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美林?jǐn)?shù)據(jù)
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美林?jǐn)?shù)據(jù)技術(shù)股份有限公司（簡(jiǎn)稱：美林?jǐn)?shù)據(jù)，NEEQ：831546）是國(guó)內(nèi)知名的數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供商。

美林?jǐn)?shù)據(jù)技術(shù)專家團(tuán)隊(duì)|如何通過基于云原生的智能監(jiān)測(cè)體系實(shí)現(xiàn)企業(yè)提質(zhì)增效

2021-12-10 09:52:30 次
微服務(wù)容器化部署作為當(dāng)前較為成熟的應(yīng)用上線部署方式，具有進(jìn)程隔離、文件系統(tǒng)隔離、資源隔離的優(yōu)勢(shì)。但是微服務(wù)容器化部署后由于其自身對(duì)進(jìn)程、文件、資源的隔離特點(diǎn)，使得應(yīng)用服務(wù)的運(yùn)行狀態(tài)、環(huán)境的監(jiān)控、面臨諸多挑戰(zhàn)。因此如何構(gòu)建一套適合容器化建設(shè)的智能監(jiān)測(cè)體系成為企業(yè)當(dāng)下的一個(gè)痛點(diǎn)。
本文從“提質(zhì)增效”的角度出發(fā)，描述了美林?jǐn)?shù)據(jù)“云原生”監(jiān)測(cè)分析的架構(gòu)體系設(shè)計(jì)，并對(duì)該監(jiān)測(cè)體系的架構(gòu)內(nèi)容進(jìn)行了詳細(xì)的介紹。
隨著“云原生”技術(shù)的發(fā)展，分布式微服務(wù)架構(gòu)下應(yīng)用日益豐富，用戶數(shù)量爆發(fā)式增長(zhǎng)，紛雜的應(yīng)用異常問題接踵而來。傳統(tǒng)運(yùn)維模式下多套運(yùn)維系統(tǒng)上的各項(xiàng)指標(biāo)無法關(guān)聯(lián)分析， 運(yùn)維人員需要根據(jù)運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)逐一排查應(yīng)用異常，致使 ：
1、大型分布式應(yīng)用關(guān)系錯(cuò)綜復(fù)雜，分析定位應(yīng)用問題困難，應(yīng)用運(yùn)維面臨如何保障應(yīng)用正常、快速完成問題定位、迅速找到性能瓶頸的挑戰(zhàn)；
2、應(yīng)用體驗(yàn)差，導(dǎo)致用戶流失。運(yùn)維人員不能實(shí)時(shí)感知并追蹤體驗(yàn)差的業(yè)務(wù)，未能及時(shí)診斷應(yīng)用異常，嚴(yán)重影響用戶體驗(yàn)。
針對(duì)公司微服務(wù)容器化部署上線后應(yīng)用服務(wù)的運(yùn)行狀態(tài)、環(huán)境無法監(jiān)控的痛點(diǎn)，本文在美林?jǐn)?shù)據(jù)“云原生”架構(gòu)體系的基礎(chǔ)之上，提出基于“云原生”的智能監(jiān)測(cè)體系。
智能監(jiān)測(cè)分析體系
本文將從架構(gòu)設(shè)計(jì)及建設(shè)內(nèi)容兩個(gè)角度出發(fā)來闡述所建設(shè)的智能監(jiān)測(cè)體系。
一、云原生架構(gòu)
美林?jǐn)?shù)據(jù)的云原生架構(gòu)涵蓋了智能運(yùn)維、容器、API驅(qū)動(dòng)及微服務(wù)四個(gè)方面，自上而下可分為：管理服務(wù)層、容器服務(wù)層及平臺(tái)服務(wù)層。
美林?jǐn)?shù)據(jù)的云原生架構(gòu)
其中管理服務(wù)層是美林?jǐn)?shù)據(jù)自主開發(fā)建設(shè)的可視化的操作平臺(tái)，該平臺(tái)支持應(yīng)用的統(tǒng)一部署、監(jiān)控、配置、維護(hù)、擴(kuò)展、升級(jí)等操作。
容器服務(wù)層提供高性能可伸縮的容器應(yīng)用管理能力，支持企業(yè)級(jí)容器化應(yīng)用的全生命周期管理；助力企業(yè)高效運(yùn)行云端Kubernetes容器化應(yīng)用。
平臺(tái)服務(wù)層依托現(xiàn)有的公有云、私有云、混合云等新型可動(dòng)態(tài)伸縮的環(huán)境來構(gòu)建與運(yùn)行可彈性擴(kuò)展的應(yīng)用，以虛擬化技術(shù)為基礎(chǔ)、以網(wǎng)絡(luò)為載體提供基礎(chǔ)架構(gòu)，整合大規(guī)模可擴(kuò)展的計(jì)算、存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)、應(yīng)用等分布式計(jì)算資源進(jìn)行協(xié)同工作的超級(jí)計(jì)算模式來為容器服務(wù)層提供服務(wù)。
二、云原生智能監(jiān)測(cè)體系
關(guān)于智能監(jiān)測(cè)分析體系，該體系主要是針對(duì)應(yīng)用服務(wù)、硬件資源、容器資源進(jìn)行主動(dòng)監(jiān)控與檢查的服務(wù)。通過多視角對(duì)容器、應(yīng)用及環(huán)境進(jìn)行綜合管理，運(yùn)用交叉比對(duì)（自動(dòng)告警規(guī)則和監(jiān)測(cè)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)分析）、趨勢(shì)分析（不同時(shí)間內(nèi)某一個(gè)指標(biāo)或者幾個(gè)指標(biāo)隨著時(shí)間的推移，監(jiān)控指標(biāo)的變化趨勢(shì)分析）等方法對(duì)異常狀態(tài)進(jìn)行分析并及時(shí)報(bào)告，快速定位故障原因，提高系統(tǒng)運(yùn)維效率，具體架構(gòu)設(shè)計(jì)如下圖所示。
智能監(jiān)測(cè)分析架構(gòu)
?應(yīng)用監(jiān)測(cè)
應(yīng)用監(jiān)測(cè)在本文描述的智能監(jiān)測(cè)分析體系中是為應(yīng)用服務(wù)提供一個(gè)監(jiān)測(cè)、分析的入口，實(shí)現(xiàn)的架構(gòu)如下圖所示：
應(yīng)用服務(wù)監(jiān)測(cè)
應(yīng)用服務(wù)監(jiān)測(cè)實(shí)現(xiàn)對(duì)應(yīng)用服務(wù)的全方位監(jiān)控、快速定位出錯(cuò)接口和慢接口、重現(xiàn)調(diào)用參數(shù)、發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)瓶頸，從而大幅提升線上問題診斷的效率。通過探針的方式來捕獲、計(jì)算展示出不同端點(diǎn)之間相互調(diào)用鏈，及各個(gè)調(diào)用鏈中端點(diǎn)的性能分析結(jié)果。通過3D拓?fù)鋱D能立體展示應(yīng)用、服務(wù)和主機(jī)的健康狀況，以及應(yīng)用的上下游依賴關(guān)系，幫助您快速定位誘發(fā)故障的服務(wù)、被故障影響的應(yīng)用和關(guān)聯(lián)的主機(jī)等。通過對(duì)應(yīng)用服務(wù)的實(shí)時(shí)診斷，提供可視化的瀑布圖的方式來簡(jiǎn)便問題的快速定位。
?硬件監(jiān)測(cè)
硬件監(jiān)測(cè)是本文描述的智能監(jiān)測(cè)分析架構(gòu)體系的基礎(chǔ)，主要實(shí)現(xiàn)對(duì)應(yīng)用部署環(huán)境的網(wǎng)絡(luò)狀況和服務(wù)器狀況的監(jiān)控。通過靈活的告警機(jī)制來保障運(yùn)維人員對(duì)于異常情況的快速定位與響應(yīng)。通過自定義創(chuàng)建多監(jiān)控項(xiàng)視圖的方式來滿足不同使用的人員對(duì)監(jiān)控產(chǎn)品的個(gè)性化需求。
通過可視化的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淇窗宸绞綄?shí)現(xiàn)對(duì)監(jiān)控項(xiàng)的可視化配置及可視化的狀態(tài)查看。該模塊通過Agent方式實(shí)現(xiàn)對(duì)服務(wù)器主機(jī)信息的監(jiān)控的涵蓋CPU、內(nèi)存、網(wǎng)絡(luò)、磁盤、文件的監(jiān)控，包括CPU負(fù)載、CPU使用率、內(nèi)存使用率、網(wǎng)絡(luò)傳輸、網(wǎng)絡(luò)故障、丟包信息、磁盤使用率、文件監(jiān)控、TCP端口連接，響應(yīng)時(shí)間等，硬件監(jiān)控的原理如下圖硬件監(jiān)測(cè)原理圖所示。
硬件監(jiān)測(cè)原理圖
?容器監(jiān)測(cè)
容器監(jiān)測(cè)在本文描述的智能監(jiān)測(cè)分析體系中實(shí)現(xiàn)了容器的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、應(yīng)用性能和故障管理及被監(jiān)測(cè)服務(wù)的各項(xiàng)指標(biāo)。容器監(jiān)測(cè)的架構(gòu)如下圖所示：在智能檢測(cè)的過程中，采集的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)均以指標(biāo)（metric）的形式保存在內(nèi)置的時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫當(dāng)中（TSDB）：屬于同一指標(biāo)名稱，同一標(biāo)簽集合的、有時(shí)間戳標(biāo)記的數(shù)據(jù)流。除了存儲(chǔ)的時(shí)間序列，還可以根據(jù)查詢請(qǐng)求產(chǎn)生臨時(shí)的、衍生的時(shí)間序列作為返回結(jié)果，監(jiān)控主機(jī)可以采用pull的模式，定期從各個(gè)agent獲取指標(biāo)數(shù)據(jù)，做統(tǒng)一匯總處理。
容器監(jiān)測(cè)
它既適用于面向服務(wù)器等硬件指標(biāo)的監(jiān)控，也適用于高動(dòng)態(tài)的面向服務(wù)架構(gòu)的監(jiān)控。它的多維度數(shù)據(jù)收集和數(shù)據(jù)篩選查詢語言能力為現(xiàn)在流行的微服務(wù)提供了強(qiáng)大的技術(shù)支持。它是為服務(wù)的可靠性而設(shè)計(jì)的，當(dāng)服務(wù)出現(xiàn)故障時(shí)，它可以使你快速定位和診斷問題，并且其自身的搭建過程對(duì)硬件和服務(wù)沒有很強(qiáng)的依賴關(guān)系。

基于云原生架構(gòu)的智能監(jiān)測(cè)體系，可適用于企業(yè)應(yīng)用上線后對(duì)應(yīng)用狀態(tài)、硬件環(huán)境、容器狀態(tài)的監(jiān)測(cè)、分析、告警。立足于為企業(yè)提供一個(gè)可視化配置、分析的智能監(jiān)測(cè)架構(gòu)體系，幫助企業(yè)實(shí)時(shí)感知并追蹤異常業(yè)務(wù)，并為運(yùn)維人員診斷應(yīng)用異常提供理論指導(dǎo)。
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