高级 SRE 关于 AfterShip 拥抱云原生和开源系统 目 录 监控架构概览 01 如何监控 Go 应用？ 02 Metrics 系统架构演进 03 Why VictoriaMetrics so good？ 04 总结与展望 05 监控架构概览 第一部分 监控系统架构概览 -- 数据源 监控系统架构概览 -- 告警配置 监控系统架构概览 -- 告警通道 如何监控 Active Time Series 2023 年底指标数据 VictoriaMetrics 收益 ● 高性能，看板加载时间从 120s 降低到 10s ● 兼容 Prometheus，可以无缝迁移 ● 成本更低，只需要 thanos 的 50% 资源 ● 扩展性强，所有组件支持水平扩容 2023 年底架构 VictoriaMetrics 架构 VMStorage VMSelect VMInsert VMInsert Why VictoriaMetrics so good？ 第四部分 极致的设计与优化 ● 根据容器可用的 CPU 数量计算协程数量 ● 区分 IO 协程和计算协程，同时提供了协程优先级策略 ● 使用 ZSTD 压缩传输内容，降低磁盘性能要求 ● 根据可用物理内存限制对象的总量，避免 OOM ● 区分 fast path 和 slow path Gorilla 压缩算法

更多函数就不过多介绍了，相对容易理解，参考 Prometheus 官方文档即可。最后扩展介绍一 个 MetricsQL（MetricsQL 是 VictoriaMetrics 提供的一种查询语言，兼容 PromQL 并对其做 了增强，如果你的存储是 VictoriaMetrics，则可以使用这些扩展函数） 中的扩展函数。 count_gt_over_time 假设原始需求：某个指标（ 假设指标名字是 interface_status

com/Telefonica/prometheus-kafka-adapter.git ⚫ ⚫ 参考文档：https://valyala.medium.com/prometheus-vs-victoriametrics-benchmark-on-node-exporter-metrics-4ca29c75590f 总体架构 总体架构 T H A N K S !