有四种数据类型：Gauge、Counter、Histogram、Summary，其中最关键的是 Gauge 和 Counter，Histogram 和 Summary 只是为了上报监控数据的 Client 侧的便利，可 以看做是组合使用了 Gauge 和 Counter。所以我们重点就来讲解 Gauge 和 Counter 类型。 Gauge 类型 Gauge 类型的值表示当前的状态，可大可小、可负可正，比如某个虚机实例挂了，用 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 mtu 1500 inet 个点，但如果是 Range Query，相当于在某个时刻返回多个点，这就无所适从了。 Prometheus 文档中有一个章节专门介绍函数，各个函数的介绍中，都会写明是用于 instant- vector，还是用于 range-vector，如果不理解查询类型，就无法很好的应用这些函数。 查询选择器 PromQL大括号里的部分是 selector，查询选择器，用于从一大堆监控数据中，过滤出真正关心 的数据，在

这种产品存在的价值。这些产品都是以 Duty 命名，核心就是支持告警 OnCall 值班处理的场景。 对于告警事件的后续处理，有哪些问题和需求以及何为最佳实践？我们从思路方法和工具实践两个方面分 别进行探讨，下面先行探讨思路方法，看看要解决这些问题和需求，我们有哪些可能的解法。 思路方法篇 告警事件的后续处理：多渠道分级通知、告警静默、抑制、收敛聚合、降噪、排班、认领升级、协同闭环 这个动作可能不是立马执行处理， 但至少要创建个低优先级的工单之类的，或者提高告警阈值，等问题严重一些再告警。对于只是想通知一 下的告警，其实都不算告警，只能看作是一种另类的报表和巡检手段，这样的“告警”就按照报表和巡检 的逻辑来处理，比如把这类“告警”发到一个单独的邮件组或者单独的聊天群组，平时都不用关注，只要 每天早上上班或晚上下班之前稍微看一眼就行，这样就可以减少打扰。 制定 上面介绍的两个告警规则优化原则，是最重要的两个原则。照做的话，可以搞定大部分无效告警。 除了原则方面，另一个应对过多告警的方法就是靠产品工具了，比如告警事件在哪些时间段发送、如何过 滤、如何屏蔽、如何抑制等等，通常，监控系统和统一的 OnCall 中心（ PagerDuty FlashDuty 这种产 品）在这些功能上会有一定的重叠，不过监控系统在这方面做得参差不齐，整体能力偏弱，使用统一的 OnCall 中心功能更强大，我们留待工具实践篇再详细阐述。

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 如何减少服务停摆导致的经济损失？尽快发现故障并止损！故障处理过程中，监控是『发现』和『定位』两个环节 的关键工具。故障处理过程的首要原则是『止损』，因此，过程中的『发现』和『定位』都是面向尽快『止损』来 实现。 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 源监控，支持云原生监控，经受了滴滴大规模生产检验 Nightingale 夜莺是新一代国产智能监控平台，既可以解决传统物理机虚拟机的场景，也可以解 决容器的场景。衍生自Open-Falcon和滴滴Odin监控，经受了包括小米、美团、滴滴 在内的数百家企业的生产环境验证，简单可依赖，好用到爆！ 3500+ 600+ 500+ star issue fork 项目：https://github 类 数据库 类 • 支持在web上配置采集策略，不同的采集可以指定 不同的探针机器、目标机器，便于管理和知识传 承 • 独创在端上流式读取日志，根据正则提取指标的 机制，轻量易用，无业务侵入性 • 内置集成了多种数据库中间件的采集以及网络设 备的采集，复用telegraf和datadog-agent的能力 • 支持statsd的udp协议，用于业务应用的apm监控 分析 夜莺数据采集