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
应用架构是一个系统的高级结构。它是关于系统的一系列决策,包括系统的组成部分、这些部分之间的交互,以及对这些部分的引导性指南。这些决策通常是由企业的IT团队和关键干系人员共同作出的。
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。
公司业务的不断发展,紧接而来的是业务种类的增加、服务器数量的增长、网络环境的越发复杂以及发布更加频繁,从而不可避免地带来了线上事故的增多,因此需要对服务器到应用的全方位监控,提前预警。
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、网络设备、中间件的指标数据如何采用同一套方案快速、完整的收集和分析告警?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? 上篇文章《建设DevOps统一运维监控平台,先从日志监控说起》主要从日志监控的方面进行了分享,本篇文章
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。
监控是运维系统的基础,我们衡量一个公司/部门的运维水平,看他们的监控系统就可以了。一个完善的监控系统可以提高应用的可用性和可靠性,在提供更优质服务的前提下,降低运维的投入和工作量,为用户带来更多的商业利益和客户体验。下面就带大家彻底搞懂监控系统,使用Prometheus +Grafana搭建完整的应用监控系统。
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。
node-problem-detector的作用是收集k8s集群管理中节点问题,并将其报告给apiserver。它是在每个节点上运行的守护程序。node-problem-detector可以作为DaemonSet运行,也可以独立运行。当前,GCE集群中默认开启此扩展。 项目地址: https://github.com/kubernetes/node-problem-detector
在Kubernetes中,可以通过配置livenessProbe和readinessProbe来对Pod的健康状态进行检查,以及对服务的可用性进行检查。
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
Kubernetes在容器编排市场中占主导地位,推动企业向微服务演进。微服务的每个实例都会生成大量日志事件,这些事件很快就变得难以管理。但更复杂的是当出现问题时,由于服务之间复杂的交互作用,以及可能的故障模式,导致很难找到根本原因。潜在的问题使得Kubernetes日志管理工具变得十分重要。
随着Web应用规模的不断扩大,日志监控变得越来越重要。对于Nginx这样的Web服务器,实时监控和分析其日志信息可以帮助我们迅速发现问题、进行性能调优。本文将介绍如何使用Loki、Promtail和Grafana搭建一个高效的Nginx日志监控系统。
前一段时间购置了阿里云的2C8G的云服务器,博客也迁移过来了,心思闲着也是闲着,何不搭建一套小黄图的微服务。说干就干,撸起袖子先画一张图。
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。
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。
mtail日志处理器是由Google的SRE人员编写的,其采用Apache 2.0许可证,并且使用Go语言。mtail日志处理器专门用于从应用程序日志中提取要导出到时间序列数据库中的指标。mtail日志处理器通过运行“程序”(program)来工作,它定义了日志匹配模式,并且指定了匹配后要创建和操作的指标。Prometheus可以对mtail暴露任何要抓取的指标,也可以配置为将指标发送到collectd、StatsD或Graphite等工具。
开源数据库系统可以分为关系型数据库(如 MySQL, PostgreSQL)和 NoSQL 数据库。下面列举了一些常见的开源数据库和相应的监控配置。
我们先来了解什么是监控,监控的重要性以及监控的目标,当然每个人所在的行业不同、公司不同、业务不同、岗位不同、对监控的理解也不同,但是我们需要注意,监控是需要站在公司的业务角度去考虑,而不是针对某个监控技术的使用。
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。
Kubernetes 主导着容器编排市场,推动企业向微服务演进。微服务的每个实例都会生成大量日志事件,这些事件很快就会变得难以管理。但更复杂的是,当问题发生时,服务和故障模式之间的复杂交互使得很难找到根本原因。潜在的问题使 Kubernetes 日志管理工具变得非常重要。
前两天,没错确实就是前两天,7.4号我发了一篇:老大要我搭建一个TB级的日志监控系统,听说 ELK 不错,大家看完纷纷点赞,但是今天我就来打脸了,打自己脸。没错,今天推荐下:日志系统新贵Loki 。
目前监控系统越来越重要,同时也越来越完备。不但能很好地解决上面这几点诉求,还沉淀很多监控系统中的稳定性相关的知识。当然,这得益于对监控体系的持续运营,特别是一些资深工程师的持续运营的成果。
目前我所经历的几家公司,监控系统都是自研的。其实业界有很多优秀的开源产品可供选择,能满足绝大部分的监控需求,如果能从中选择一款满足企业当下的诉求,显然最省时省力。
1. 在Meta新的重返办公室政策生效前几周,该公司的人力资源主管写信给员工,警告一再违反规则的员工将面临严重后果。zoom和亚马逊也都宣布,重返办公室。就是说,远程工作并没那么容易实现。
1. Murena Fairphone 5 发布:搭载去谷歌化的 /e/OS 系统,murena是一家在欧洲的智能手机和云服务供应商,凭借其去谷歌化的产品,受到了越来越多的关注。他们和智能手机制造商合作,提供开箱即用的隐私关注体验 --Linux 中国
在从物理机部署向容器化部署的过程中,基于目前主流容器编排的k8s系统管理下,传统监控系统无法满足对容器和容器集群以及容器内的服务进行监控的需求。
APISIX是一款基于Nginx和OpenResty的云原生API网关,由Apache APISIX社区维护。它提供了一个可扩展的、低延迟、高性能的API网关解决方案,支持常见的API管理功能,如流量控制、认证、转发、限速、缓存、日志等,并提供了灵活的插件机制,可支持自定义插件的开发和集成。
一些大型toB企业级的项目,需要大量的业务数据,多数的数据需要流式实时计算的能力,但是很多公司还不足以承担一个数仓类似,Flink + Hadoop/HBase 等等。 但是业务数据的实时计算需求依然存在,所以大多数的企业依然会让业务工程师来消化这些业务数据计算的工作。
红帽OpenShift 4.6最新版刚出来, 最新的监控技术栈经过了较大的调整并且GA(生产可用)了.
前面我们完成了日志监控系统的搭建,这一节将会介绍在开发中比较紧密的应用服务监控的内容了。
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。
总之,监控系统是分布式系统中不可或缺的一部分。通过实时监测、警报、数据记录和分析等功能,监控系统可以帮助您确保系统的可用性、稳定性、性能、合规性和可维护性,为分布式系统的正常运行和管理提供强有力的支持。
前面介绍了 Prometheus AlertManager、Alertmanager 配置实现钉钉告警、Pushgateway、基于K8S服务发现、监控常见服务、配置 Grafana 展示与报警、高可用集群方案相关的知识点,今天我将详细的为大家介绍Prometheus 高可用架构 Thanos相关知识,希望大家能够从中收获多多!如有帮助,请点在看、转发朋友圈支持一波!!!
云原生(Cloud Native)是一种构建和运行应用程序的方法论,它代表着一种充分利用云计算模型的设计思想和工程实践。在云原生架构下,应用从设计之初就考虑到在分布式系统和云环境中的部署、扩展、运维与管理,从而实现高可用性、弹性和可移植性。云原生技术体系主要围绕以下几个核心技术和选型:
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。
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
告警处理无记录,和企业运维流程脱节,怎样形成知识沉淀?-----所谓的知识库,线下整理不及时,增加工作负担。
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:
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。
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:
你是否还在大量控制台窗口中监控容器,还是对使用终端命令充满热情?而使用Docker的图形用户界面(GUI)工具,则可以更简单的对容器进行管理,并提高效率。而且它们都是免费的。 1.Portainer
你是否还在大量控制台窗口中监控容器,还是对使用终端命令充满热情?而使用Docker的图形用户界面(GUI)工具,则可以更简单的对容器进行管理,并提高效率。而且它们都是免费的。 Portainer P
你是否还在大量控制台窗口中监控容器,还是对使用终端命令充满热情?而使用Docker的图形用户界面(GUI)工具,则可以更简单的对容器进行管理,并提高效率。而且它们都是免费的。 Portainer Po
一、课程介绍 本次分享课程属于《C#高级编程实战技能开发宝典课程系列》中的一部分,阿笨后续会计划将实际项目中的一些比较实用的关于C#高级编程的技巧分享出来给大家进行学习,不断的收集、整理和完善此系列课程! 一、本高级系列课程适合人群如下 1、有一定的NET开发基础。 2、喜欢阿笨的干货分享课程的童鞋们。 二、今天我们要解决的日志监控痛点问题描述 1)、你是否在为找到一款轻量级日志监控组件四处寻找而感到烦恼? 2)、你是否在每次都要通过查找日志文件而感到烦恼? 3)、 你是否在还在Debug不
在面对不同环境(例如虚拟机、容器、集群)时,选择适合的 CI/CD 工作流程是至关重要的。以下是针对不同环境的一些常见的 CI/CD 工作流程选择:
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。
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