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一篇了解自治組件的運維監(jiān)控方法

運維
Prometheus 是一個開源的系統監(jiān)控和警報工具包。它最初由SoundCloud開發(fā),用于監(jiān)控其容器化架構中的服務。Prometheus提供了多維數據模型和強大的查詢語言,可以輕松收集和存儲時間序列數據,并支持靈活的數據查詢和分析。

常見的監(jiān)控方法

Prometheus和Grafana是兩個流行的開源監(jiān)控工具,它們經常一起使用來實現系統和應用程序的監(jiān)控、可視化和告警。

Prometheus

Prometheus 是一個開源的系統監(jiān)控和警報工具包。它最初由SoundCloud開發(fā),用于監(jiān)控其容器化架構中的服務。Prometheus提供了多維數據模型和強大的查詢語言,可以輕松收集和存儲時間序列數據,并支持靈活的數據查詢和分析。其主要特點包括

多維數據模型

Prometheus使用標簽(labels)來標識時間序列數據,允許用戶根據多個維度進行查詢和聚合。

靈活的查詢語言

PromQL是Prometheus的查詢語言,支持豐富的操作符和函數,可以實現復雜的數據查詢和分析。

時序數據存儲

Prometheus使用本地存儲引擎存儲時間序列數據,支持快速高效的數據查詢和檢索。

自動發(fā)現和服務發(fā)現

Prometheus支持自動發(fā)現和服務發(fā)現功能,可以動態(tài)地監(jiān)控和管理多個目標實例。

警報和通知

Prometheus可以設置警報規(guī)則,并通過電子郵件、Slack等方式發(fā)送警報通知。

Grafana

Grafana 是一個開源的數據可視化和分析平臺,最初由Torkel ?degaard開發(fā)。它提供了豐富的數據可視化功能,支持多種數據源,并且具有靈活的儀表板配置和高度可定制化的圖表。Grafana的主要特點包括

多數據源支持

Grafana支持多種數據源,包括Prometheus、InfluxDB、Elasticsearch、MySQL等,可以輕松整合不同數據源的監(jiān)控數據。

豐富的可視化選項

Grafana提供了多種圖表類型和可視化選項,包括折線圖、柱狀圖、儀表盤等,用戶可以根據需求自定義圖表展示方式。

靈活的儀表板配置

Grafana允許用戶自定義儀表板布局和組件配置,可以根據實際需求設計和定制監(jiān)控儀表板。

告警和通知

Grafana可以集成多種告警通知方式,如電子郵件、Slack、Webhook等,幫助用戶及時發(fā)現和處理異常情況。

Prometheus與Grafana的配合使用

Prometheus和Grafana通常一起使用,形成強大的監(jiān)控和可視化解決方案。Prometheus負責數據的收集、存儲和查詢,而Grafana則負責將收集到的數據進行可視化展示和分析。通過這種配合使用,用戶可以實現對系統和應用程序的全面監(jiān)控和實時分析,幫助快速發(fā)現和解決潛在問題,提高系統的穩(wěn)定性和可靠性。

使用Prometheus

要將監(jiān)控指標提供給Prometheus,我們需要實現以下接口或遵循以下約定

Prometheus HTTP Server接口

我們需要在我們的應用程序中實現一個HTTP Server,用于提供監(jiān)控指標的HTTP接口。這個接口通常位于/metrics路徑下,Prometheus將定期向該接口發(fā)送HTTP請求來獲取監(jiān)控指標數據。

Exposition格式

我們的HTTP接口需要按照Prometheus的Exposition格式輸出監(jiān)控指標數據。Exposition格式是一種簡單的文本格式,包含了監(jiān)控指標的名稱、標簽和值。我們可以輸出以下幾種類型的監(jiān)控指標

Counter(計數器)

用于累計某個事件發(fā)生的次數,例如請求數、錯誤數等。

Gauge(儀表盤)

表示當前的某個值,可以隨時增減,例如內存使用量、并發(fā)連接數等。

Histogram(直方圖)

用于表示數據的分布情況,例如請求響應時間的分布。

Summary(摘要)

類似于直方圖,但是摘要會對數據進行匯總和統計,例如請求響應時間的摘要統計信息。

Prometheus指標命名規(guī)范

我們的監(jiān)控指標名稱需要遵循Prometheus的命名規(guī)范,通常使用小寫字母和下劃線,并且具有語義明確的名稱。例如http_requests_total、memory_usage_bytes等。

標簽(Labels)

為了更好地區(qū)分和過濾監(jiān)控指標,我們可以為每個監(jiān)控指標添加標簽(Labels)。標簽通常用于表示監(jiān)控指標的附加信息,例如主機名、應用程序名稱等。標簽的格式為key=value。

定時更新

我們的HTTP接口應該能夠定時更新監(jiān)控指標的值,并且保證在Prometheus發(fā)送請求時返回最新的數據。通常,Prometheus會定期拉取監(jiān)控指標數據,因此我們需要確保我們的接口能夠及時提供最新的監(jiān)控指標值。

通過實現以上接口和遵循約定,我們就可以將我們的監(jiān)控指標暴露給Prometheus,并讓Prometheus能夠定期獲取和存儲這些指標數據,從而實現對我們的應用程序的全面監(jiān)控。

Prometheus提供了哪些exporter

https://prometheus.io/docs/instrumenting/exporters/

官方提供了特別多的exporter,幾乎涵蓋了所以的,我們不需要自己寫即可實現。

圖片

大數據基座各集群監(jiān)控方法

日志采集

監(jiān)控方法
Filebeat/Metricbeat/Winlogbeat監(jiān)控
  • 使用Elasticsearch和Kibana搭建監(jiān)控平臺,通過Beats提供的監(jiān)控數據模塊實時監(jiān)控Filebeat、Metricbeat和Winlogbeat的運行狀態(tài)、采集情況和性能指標。
  • 設置警報規(guī)則,及時發(fā)現和處理異常情況,如采集失敗、數據延遲等。
  • 定期分析和統計采集數據,優(yōu)化配置,提升采集效率和性能。

Kafka集群

監(jiān)控方法
Kafka指標監(jiān)控
  • 使用Kafka自帶的JMX監(jiān)控功能,收集Kafka集群的各項指標,如吞吐量、延遲、存儲使用情況等。
  • 使用Kafka Manager或其他第三方監(jiān)控工具,實時查看Kafka集群的健康狀態(tài)和性能指標,并進行報警和故障處理。

歸一化集群

分布式實現方案
Fluent Bit二次開發(fā)
  • 在Fluent Bit基礎上進行二次開發(fā),實現分布式部署和數據處理能力。
  • 使用Fluent Bit提供的插件機制,開發(fā)自定義插件實現數據歸一化處理。
監(jiān)控方法
集群狀態(tài)監(jiān)控
  • 使用Prometheus和Grafana搭建監(jiān)控平臺,監(jiān)控Fluent Bit集群的運行狀態(tài)、資源利用率和負載情況。
  • 收集Fluent Bit的日志和指標數據,實時查看歸一化任務的運行情況和性能指標。

富化集群

分布式實現方案
自研Go語言規(guī)則引擎
  • 基于Go語言開發(fā)規(guī)則引擎,實現分布式部署和規(guī)則匹配能力。
  • 使用消息隊列或分布式中間件進行任務調度和結果傳遞,實現富化任務的并行處理。
監(jiān)控方法
集群狀態(tài)監(jiān)控
  • 使用Prometheus和Grafana等監(jiān)控工具監(jiān)控富化集群的運行狀態(tài)、資源利用率和任務執(zhí)行情況。
  • 收集富化任務的日志和指標數據,實時查看任務的運行情況、執(zhí)行時長和處理數據量。

Hadoop集群

監(jiān)控方法
Hadoop集群監(jiān)控
  • 使用Ambari、Cloudera Manager或其他Hadoop管理工具監(jiān)控Hadoop集群的整體健康狀況、節(jié)點狀態(tài)和資源利用率。
  • 使用Ganglia或自定義腳本收集Hadoop集群的指標數據,如HDFS存儲使用量、MapReduce作業(yè)運行情況等。
Hive/Spark任務監(jiān)控
  • 使用Spark History Server或Spark監(jiān)控模塊監(jiān)控Spark應用程序的運行情況和性能指標,如作業(yè)完成時間、任務執(zhí)行時長等。
  • 使用Hive Web UI或自定義腳本監(jiān)控Hive查詢的執(zhí)行情況、查詢延遲和資源消耗情況。

Oozie調度

監(jiān)控方法
Oozie作業(yè)監(jiān)控
  • 使用Oozie Web控制臺監(jiān)控工作流和作業(yè)的運行狀態(tài)、執(zhí)行歷史和日志信息。
  • 使用Oozie命令行工具或API查詢作業(yè)的狀態(tài),實時查看調度情況并進行調度管理。

Flink任務集群

監(jiān)控方法
Flink集群監(jiān)控
  • 使用Flink自帶的Web UI監(jiān)控Flink任務集群的運行狀態(tài)、作業(yè)圖和任務指標。
  • 配置Flink的Metrics系統,將指標數據發(fā)送至監(jiān)控系統(如Prometheus),實時查看任務的吞吐量、延遲和狀態(tài)。

以上監(jiān)控方法可以幫助我們實現對大數據基座各集群的實時監(jiān)控和性能分析,確保系統的穩(wěn)定性和可靠性。

最終方案

我們可以采取在構建模塊的時候集成Prometheus的exporter,這樣可以為進一步做好集群監(jiān)控搭好基礎。

責任編輯:武曉燕 來源: 海燕技術棧
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大數據平臺監(jiān)控集群
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