监控系统,是通过持续信息采集、收敛、分析来发现问题,并对解决问题提供数据依赖的一种科学技术。通过监控技术可以实现对故障进行 “事前预警,事后追踪”。
前几天在CCTV播出的《新闻联播》——“众志成城保供应 企业在行动”,对腾讯在疫情期间向全国用户免费开放300人不限时的会议功能进行了报道:
背景 随着 2015 年由谷歌牵头成立 CNCF (云原生计算基金会),云原生的概念逐步深入人心。云原生应用的三大特征:容器化封装,动态管理,面向微服务。 以一个典型的电商服务关键路径(登录 -> 浏览详情页 -> 下单)为例: 图中所有的服务和组件都运行在腾讯云上。 1. 下单关键路径上 3 个服务均为容器化服务,且通过微服务架构实现。 2. 服务均运行在 TKE (腾讯云容器服务) 上。 针对图中的云原生服务,CNCF (云原生计算基金会) 推荐的监控治理方案是可观测性建设。其三大支柱为:指标,
大家好,我是蓝胖子,关于性能分析的视频和文章我也大大小小出了有一二十篇了,算是已经有了一个系列,之前的代码已经上传到github.com/HobbyBear/performance-analyze,接下来这段时间我将在之前内容的基础上,结合自己在公司生产上构建监控系统的经验,详细的展示如何对线上服务进行监控,内容涉及到的指标设计,软件配置,监控方案等等你都可以拿来直接复刻到你的项目里,这是一套非常适合中小企业的监控体系。
作者:Justin Ellingwood 翻译:云监控团队 前言 了解基础设施和系统的状态对于确保服务的可靠性和稳定性至关重要。有关部署的运行状况和性能的信息不仅可以帮助你的团队响应问题,还可以使他们更放心地进行变更。获得这些信息的最佳方式之一就是使用监控系统。监控系统可收集指标,可视化数据,并且在服务异常时向关注人发出告警。 在本篇指南中,我们将讨论什么是指标,监控和告警。我们要讨论它们的重要性,它们提供的机会,以及你可能希望监控的数据类型。过程中,我们会介绍一些关键术语,并以简短的词汇表总结和该领域相
良好的监控环境为腾讯云容器服务高可靠性、高可用性和高性能提供重要保证。您可以方便为不同资源收集不同维度的监控数据,能方便掌握资源的使用状况,轻松定位故障。 腾讯云容器服务提供集群、节点、工作负载、Pod、Container 5个层面的监控数据收集和展示功能。 收集监控数据有助于您建立容器集群性能的正常标准。通过在不同时间、不同负载条件下测量容集群的性能并收集历史监控数据,您可以较为清楚的了解容器集群和服务运行时的正常性能,并能快速根据当前监控数据判断服务运行时是否处于异常状态,及时找出解决问题的方法。例如,您可以监控服务的 CPU 利用率、内存使用率和磁盘 I/O。
指标指用于描述一个物体或事物的某个性质的指数、规格、标准,使其可以和其他的物体或者事物比较;从软件的角度讲度量即把所有东西都量化、数据化、可采集。指标即表示对这些量化后的数据的目标值。
如前一章提到,监控有赖于运维各专业条线协同完善,通过将监控体系进行分层、分类,各专业条线再去有重点的丰富监控指标。
之前我们分享了可观测体系整体规划建设战略与落地实践,而进一步深入可观测体系中,在数字化转型和国产化大背景下,监控的对象种类繁多,新技术新对象层出不穷,企业内部监控体系的建设、监控工具支撑都面临极大的挑战:传统的监控系统无法快速满足国产化的要求,也无法快速扩展支撑快速变化的监控需求,各种监控指标混杂一起,难以管理和分析。
Kubernetes 凭借其强大的功能,已成为部署和管理容器化工作负载的“容器编排平台”。然而,其架构的复杂性和动态特性给监控已部署工作负载和平台本身带来了重大挑战。
作者:housecheng 腾讯WXG工程师 |导语 解决金融风控数据监控“开发门槛高”“重复工作多”的痛点,实现PSI计算性能十倍速提升。 背景 在金融业务上,质量和稳定是生命线,我们需要对所有已经上线的风控要素,如策略、模型、标签、特征等构建监控。在过去,我们部署监控的方式为: 风控要素负责同学在要素上线前,通过spark\sql完成对监控指标的运算并例行化; 将监控指标运算结果出库mysql\tbase,用于指标的展示和告警; 告警系统轮询指标是否异常,如异常则通过企业微信等推送告警消息。 这种
针对 API 的管理,非常重要的一点就是做 API 监控。前段时间看了 Nginx 社区发布的一本关于 API 流量管理的书,感觉书中的内容还不错,结合我在实际应用中的经验,今天就来梳理一下 API 的监控的一些方法。
监控系统的本质是通过发现故障、解决故障、预防故障来为了保障业务的稳定。而要想在企业内实现监控系统的体系化建设落地,需要从以下三个方面着手建设,分别是监控技术体系、监控指标体系、监控管理体系。
爱可生上海研发中心成员,研发工程师,主要负责 DMP 平台监控告警功能的相关工作。
在 Docker 环境中,监控是确保系统稳定性和性能的关键活动之一。在监控 Docker 环境时,我们通常会关注容器监控和主机监控两个方面。
作者简介:梁定安,腾讯织云负责人,目前就职于腾讯社交网络运营部,开放运维联盟委员,腾讯云布道师,腾讯课堂运维讲师,EXIN DevOps Master讲师,凤凰项目沙盘教练,复旦大学客座讲师。* 请原
懒癌患者福利,先说本文结论,通过以下两个指标就已经能监控和判定 90% 数据延迟、乱序问题了。
去年底我写了一个阿里云云监控的 Prometheus Exporter, 后续迭代的过程中有一些经验总结, 这篇文章就将它们串联起来做一个汇总, 讲讲为什么要写 Exporter 以及怎么写一个好用的 Exporter何为 Prometheus ExporterPrometheus 监控基于一个很简单的模型: 主动抓取目标的指标接口(HTTP 协议)获取监控指标, 再存储到本地或远端的时序数据库. Prometheus 对于指标接口有一套固定的格式要求, 格式大致如下: # HELP http_reques
这篇是「分布式系统理论」系列的第22篇,也是最后一篇。我们来聊聊分布式系统中的最后一道保障——监控。
运维部门的工作内容就是让平台和网站平稳地运行,并能够及时地去除掉所有的故障。许多app 在使用过程当中出现过系统崩溃或者错误现象,轻则影响用户的体验,重则给用户带来经济损失。而很多问题出现的时候却不知道到底是哪里出现了问题,是网络还是系统?还是安全性?正是由于这些问题,应用性能监控就显得非常必要。应用性能监控的特点都有什么呢?
随着大数据时代的到来,伴随着是“海纳百川、有容乃大”种类繁多的海量数据爆炸式增长;有“天下武功,为快不破”惊人的数据处理速度;可挖掘“运筹帷幄胜千里之外”支持决策的数据价值。同时,信息社会不断向纵深发展,数据和信息作为战略性资源的价值正在快速提升。当前,数据的战略价值已得到广泛重视,数据治理能力也成为了衡量一个企业、行业、乃至一个地区的经济社会发展水平的重要指标。
实践背景 通常来说,监控系统的四个黄金指标(Four Golden Signals,参考Goole运维解密)是错误类指标、延迟类指标、流量指标、和饱和度指标,可以在服务级别衡量终端用户体验、服务质量、业务影响等层面的问题。以一个典型的电商服务关键路径(登录->产品浏览详情页->下单)举例。 针对图中三个服务,需要设定成功率等监控指标。传统的以实例(比如 IP )为监控对象的场景下,通常会对每个服务的实例都配置告警策略,用于满足最细粒度的告警对象质量监测,但也会带来一系列痛点: 需要针对每个实例都配置一
经过几年的平台建设,vivo监控平台产品矩阵日趋完善,在vivo终端庞大的用户群体下,承载业务运行的服务数量众多,监控服务体系是业务可用性保障的重要一环,监控产品全场景覆盖生产环境各个环节。从事前发现,事中告警、定位、恢复,事后复盘总结,监控服务平台都提供了丰富的工具包。从以前的水平拆分,按场景建设,到后来的垂直划分,整合统一,降低平台割裂感。同时从可观测性、AIOps、云原生等方向,监控平台也进行了建设实践。未来vivo监控平台将会向着全场景、一站式、全链路、智能化方向不断探索前行。
前几天关于三大模型的文章发布后,有同学在技术交流群问了我一个问题:“QPS和TPS有什么区别,该如何在实际工作中理解这些指标的含义”?
对于一个基于 Spring Boot 框架的 Java 应用,监控的关键方面包括指标、日志和链路追踪。使用 OpenTelemetry 采集这些数据后,可以通过不同的方法进行查询和分析。下面分别从这三个角度提供关注点和示例代码。
导言 很高兴参与DevOps时代社区的拆书联盟第一季活动,有幸能与几位DevOps大牛一起解读《DevOps Handbook》一书,这本书作者牛,内容也很牛,就连著名的培训机构把这本书作为DevOp
数据是反映产品和用户状态最真实的一种方式,通过数据指导运营决策,驱动业务增长。数据可分为2种情况:数据监控和数据分析;Wyn嵌入式商业智能软件就提供了完整的数据监控和数据分析能力,下面就为大家进行一个详细介绍。
- `SHOW VARIABLES`:查看 MySQL 服务器的系统变量,了解服务器的配置信息。
做了几个产品的数据工作,对指标体系概念以及规划方法有一定的积累,总结出来作为知识储备。
作者:Justin Ellingwood 翻译:云监控团队 跟踪哪些类型的信息很重要? 您监控的值的类型和跟踪的信息可能会随着基础设施的发展而改变。由于系统通常是分层运行的,在更原始的基础设施之上会构建更复杂的层,因此在计划监控策略时,按层级式考虑指标会大有裨益。 01 基于主机的指标 在指标层次结构的最底层是基于主机的指标。只要能帮助评估单个计算机的运行状况或性能,任何指标都可能被纳入其中,暂且无需考虑当前的应用程序堆栈和服务。主要包括操作系统或硬件的使用或性能,例如: CPU 内存 磁盘空间 进程
如果上面的对话,每天都会高频出现在 QQ、微信之中,你是否会炸毛,尤其是深夜梦正香甜时。
可观测性(Observability)是指系统可以由其外部输出推断其其内部状态的程度。系统的可观察性和可控制性是数学上对偶的概念。
在实际的性能分析中,一个很常见的现象是,明明发生了性能瓶颈,但当你登录到服务器中想要排查的时候,却发现瓶颈已经消失了。或者说,性能问题总是时不时地发生,但却很难找出发生规律,也很难重现。
Hi,我是Froc。今天推荐的这篇文章,作者是我们团队的高级数据分析师,具有丰富的产品分析经验,她所总结的方法,值得大家借鉴。
随着Prometheus的流行,很多系统都已经自带了用于Prometheus监控的接口,例如etcd、Kubernetes、coreDNS等,所以这些系统可以直接被Prometheus所监控。但是,有很多应用目前还没有提供用于Prometheus监控的接口,针对这这类应用,Prometheus提出了Exporter的解决方案。
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作者:张加浪 腾讯云监控高级工程师 背景 十年一次的人口普查是涉及全国十几亿人的重大事情,每次人口普查都是对国人的一次梳理,国家和人民都十分重视。随着技术的不断创新,人口普查的普查方式也在不断升级,从人工加算盘到人工加老式计算机,再到卫星传感。 在第七次全国人口普查 (以下简称 “七人普”) 的到来之际,国家决定通过 “电子化方式普查登记,腾讯提供技术支持” 更快更准的普查方式,即实行云端普查登记。 七人普主要通过小程序方式进行制证、普查员注册、人口普查等,700 万的普查员,十几亿的普查对象,服务必
监控是整个运维以及产品整个生命周期最重要的一环,它旨在事前能够及时预警发现故障,事中能够结合监控数据定位问题,事后能够提供数据用于分析问题。
排列组合算法在监控软件中可能用于处理一些组合与排列问题,例如处理多个元素的组合方式或排列顺序。它在一些特定场景下具有一定的优势和适用性,但也要注意其复杂性。
据 Akamai 称,83% 的网络流量通过 API。微服务、服务器和客户端不断通信以交换信息 [1]。即使您进行 Google 搜索以访问本文,也涉及到您的浏览器客户端调用 Google API。鉴于 API 控制着互联网,因此企业严重依赖它们。API 健康状况与业务繁荣直接成正比。
01 为什么在腾讯云监控公众号推送了几次后才有这次“新手入门”的文章,故事要从小助手微信号说起... 前一阵云监控开通了小助手微信号(ID:云监控小M)(文末有小助手微信),小助手定位是建立和用户的快捷沟通渠道,同时将一些产品讯息,技术干货第一时间分享给用户。陆续有用户申请添加好友,并且私信小助手: “请问可以帮我监控QQ聊天记录吗?“ ”可以监控交易流水吗...“ 在诧异于这些用户对云监控的误解之大下,也想要好好跟大家科普云监控。 02 “腾讯云云监控是一项可对云产品资源进行实时监控和告警的服务
饿了么监控系统 EMonitor :是一款服务于饿了么所有技术部门的一站式监控系统,覆盖了系统监控、容器监控、网络监控、中间件监控、业务监控、接入层监控以及前端监控的数据存储与查询。每日处理总数据量近 PB ,每日写入指标数据量百T,每日指标查询量几千万,配置图表个数上万,看板个数上千。
近年来,随着计算机技术的飞速发展,以及行业信息的共享,传统企业的运维己不再是固步自封,日新月异的计算技术的发展推动企业云平台的建设,云平台的计算能力为大数据分析提供了基础、云平台与大数据分析又将推动运维人工智能的发展。放眼云、大数据、人工智能的运维发展方向的同时,作为运维的生命线,安全生产保障的生命线仍需强调。作为传统企业的安全生产保障,主要以“监”、“管”、“控”为核心,其中“监”则主要指的的监控。
本文翻译自 Kubernetes network monitoring: What is it, and why do you need it? 。
前言 全民 AI ,AIOps,机器学习,这些热词近年来不绝于耳。到底什么是智能?百度百科中对 “人工智能” 的定义中有一句来自美国麻省理工学院的温斯顿教授的看法 “人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。” 暂且用这一句来概括今天要跟大家介绍的云监控新功能 -- 动态阈值:在不需要用户设定阈值的情况下,为您智能地检测指标异常并发送告警。文章将会带大家认识动态阈值,以及它为用户带来的价值以及实际应用。 静态阈值 vs 动态阈值 腾讯云监控提供指标存储,监控告警,展示的一体式解决方案。目
Kubernetes 是当今容器管理和自动化最流行的选择之一。一个高效的 Kubernetes 设置每天都会生成无数新的指标,这使得监控集群运行状况非常具有挑战性。你可能会发现自己在筛选多个不同的指标时,并没有完全确定哪些是最具洞察力的,并需要给予最大的关注。
WeOpsV3.13版本优化网络设备监控的采集链路,支持不同品牌不同型号的网络设备指标导入,可设置不同品牌型号网络设备的监控采集,展示网络设备的监控视图和告警信息。
如前所述,业务微服务化后,每个单独的微服务可能会有很多副本,多个版本,这么多微服务之间的相互调用、管理和治理非常复杂,Istio统一封装了这块内容在代理层,最终形成一个分布式的微服务代理集群(服务网格)。管理员通过统一的控制平面来配置整个集群的应用流量、安全规则等,代理会自动从控制中心获取动态配置,根据用户的期望来改变行为。
本文介绍的监控解决方案由高性能时序数据库InfluxDB、时序分析监控工具Grafana及Agentless自动化工具Ansible构成:Ansible负责不间断抓取服务器硬件指标数据,并将数据存储在数据库InfluxDB中;时序分析监控工具Grafana负责从InfluxDB中读取并展示指标数据,设定阈值,配置预警。
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