建设DevOps统一运维监控平台--全面的系统监控
日期：2017-03-14 17:20 浏览：100 评论：0 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？ 目录：
一、统一监控平台架构解析 二、系统监控的技术栈
三、开源系统监控软件 Zabbix VS Nagios VS Open-Falcon
四、基于k8s容器云背景下的系统监控实践：cAdvisor+Heapster+Influxdb 五、容器时代的监控利器： Prometheus
一、统一监控平台架构解析
先做一下回顾，统一监控平台由七大角色构成：监控源、数据采集、数据存储、数据分析、数据展现、预警中心、CMDB(企业软硬件资产管理)。
监控源：
从层次上来分，大致可以分为三层，业务应用层、中间件层、基础设施层。业务应用层主要包括应用软件、企业消息总线等，中间件层包括数据库、缓存、配置中心、等各种系统软件，基础设施层主要有物理机、虚拟机、容器、网络设备、存储设备等等。 数据采集：
数据源如此多样，数据采集的任务自然轻松不了。数据采集从指标上划分可以分为业务指标、应用指标、系统软件监控指标、系统指标。应用监控指标如：可用性、异常、吞吐量、响应时间、当前等待笔数、资源占用率、请求量、日志大小、性能、队列深度、线程数、服务调用次数、访问量、服务可用性等，业务监控指标如大额流水、流水区域、流水明细、请求笔数、响应时间、响应笔数等，系统监控指标如：CPU负载、内存负载、磁盘负载、网络IO、磁盘IO、tcp连接数、进程数等。
从采集方式来说通常可以分为接口采集、客户端agent采集、通过网络协议主动抓取（http、snmp等） 数据存储：
采集到的数据一般都会存储到文件系统（如HDFS）、索引系统（如elasticsearch）、指标库（如influxdb）、消息队列（如kafka，做消息临时存储或者缓冲）、数据库（如mysql） 数据分析：
针对采集到的数据，进行数据的处理。处理分两类：实时处理和批处理。技术包括Map/Reduce计算、全日志检索、流式计算、指标计算等，重点是根据不同的场景需求选择不同的计算方式。 数据展现：
将处理的结果进行图表展现，在多屏时代，跨设备的支持必不可少。 预警：
如果在数据处理过程发现了问题，则需要进行异常的分析、风险的预估以及事件的触发或告警。
CMDB(企业软硬件资产管理):
CMDB在统一监控平台中是很重要的一环，监控源虽然种类繁多，但是他们大都有着关系，如应用运行在运行环境中，应用的正常运行又依赖网络和存储设备，一个应用也会依赖于其他的应用（业务依赖），一旦其中任何一个环节出了问题，都会导致应用的不可用。CMDB除了存储软硬件资产外，还要存储这样一份资产间的关联关系，一个资产发生了故障，要能根据这个关系迅速得知哪些其他的资产会被影响，然后逐一解决问题。
OK，回顾到此为止，进入正题，系统监控。
二、系统监控的技术栈
系统监控的部分技术栈如下图所示，监控技术众多，这里自然不可能列出所有的技术，选择了部分比较经典、受欢迎的开源技术。
建设DevOps统一运维监控平台
