1.6 利用夜莺扩展能力打造全方位监控系统喻波 滴滴 专家工程师 目 录 运维监控需求来源 01 监控痛点:全面完备、跨云 02 夜莺介绍: 国产开源监控系统 03 夜莺设计实现:Agentd 数据采集 04 夜莺设计实现:Server 数据处理 05 夜莺设计实现:技术难点及细节 06 运维监控需求来源 第一部分 如果贵司的业务强依赖IT技术,IT故障会直接影响营业收入, 稳定性体系一定要重视起来,而监控,就是稳定性体系中至 监控的原始需求来自业务稳定性 左图是2013年的一个新闻,讲 Google宕机的影响。2020年也出现 过aws大规模宕机的情况,影响不 止是55万美元,直接影响大半个 互联网! 2018年有美国调研机构指出,如 果服务器宕机1分钟,银行会损失 27万美元,制造业会损失42万美 元 美团故障?滴滴故障?腾讯故障? 运维监控需求来源 01.监控的原始需求来自业务稳定性 如何减 监控痛点:全面完备、跨云 第二部分 端上、链路、资源、组件、应用多维度跨云监控,不管哪个 环节出问题都能及时感知 产品要求 01.端上、链路、资源、组件、应用多维度跨云监控 端上 卡顿 崩溃 链路 连通性 链路质量 服务端 硬件资源 组件服务 业务应用 夜莺介绍:国产开源监控系统 第三部分 国产开源监控产品相对比较匮乏,夜莺希望重新定义国产开 源监控,支持云原生监控,经受了滴滴大规模生产检验0 码力 | 40 页 | 3.85 MB | 1 年前3
告警OnCall事件中心建设方法白皮书
Nagios、Zabbix、Open-Falcon、 Nightingale、Grafana、Prometheus、Elastalert 等等,还有云厂商提供的监控系统,比如华为云的云 监控、腾讯云的云监控、阿里云的云监控,甚至有些云厂商会提供多个割裂的监控系统,比如阿里云不但 有云监控,还有 ARMS,还有 SLS。 大部分公司都不会只使用一套监控系统,网络设备的监控可能采用的 Zabbix,Kubernetes 用的 Prometheus(Kubernetes 可能有多套,以至于 Prometheus 可能有多套)或者 Nightingale, 日志的监控可能用的 Elastalert,如果上云了,可能还会有多套不同的云监控(尤其是多云场景下)。 监控系统的重心,通常是采集、存储、可视化、生成告警事件,但通常都不具有完备的事件后续处理能 力。这里说的后续处理主要包括:多渠道分级通知、告警静默、抑制、收敛聚合、降噪、排班、认领升 否漏报,一线工程师为了不背锅,自然是尽量多地提高告警覆盖面,但这么做的后果,就是告警过多,无 效告警占多数,长此以往,工程师疲惫不堪。 那么告警规则的配置应该遵照一个什么原则呢?虽然每个公司业务不同,总有一些通用的原则可循吧?的 确如此,这里我分享一下我个人的做法,希望对你有所启发。 每个规则都应该对应具体的 Runbook Runbook 就是告警处理手册,也就是告警触发0 码力 | 23 页 | 1.75 MB | 1 年前3
PromQL 从入门到精通类 型来表示。这种类型的值,我们非常关注当前值。 Counter 类型 Counter 类型是单调递增的值,比如机器上某块网卡收到的数据包的总量,是从操作系统启动 之后,就持续递增的,对于这种类型的值,我们通常关注的不是当前值是多少,而是关注增量和 变化率。我们在机器上执行 ifconfig 命令: eth0: flags=4163开发者工具可以看到发的请求参数: 但是,监控数据是周期性上报的,比如每 10 秒上报一次,在 2022-08-25 15:48:03 这个时 刻,未必恰好有监控数据啊,那这个 Table 中的数据是哪里来的? 实际上,Prometheus 有个启动参数,--query.lookback-delta=2m 来控制这个行为,如果配 置为 2m,就表示,Prometheus 会查询 2022-08-25 15:46:03 step = 10,返回的图形就是每 10s 一个点,step = 20 就是每 20s 一个点,返回的数据的时间间隔取决于 step 参数而非原始数据的上报间隔。 Range Query 理论上是没法绘制 Graph 的(当然有些时序库可能会做容错处理),因为从原 理上说不通。绘图的时候,我们要选择一个时间范围,比如最近一小时,然后传给后端一个 step 参数用于控制分辨率,即数据间隔,比如 0 码力 | 16 页 | 2.77 MB | 1 年前3
B站统⼀监控系统的设计,演进
与实践分享2015年年加⼊入B站 • devops • 热爱新技术,热爱开源 • ⼩小宅男 故事的开始 B站炸了了.舆情监控(括弧笑脸) 我们的挑战 • 技术栈多 • 产品模块复杂 • 业务爆发式增⻓长 • 运维要求⾼高 当前情况: • 覆盖率低 • 误报,漏漏报多 • 告警⻛风暴暴 监控问题爆发: 重新定义的监控系统 ✦ 完整的监控体系 ✦ 科学的告警策略略 • http • tcp • ping 基础层 应⽤用层 • cache资源 • db资源 • mq资源 • lb资源 • es资源 • 分布式⽂文件 • 进程监控 业务层 • qps/tps • 耗时分布 • 饱和度 • 吞吐量量 • 依赖响应 • 缓存命中率 • 调⽤用链 • SLA • ⽇日志 播放质量量 • 点播/直播 降低多idc维护成本 规则管理理⻚页⾯面 例例⼦子 - 业务监控 稿件 账号 Feed PAAS托管 服务树 container http server sdk 注册 获取target 采集数据 吞吐量量 响应时间 错误率 饱和度 熔断 限流 投稿数量量 订单数据 在线⼈人数 … ⻩黄⾦金金指标 业务指标 少量量事件 dashboard 报表 告警0 码力 | 34 页 | 650.25 KB | 1 年前3
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