本文讲述了如何构建一个全链路日志监控平台,包括数据采集、存储、查询和分析等方面的技术实现。同时,文章还探讨了在构建过程中所遇到的挑战和问题,以及解决方案。
今天给大家推荐一款集业务监控点监控、日志监控、数据可视化以及监控告警为一体的国产开源云监控系统,众多云监控插件直接部署即可使用。不多说了,直接上吧。
在这之前,我们相继卷完了:关系型数据库 MySQL 、 NoSQL 数据库 Redis 、 MongoDB 、搜索引擎 ElasticSearch 、大数据 Hadoop框架、PostgreSQL 数据库、消息中间件 Kafka、分布式协调中间件 Zookeeper、消息中间件 RabbitMQ 这些系列的知识体系。今天开始,我们将踏上另一个系列的学习之路:企业级监控平台。
在现代的分布式系统中,日志数据是非常重要的。为了监控和分析日志数据,Elasticsearch 已经成为了一个非常流行的选择。Elasticsearch 不仅可以存储大量的日志数据,还可以实时地搜索和分析数据。但是,当您的系统发生异常情况时,如何及时获得通知呢?这就需要一个实时的告警框架了。本文将介绍基于 Elasticsearch 的实时告警框架,并推荐一个强大的工具:Frostmourne。
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、物理机的应用日志、系统服务日志如何采用同一套方案快速、完整的收集和检索?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?本文主要从以下几个方面来分享下笔者在日志监控方面的一些经验。 目录 一、DevOps浪潮下带来的监控挑
集监控点监控、日志监控、数据可视化以及监控告警为一体的国产开源监控系统,直接部署即可使用。
《手写“SpringBoot”:几十行代码基于Netty搭建一个 HTTP Server》这篇原创好文是国庆期间写的,内容通俗易懂,还有我的手绘图,花了两天才写完(其他的时间都出去嗨皮了)。还是想让更多人看到,这里就再推荐一遍。
总之,监控系统是分布式系统中不可或缺的一部分。通过实时监测、警报、数据记录和分析等功能,监控系统可以帮助您确保系统的可用性、稳定性、性能、合规性和可维护性,为分布式系统的正常运行和管理提供强有力的支持。
【温馨提示】由于公众号更改了推送规则,不再按照时间顺序排列,如果不想错过测试开发技术精心准备的的干货文章,请将测试开发技术设为“星标☆”,看完文章在文尾处点亮“在看”!
概要 为什么要做监控 线上发布了服务,怎么知道它一切正常,比如发布5台服务器,如何直观了解是否有请求进来,访问一切正常。 当年有一次将线上的库配置到了Beta,这么低级的错误,排错花了一个通宵,十几个人。 某个核心服务挂了,导致大量报错,如何确定到底是哪里出了问题。 SOA带来的问题,调用XX服务出问题,很慢,是否可以衡量? 由于业务系统数量大,每天都会产生大量的系统日志和业务日志,单流式业务的一台服务器产生的日志达400M 想直接查看内容打开可能几分钟,而且内容之多根本无法查看,给开发和运维带来诸多不便,
先帝创业未半而中道崩殂,今监控天下三分。如下图所示,监控的天下被划分为基于 Tracing(调用链)监控、基于Metrics(指标)监控、基于Logging(日志) 的监控。
监控是整个运维乃至整个产品生命周期中最重要的一环,事前及时预警发现故障,事后提供详实的数据用于追查定位问题。
监控是整个运维乃至整个产品生命周期中最重要的一环,事前及时预警发现故障,事后提供详实的数据用于追查定位问题。 目前业界有很多不错的开源产品可供选择。选择一款开源的监控系统,是一个省时省力、效率最高的方案。当然,对监控不是很明白的朋友们,看了以下文章可能会对监控整个体系有比较深刻的认识。
监控是整个运维乃至整个产品生命周期中最重要的一环,事前及时预警发现故障,事后提供详实的数据用于追查定位问题。目前业界有很多不错的开源产品可供选择。选择一款开源的监控系统,是一个省时省力、效率最高的方案。当然,对监控不是很明白的朋友们,看了以下文章可能会对监控整个体系有比较深刻的认识。
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? 上篇文章《建设DevOps统一运维监控平台,先从日志监控说起》主要从日志监控的方面进行了分享,本篇文章
DevOps是一组过程、方法与系统的统称,用于促进开发(应用程序/软件工程)、技术运营和质量保障(QA)部门之间的沟通、协作与整合。在DevOps的整个流程中,使用一些开源工具可以促进开发与运维之间的沟通,有利于项目的管理,甚至可以达到事半功倍的效果。 本文作者Richard Kraaijenhagen是Owlin创始人,全栈工程师,数据科学家。他收集了DevOps开发可能用到的所有工具,并且把它们按照职责进行分类,本文摘取了部分工具分享给大家,这些工具也可以用于日常软件方面的开发,所以,大家直接Mark吧
近年,Spring Cloud俨然已经成为微服务开发的主流技术栈,在国内开发者社区非常火爆。我近年一直在一线互联网公司(携程,拍拍贷等)开展微服务架构实践,根据我个人的一线实践经验和我平时对Spring Cloud的调研,我认为Spring Cloud技术栈中的有些组件离生产级开发尚有一定距离。,比方说Spring Cloud Config和Spring Cloud Sleuth都是Pivotal自研产品,尚未得到大规模企业级生产应用,很多企业级特性缺失(具体见我后文描述)。另外Spring Cloud体系还缺失一些关键的微服务基础组件,比如Metrics监控,健康检查和告警等。所以我在参考Spring Cloud微服务技术栈的基础上,结合自身的实战落地经验,也结合国内外一线互联网公司(例如Netflix,点评,携程,Zalando等)的开源实践,综合提出更贴近国内技术文化特色的轻量级的微服务参考技术栈。希望这个参考技术栈对一线的架构师(或者是初创公司)有一个好的指导,能够少走弯路,快速落地微服务架构。
高可用是指系统在面对各种故障和异常情况时,仍能够提供稳定、可靠的服务。对于企业和用户而言,高可用性是确保业务连续运行和用户体验的关键因素。 高可用系统能够降低因故障而导致的损失,提高用户满意度。
设计一个高并发、高可用的分布式秒杀系统是一个非常具有挑战性的任务,需要从架构、数据库、缓存、并发控制、降级限流等多个维度进行考虑。以下是一个典型的秒杀系统设计思路:
近年,Spring Cloud俨然已经成为微服务开发的主流技术栈,在国内开发者社区非常火爆。我近年一直在一线互联网公司(携程,拍拍贷等)开展微服务架构实践,根据我个人的一线实践经验和我平时对Spring Cloud的调研,我认为Spring Cloud技术栈中的有些组件离生产级开发尚有一定距离。比方说Spring Cloud Config和Spring Cloud Sleuth都是Pivotal自研产品,尚未得到大规模企业级生产应用,很多企业级特性缺失(具体见我后文描述)。另外Spring Cloud体系还缺失一些关键的微服务基础组件,比如Metrics监控,健康检查和告警等。所以我在参考Spring Cloud微服务技术栈的基础上,结合自身的实战落地经验,也结合国内外一线互联网公司(例如Netflix,点评,携程,Zalando等)的开源实践,综合提出更贴近国内技术文化特色的轻量级的微服务参考技术栈。希望这个参考技术栈对一线的架构师(或者是初创公司)有一个好的指导,能够少走弯路,快速落地微服务架构。
我们知道监控系统的目标是:为保障业务SLA,帮忙我们更全面、细致的了解业务系统的运行状态,更及时的发现系统风险,同时给技术运营的同学争取更多化解风险的时间和解决问题的方向。
我们先来了解什么是监控,监控的重要性以及监控的目标,当然每个人所在的行业不同、公司不同、业务不同、岗位不同、对监控的理解也不同,但是我们需要注意,监控是需要站在公司的业务角度去考虑,而不是针对某个监控技术的使用。
昵称:院长 性别:男 爱好:羽毛球,乒乓球,嗨歌,钻研技术 技能:在下方 职位:落魄技术
近年,Spring Cloud俨然已经成为微服务开发的主流技术栈,在国内开发者社区非常火爆。
在实际的性能分析中,一个很常见的现象是,明明发生了性能瓶颈,但当你登录到服务器中想要排查的时候,却发现瓶颈已经消失了。或者说,性能问题总是时不时地发生,但却很难找出发生规律,也很难重现。
#zabbix简介 zabbix是一个基于WEB界面的提供分布式系统监视以及网络监视功能的企业级的开源解决方案 #官网地址 #官方网站 http://www.zabbix.com #zabbix4.2阅读手册 https://www.zabbix.com/documentation/4.2/manual/definitions #特点 1、安装与配置简单 2、支持多种语言,免费开源 3、自动发现服务器与网络设备分布式监控以及web集中管理功能 #端口 zabbix server :10051 zabbix
uptrace是一体化工具,优化性能并监视错误和日志的开源监控系统。Uptrace是一个经济高效的跟踪解决方案,可帮助您监控、了解和优化复杂的分布式系统。对您的产品充满信心,并比以往更快地交付更好的代码。根据官网介绍,具备如下的几个功能。
性能测试过程中,监控分析和调优是最核心也是占比最大的一部分。性能分析的目的是找出系统性能存在的瓶颈与风险,性能调优就是尽可能用更少的资源提供更好的服务。而其关键点,就是生成负载、监控相关指标。性能测试前期的需求调研、开始前的准备工作,都是为了保证后期的监控分析调优能顺利且高效进行。那么,一个完整的监控体系,需要包含哪些?这篇文章,聊聊我在工作实践中如何监控,以及比较完善的监控体系,都包含哪些指标和工具。。。
目前我所经历的几家公司,监控系统都是自研的。其实业界有很多优秀的开源产品可供选择,能满足绝大部分的监控需求,如果能从中选择一款满足企业当下的诉求,显然最省时省力。
在不断发展的DevOps世界中,深入了解系统行为、诊断问题和提高整体性能的能力是首要任务之一。监控和可观察性是促进这一过程的两个关键概念,为系统的健康和性能提供了宝贵的可见性。虽然这些术语经常可以互换使用,但它们代表着理解和管理复杂系统的不同方法。
在当今迅猛发展的软件开发领域,微服务架构已经成为构建灵活、可扩展系统的关键方法之一。本文将带领读者深入了解微服务架构的核心思想,并介绍构建这一架构所需的常用组件,为各位开发者提供全面的指导和洞察力。
" 革命同志是块砖,哪里需要哪里搬!这不,老大发话,要我在组内做一个 Elasticsearch 技术分享。这不话题一转,开始看起来 ES 了。虽然很久之前用过 ELK 做过日志监控系统,但是毕竟时隔已久,还是得从头看起。当然手头的活也不能停,话不多说,开始分享。先看看什么是 ES? "
当今时代处在信息大爆发的时代,信息借助互联网的潮流在全球自由的流动,产生了各式各样的平台系统和软件系统,越来越多的业务也会导致系统的复杂性。
《ZABBIX全栈级监控实践》系列将由浅入深探讨如何实现ZABBIX全栈级别的监控。
“监控”是微服务治理的一个重要环节,监控系统的完善程度直接影响到我们微服务质量的好坏,我们的微服务在线上运行时,有没有一套完善的监控体系能去了解到它的健康情况,这对整个系统的可靠性和稳定性非常重要。
《掌握分布式跟踪》终于要和大家见面了。两年多前,有幸接到此书的翻译工作。两年多的时间过去了,这人世间变化太大,恍如隔世。所幸的是,总有些选择会兜兜转转坚持下来了,总有些美好的约定会如期而至,恰如此书的出版。 《掌握分布式跟踪》这本书应该是业界第一本专门讲分布式跟踪的书,所以我非常高兴能成为它的第一版中文翻译者。可能会有人发出这样的疑问:分布式跟踪这么一个细分的技术领域,值得专门为之写一本书吗?我的回答是,值得,太值得了,而且我相信这不会是唯一的一本。将来绝对会有越来越多的书籍介绍分布式跟踪的。 我为什么如此
大名鼎鼎的中国运维社区的狼首赵瞬东相信大家都略有耳闻,江湖人称赵班长,曾在武警某部负责指挥自动化的架构和运维工作,2008年退役后一直从事互联网运维工作。曾带团队负责国内某食品电商的运维工作,同时带领团队创建了自己的运维社区,讲自己多年经验传递给众多学者、运维人员,《saltstack入门与实践》作者之一。
随着互联网技术的高速发展,以往单应用的服务架构已经很难处理如山洪般增长的信息数据,随着云计算技术的大规模应用,以微服务、RESTful 为代表的各种软件架构广泛应用,跨团队、跨编程语言的大规模分布式系统也越来越多。相对而言,现在要理解系统行为,追踪诊断性能问题会复杂得多。
相比于大而全的 ELK 日志监控平台,统一异常监控平台更推荐使用——sentry。 ELK是通用数据存储和查询服务,专长是基于关键字的海量搜索,同时通过搭配一些插件以后,它也可以做一些异常日志监控之类的工作,但这个不是ELK的专长。
林晨曦,携程酒店研发部资深测试开发工程师,主要从事测试框架和平台的研发,现在负责监控系统与性能平台,热衷于研究技术提升测试工作效率。
日志监控,是每个公司必须解决的一个问题。创业型公司,如何用半天的时间,搞定一个可扩展,通用的日志监控框架,是今天要聊的话题。
发这篇文章的起因是看到知乎有个类似的问题,然后感觉高赞的回答不是很让人满意,获得这么高的点赞也是让我很迷。
说到监控现在最火的是全链路监控(服务调用+HTTP调用+数据源访问+MQ链路的监控),但我认为这是狭义的全链路监控,广义的概念应该不仅仅指APM(Appliation Perfance Manager & Monitor),还包括Loggong(系统日志、业务日志、框架日志)、Mertic(指标或者度量)、Trancing(追踪:覆盖微服务,存储,中间件)。而我今天要介绍的是全方位的开源监控工具链,为什么是全方位,就是比广义的全链路监控还要多,包括前端监控(用户行为监控)、压测监控、DevOps监控等等。
上一篇《100行代码,搞定http监控框架》介绍了通用+可扩展的http监控平台的架构: 监控平台层:调度监控项,通过后台管理监控项 信息管理层:通过服务和后台维护集群,告警接收人,告警策略等信息 告警发送层:通过接口发送邮件,短信,微信等消息 创业型公司,如果没有上述完善的基础设施,可以简化为一个通用+可扩展的http监控框架: 调度器:100行的伪代码,简述了调度器的原理 可扩展配置:通过配置文件来维护监控项、集群、告警人信息,同时保持扩展性 不少同学留言问,这个框架日志监控覆盖不了,RPC接口监控覆盖
早期在系统规模较小的时候,系统的运维主要靠运维人员手工完成。随着业务的急剧膨胀、微服务化,运维面临巨大的挑战,日志数据管理也面临各种问题:
2.1 logstash的安装,我的版本是logstash-5.6.1-1.noarch
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云