上一篇《100行代码,搞定http监控框架》介绍了通用+可扩展的http监控平台的架构: 监控平台层:调度监控项,通过后台管理监控项 信息管理层:通过服务和后台维护集群,告警接收人,告警策略等信息 告警发送层:通过接口发送邮件,短信,微信等消息 创业型公司,如果没有上述完善的基础设施,可以简化为一个通用+可扩展的http监控框架: 调度器:100行的伪代码,简述了调度器的原理 可扩展配置:通过配置文件来维护监控项、集群、告警人信息,同时保持扩展性 不少同学留言问,这个框架日志监控覆盖不了,RPC接口监控覆盖
上一篇《100行代码,搞定http监控框架》介绍了通用+可扩展的http监控平台的架构:
日志监控,是每个公司必须解决的一个问题。创业型公司,如何用半天的时间,搞定一个可扩展,通用的日志监控框架,是今天要聊的话题。
在容器化应用的管理中,实时监控和故障排查是非常重要的环节。本文将重点阐述和分析 Docker 容器监控和日志收集的方法和工具。通过从社区角度、市场角度、领域、层面和技术领域应用等多个角度的分析,帮助读者全面了解容器监控与日志收集的重要性和最佳实践,以提高容器化应用的稳定性和可靠性。
日志服务(Cloud Log Service,下文简称CLS服务)是腾讯云提供的一站式日志数据解决方案,可以快速便捷的接入,享受日志采集、日志存储到日志内容搜索、统计分析等全方位稳定可靠的日志服务。下文讲解业务接入腾讯云日志服务方案。
本文内容:创业型公司如何快速搭建可扩展,可落地的立体化监控平台 一、需求缘起 创业型公司有系统监控么?来看两个case: case 1:CXO大群内贴了一张“用户微信投诉”的截图 (1)CXO大群内贴了一张“用户微信投诉”的截图 (2)技术反馈“正在跟进” (3)10分钟之后,CXO询问进度,技术反馈“正在解决” (4)60分钟之后,CXO说怎么还没有解决,技术反馈“正在解决” 实际上,可能还没有找到问题在哪里。 case 2:用户通过客服反馈功能不可用 (1)用户反馈到客服,不能下单 (2)客服 -> 产
概要 为什么要做监控 线上发布了服务,怎么知道它一切正常,比如发布5台服务器,如何直观了解是否有请求进来,访问一切正常。 当年有一次将线上的库配置到了Beta,这么低级的错误,排错花了一个通宵,十几个人。 某个核心服务挂了,导致大量报错,如何确定到底是哪里出了问题。 SOA带来的问题,调用XX服务出问题,很慢,是否可以衡量? 由于业务系统数量大,每天都会产生大量的系统日志和业务日志,单流式业务的一台服务器产生的日志达400M 想直接查看内容打开可能几分钟,而且内容之多根本无法查看,给开发和运维带来诸多不便,
前言 随着Devops、云计算、微服务、容器等理念的逐步落地和大力发展,机器越来越多,应用越来越多,服务越来越微,应用运行基础环境越来多样化,容器、虚拟机、物理机不一而足。 面对动辄几百上千个虚拟机、容器,数十种要监控的对象,现有的监控系统还能否支撑的住?来自于容器、虚拟机、物理机的应用日志、系统服务日志如何采用同一套方案快速、完整的收集和检索?怎样的架构、技术方案才更适合如此庞大繁杂的监控需求呢?本文主要从以下几个方面来分享下笔者在日志监控方面的一些经验。 目录 一、DevOps浪潮下带来的监控挑
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。
除了灵活的使用自定义监控项的方式,这里使用zabbix自带的日志监控。本文使用的是zabbix-5.0版本
来源:http://blog.csdn.net/hu_wen/article/details/70142060
Zabbix可用于集中监控和分析日志,支持有日志轮询的日志监控分析。当日志中出现相关警告信息(如警告、报错等),可以发送通知给用户。日志监控功能,必须满足以下两个条件:
2019年6月爱奇艺会员规模突破1亿,爱奇艺的会员服务业务随之迅速增长,同时也带来了机器集群规模的增加,原有的监控体系也暴露出一些问题。数据监控体系是业务维持稳定服务的基石,会员日志监控体系形成闭环,从网络、应用、异常、页面加载多维度监控,极大提高了系统的成功率、稳定性,对会员视频播放、营销、下单等核心功能增强异常感知。
对于任何一个线上服务来说,可用性都是一个重要的质量指标,用户能否用产品完成任务?效率如何?主观感受怎样?这实际上是从用户角度所看到的产品质量,是产品竞争力的核心,是产品可靠性、维修性和维修保障性的综合反映。
原文:http://www.infoq.com/cn/news/2016/07/lianjia-architect-plantform
我现在是有参与到团队的日志系统的开发维护,所以今后打算把 前端监控 做成一个系列,把整个前端监控链路给总结一遍
最近很多人在咨询日志监控的事情,对于日志这个问题,简单也简单,不简单也不简单,日志最先反映出应用当前的问题,在海量日志里面找到我们异常记录,然后记录下来,并且根据情况报警,大家可以监控系统日志、nginx、Apache、业务日志。想用好用对,不是辣么容易,一直想系统的写下,无奈人比较懒,就把自己的微薄经验跟大家一起互相学习下。zabbix最主要的是监控日志文件中有没有某个字符串的表达式,支持日志文件正则和关键字正则,其是把日志文件中符合关键字的日志过滤出来入库,不包含的日志不采集,且只支持主动模式。
作者:hu_wen 来源:http://blog.csdn.net/hu_wen/article/details/70142060 日志item介绍 下面介绍zabbix另一个“重量级”的功能——日志文件监控,它最主要的是监控日志文件中有没有某个字符串的表达式,对应日志轮转与否,zabbix都支持。 在配置Item的时候,Type选择Zabbix agent (active),这里主要需要配置的是Key。下面是监控日志的两种key——log和logtr。 log[/path/t
云原生架构(Cloud-Native Architecture)是一种以云计算为基础的软件架构范式,旨在利用云计算的优势,如弹性、可扩展性和灵活性,以构建高效、可维护、可扩展的应用程序。在云原生架构中,"可观测性"(Observability)是一个关键概念,它指的是系统的可监测、可诊断、可调试和可测量性,以确保应用程序的健康运行。
我们知道监控系统的目标是:为保障业务SLA,帮忙我们更全面、细致的了解业务系统的运行状态,更及时的发现系统风险,同时给技术运营的同学争取更多化解风险的时间和解决问题的方向。
在讨论以容器应用为视角的监控和告警时,有几个关键点需要注意。首先,传统的基于主机资源的监控方法(如使用率和负载监控)可能不再适用于动态、多副本的Pod环境。这是因为在容器化和微服务架构中,应用服务的动态性和弹性更加突出。
可观测数据平台需至少整合Logging(日志)、Metrics(指标)、Tracing(链路)三个基本类型数据,并延伸events(事件)、网络流量、用户行为分析、审计、基础的IT设施监控等各类数据的融合。
先帝创业未半而中道崩殂,今监控天下三分。如下图所示,监控的天下被划分为基于 Tracing(调用链)监控、基于Metrics(指标)监控、基于Logging(日志) 的监控。
API 监控报告是一种监测 API 异常的工具。在 API 管理中,查看 API 异常监控的监控报告,是 Eolink Apikit 常用的功能。Eolink Apikit 的监控报告有 3种:
在 Kubernetes 中,监控和日志属于生态的一部分,它并不是核心组件,因此大部分的能力依赖上层的云厂商的适配。Kubernetes 定义了介入的接口标准和规范,任何符合接口标准的组件都可以快速集成。
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。
在当今云计算和DevOps的时代,有效管理和维护多个集群环境是一项挑战。每个集群环境,如开发、测试、生产,都有其独特的特性和需求。有效管理这些集群需要精心规划和合适的工具。
这篇其实本来也打算放在《常识》系列中的,介绍一下分布式日志追踪系统,这在互联网界理论,技术,产品已经很成熟,国内外各大厂都有自己成熟的产品。是个不错的互联网门外汉科普知识点
当你在你的 Linux 桌面、服务器或任何应用中遇到问题时,你会首先查看各自的日志文件。日志文件通常是来自应用的文本和信息流,上面有一个时间戳。它可以帮助你缩小具体的实例,并帮助你找到任何问题的原因。它也可以帮助从网络上获得援助。
昵称:院长 性别:男 爱好:羽毛球,乒乓球,嗨歌,钻研技术 技能:在下方 职位:落魄技术
代码资源是组织的核心资源,对于敏感的代码是不希望流传到外部的,但由于各种原因还是有资源泄露出去, 对于泄露的原因先不论,因为相对比较难避免,但我们可以通过一定的技术手段对关键的数据进行审计监控,把资源泄露缩小到一定的范围内,现在普遍流行的方式是对Github进行监控,在Github查找敏感词,比较常见。本文在此之外提出了一种对内监控的方案,以SVN监控为例。从相关人员从内部系统下载时就行一定成度的监控审计,对下载者的下载量和行为进行分析,这个出发点建立一个监控系统。
Spring Boot Admin(SBA)是一个开源的社区项目,用于管理和监控 Spring Boot 应用程序。应用程序可以通过 http 的方式,或 Spring Cloud 服务发现机制注册到 SBA 中,然后就可以实现对 Spring Boot 项目的可视化管理和查看了。
为什么要监控 对系统不间断实时监控 实时反馈系统当前状态 保证业务高可靠的运行 怎么监控 监控工具:free,vmstat,df,top,ss,iftop... 监控系统:Zabbix(监控非容器,监控容器会比较麻烦),Open-Falcon(监控非容器,小米开源),Prometheus image.png 监控什么 硬件监控:温度,硬件故障等(prometheus原生不支持,但是有开源的agent); 系统监控:CPU,内存,硬盘,网卡流量,TCP状态,进程数(prometheus原生支持); 应用
本文讲述了如何构建一个全链路日志监控平台,包括数据采集、存储、查询和分析等方面的技术实现。同时,文章还探讨了在构建过程中所遇到的挑战和问题,以及解决方案。
开发程序出现错误是一件很正常的事,即使有经验的程序员也是如此,关键是要及时发现并定位错误。
产品化.png 产品化 项目工程化 目录结构 常见的Web应用都是以MVC为主要框架的,其余部分在这个基础上进行扩展 构建工具 合并静态文件、压缩文件大小、打包应用、编译模块 工具 · Makefile · Grunt 编码规范 为团队统一良好的编码风格,有助于帮助 提升代码的可读性,进而提升可维护性 文档式的约定 代码提交时的强制检查 代码审查 代码审查需要耗费一定的精力,一些可以自动化完成的工作可以交由工具来自动完成 部署流程 部署环境 开发环境 测试环境 预发布环境 线上环境 部署操作 停止进程和重
今天给大家推荐一款集业务监控点监控、日志监控、数据可视化以及监控告警为一体的国产开源云监控系统,众多云监控插件直接部署即可使用。不多说了,直接上吧。
大家好,今天要和大家分享的是POSTGRESQL监控的问题, 关于监控可能有一些同学觉得监控无非是针对CPU 内存 以及 磁盘进行一些简单的监控,
确保在被监控主机的配置文件中: 'Hostname’参数与前端页面中的主机名匹配 “ServerActive”参数中指向Zabbix服务器IP
对于零基础转行或者打算找一份初级测试的工作同学来说,linux属于必学必会内容,而且面试必问。
在需要私有化部署的系统中,大部分系统仅提供系统本身的业务功能,例如用户管理、财务管理、客户管理等。但是系统本身仍然需要进行日志的采集、应用指标的收集,例如请求速率、主机磁盘、内存使用量的收集等。同时方便的分布式系统日志的查看、指标的监控和告警也是系统稳定运行的一个重要保证。
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。
在现代的分布式系统中,日志数据是非常重要的。为了监控和分析日志数据,Elasticsearch 已经成为了一个非常流行的选择。Elasticsearch 不仅可以存储大量的日志数据,还可以实时地搜索和分析数据。但是,当您的系统发生异常情况时,如何及时获得通知呢?这就需要一个实时的告警框架了。本文将介绍基于 Elasticsearch 的实时告警框架,并推荐一个强大的工具:Frostmourne。
在这之前,我们相继卷完了:关系型数据库 MySQL 、 NoSQL 数据库 Redis 、 MongoDB 、搜索引擎 ElasticSearch 、大数据 Hadoop框架、PostgreSQL 数据库、消息中间件 Kafka、分布式协调中间件 Zookeeper、消息中间件 RabbitMQ 这些系列的知识体系。今天开始,我们将踏上另一个系列的学习之路:企业级监控平台。
上次的初探文章中,只是简单的对Loki做了一个入门介绍,并且很多小伙伴对于我要把ELK换掉的想法有不同的意见
在现代软件开发中,Docker和DevOps都被广泛应用于提高开发效率、加速交付和提升运维效能。Docker是一种容器化技术,可以将应用程序及其依赖关系打包成一个可移植的容器,而DevOps则是一种文化和方法论,旨在通过自动化和协作来实现软件开发、测试和交付的高度集成。
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