

Elasticsearch:

    一个开源的全文搜索和分析引擎，可以用于存储和查询日志和指标数据。优点是具有出色的搜索和分析能力，可用于处理非结构化数据，支持实时查询和聚合操作，易于集成到其他系统中。缺点是相比于InfluxDB，存储和查询时序数据的性能较低。

（3）数据可视化

数据可视化是将处理后的数据以可视化的方式呈现出来，以帮助我们更好地了解系统的运行状态和趋势，我们可以选择一些开源的可视化工具，如Grafana等。

可参考开源工具：

Grafana:

    一个开源的数据可视化和监控平台，可以与多种数据源集成，包括InfluxDB和Elasticsearch。优点是易于使用，具有丰富的可视化选项和面板模板，支持警报功能和多用户权限控制。缺点是在处理大数据量时，需要注意性能和资源的使用。

Kibana:

    一个开源的数据分析和可视化平台，专为Elasticsearch而设计，可用于搜索、分析和可视化大量的结构化和非结构化数据。优点是具有出色的搜索和分析能力，易于使用和定制，支持实时查询和聚合操作。缺点是相对于Grafana，更侧重于日志分析和搜索，对于时序数据的处理能力有限。

（4）警报机制

警报机制是当系统出现问题时，能够及时发现并采取相应的措施的关键，我们需要定义合适的警报规则，并选择合适的警报方式，如邮件、短信、微信等。

可参考开源工具：

Alertmanager:

     一个开源的警报管理器，可用于处理和路由警报通知。优点是易于集成到多个监控系统中，支持多种警报方式，如电子邮件、PagerDuty、Slack等，支持分组和静默规则。缺点是需要额外的配置和定制，不具备独立的监控能力。

Zabbix:

    一个开源的网络监控系统，可用于监控各种设备和服务。优点是具有强大的监控和报警功能，支持多种监控方式和警报方式，如SNMP、JMX、SMTP等，具有灵活的配置选项和多种报表和图表。缺点是安装和配置较为复杂，需要额外的资源和维护成本。

优秀的开源监控系统

zabbix

Zabbix 是一款功能强大的开源监控系统，支持多种监控方式，包括主动采集、被动采集、SNMP、JMX、IPMI 等，擅长设备、网络、中间件的监控。它提供丰富的监控指标、报表和告警功能，并支持分布式部署和高可用性。

    工作原理是，客户端安装 Zabbix Agent 并将监控数据发送到 Zabbix Server，Zabbix Server 再将这些数据存储到数据库中，并通过 Web 界面展示给用户。在微服务与云原生兴起之前，使用的监控系统主要就是用来监控设备和中间件，所以当时在国内应用还是非常广泛的。

Zabbix 核心由两部分构成，Zabbix Server 与可选组件 Zabbix Agent。Zabbix Server 可以通过 SNMP、Zabbix Agent、JMX、IPMI 等多种方式采集数据。

优点：

• 功能丰富，支持多种监控方式。
• 客户端 Agent 可以自定义监控项，可以灵活适应各种监控需求。
• 开源且社区活跃，支持插件扩展。

缺点：

• 安装和配置较为繁琐，需要一定的技术水平。
• 监控数据存储在数据库中，大规模监控需要考虑数据库性能问题。

Nagios

Nagios 是一款经典的网络监控软件，具有广泛的应用场景，可以监控网络设备、服务器、应用程序等。Nagios 的工作原理是，通过插件收集监控数据，将数据存储在文件中，并通过 Web 界面展示给用户。

优点：

• 社区活跃，拥有大量插件可供选择。
• 界面简洁直观，易于使用。
• 安装和配置较为简单。

缺点：

• 功能相对较少，不支持自定义监控项。
• 监控数据存储在文件中，对大规模监控不太友好。

Open-Falcon

Open-Falcon是国内知名的开源监控系统，由小米运维团队开发并开源。其架构包括Agent、Transfer、Judge、Alarm、Portal等组件。其中，Agent负责采集各种数据指标，Transfer负责将数据传输给Judge，Judge则是Open-Falcon的核心组件，负责实时计算、聚合和存储监控数据。Alarm用于告警，Portal用于展示监控数据。

优点：

• 支持海量监控数据采集和存储
• 支持自定义数据指标和告警规则
• 灵活的可扩展性，可根据需要扩展Agent和Judge组件
• 社区活跃，有大量的第三方插件和应用

缺点：

• 配置复杂度较高，需要花费一定的学习成本
• 由于开发者主要来自小米运维团队，有一定的局限性，适用性不够广泛

Prometheus

Prometheus是由SoundCloud开发的开源监控系统，被CNCF（云原生计算基金会）收购。其核心组件包括Prometheus Server、Client Library、Exporter和Alertmanager等。其中，Prometheus Server负责存储和查询监控数据，Client Library用于采集数据，Exporter用于采集第三方应用程序的指标数据，Alertmanager用于告警。

优点：

• 支持多维度的数据模型和查询语言
• 内置的报警功能和钩子机制，支持自定义报警规则和处理逻辑
• 支持多种数据采集方式，包括Pull和Push两种模式
• 社区活跃，有大量的第三方Exporter和工具

缺点：

• 对于大规模集群的监控，需要考虑数据存储和查询的性能问题
• Alertmanager的配置比较复杂，需要一定的技术储备

Nightingale

Nightingale是由美团点评开发并开源的一款全栈监控系统，包括了数据采集、存储、分析和展示等功能。Nightingale主要面向云原生和容器化的环境，支持自动发现和自动化管理。它采用了Golang开发，并使用InfluxDB和Elasticsearch作为存储引擎，Grafana作为可视化组件。

Nightingale的工作流程如下：首先，它通过自动化的方式进行数据采集，并将数据发送到InfluxDB和Elasticsearch等存储引擎。其次，它使用PromQL（Prometheus Query Language）语言对数据进行查询和聚合，并提供了一些内置函数和操作符来处理数据。最后，它使用Grafana进行数据可视化和展示。

优点：

• 高度自动化：Nightingale支持自动发现和自动化管理，可以自动化采集、存储、分析和展示监控数据，减轻了运维人员的工作负担。
• 支持多种存储引擎：Nightingale支持InfluxDB和Elasticsearch等多种存储引擎，可以根据需求选择合适的存储引擎。
• 支持PromQL语言：Nightingale支持PromQL语言，具有类似于Prometheus的查询和聚合功能。
• 灵活的可视化：Nightingale使用Grafana进行数据可视化和展示，可以根据需求自定义展示方式。

缺点：

• 社区相对较小：Nightingale是一个比较新的项目，相对于Prometheus和Open-Falcon等监控系统，其社区相对较小，缺乏成熟的生态系统和丰富的插件支持。
• 文档和资料相对较少：由于Nightingale是一个比较新的项目，其文档和资料相对较少，对于初学者来说可能不够友好

这个是关于监控系统的敲门砖，每个目前开源的系统都有其独特的特点和适用场景。在选择监控系统时，我们需要根据自己的需求和实际情况来选择最合适的系统。我们后续将以prometheus为例子入手，将深入介绍Prometheus，并探讨其内部的工作原理、数据模型、查询语言和可视化工具等方面的细节。

可以查看原文：

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5NTgwNzY1NA==&mid=2247483994&idx=1&sn=e7c8d5818fdc8ea8b6971ad39494c922&chksm=90b8f393a7cf7a85840e88b841ea182b714921bf45fedd0c5db4ad0947b7b0727db14247f70b&token=2069274630&lang=zh_CN#rd

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