所以说监控是运维这个职业的根本。尤其是在现在DevOps这么火的时候,用监控数据给自己撑腰,这显得更加必要。
作者:张加浪 腾讯云监控高级工程师 背景 十年一次的人口普查是涉及全国十几亿人的重大事情,每次人口普查都是对国人的一次梳理,国家和人民都十分重视。随着技术的不断创新,人口普查的普查方式也在不断升级,从人工加算盘到人工加老式计算机,再到卫星传感。 在第七次全国人口普查 (以下简称 “七人普”) 的到来之际,国家决定通过 “电子化方式普查登记,腾讯提供技术支持” 更快更准的普查方式,即实行云端普查登记。 七人普主要通过小程序方式进行制证、普查员注册、人口普查等,700 万的普查员,十几亿的普查对象,服务必
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。
吴兆松 资深系统工程师,Zabbix监控系统“红宝书”作者,熟悉IT运维领域,对服务器运维、应用运维以及运维(DevOps)平台的构思、设计、开发等都具有十分丰富的经验,尤其擅长IT监控系统的运维和开发,是国内最早一批使用和研究Zabbix的用户,为几十个大型企业构建过Zabbix监控平台体系。从业经历相当丰富,对运维、编程、产品都有深入的实践,被业内人士戏称为“监控专家”。
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。
冉令楠,鞍钢集团信息产业有限公司项目经理,鞍钢数据中心系统运维监控平台建设负责人。
本文主要阐述监控系统的发展历程、监控系统的原理,以及监控系统的项目实践,目的是让大家全面了解监控系统。
1 前言 2016年对于网易杭州研究院(以下简称“杭研”)而言是重要的,成立十周年之际,杭研正式推出了网易云。“十年 • 杭研技术秀”系列文章,由杭研研发团队倾情奉献,为您展示杭研那些有用、有趣的技术
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。
近期和大佬们核对任务规划,梳理新财年要做的事情,有非常重要的一项就是线上监控。对于线上监控,大家都最熟悉不过,凡是在生产环境上运行的系统,或多或少都会有监控,但是否有认真思考过:
0x00 前言 往往那些不起眼的功能,最能毁掉你的工作成果。 本篇分享一些和数据质量监控相关的内容。数据质量监控是一个在快速发展的业务中最容易被牺牲和忽略的功能,但是它确实至关重要的。 文章结构 数据质量监控的意义和价值就不再谈了,本文主要讨论下面三个主题: 数据质量监控要做哪些监控内容 该怎么做 数据校验 文中会涉及到数据仓库其它的一些知识点,请参考之前的文章。 0x01 什么值得你监控 我把数据质量分成三部分来理解: 监控 告警 多数据源 重点在监控,这点会展开来讲,多数据源这一块是因为在大数据场
堆排序算法是一种经典的排序算法,它可以用来探索现代监控软件的功能与价值,尤其是在处理海量数据和实时监控方面。那么,咱们一起来看看怎么用堆排序的思路来揭开现代监控软件的神秘面纱吧!
在数据库运维过程中,用户或者DBA经常会因为管理平台监控面板无法配置,或者监控模板固化,监控模板中没有所关注的指标项,而不得已弃用部分管理平台,进而自建监控或者基于自身业务自定义一批运维监控脚本,来实现数据库或者主机的多样化监控需求。
“光大银行为了解决传统监控管理的痛点,从监控平台的建设和全站监控能力,大屏可视化展现和智能监控分析这四点出发,打造了新一代的一体化的统一监控管理平台。”
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。
伴随着本行业务的快速发展,总行对IT基础架构设备的运维监控和数据管理要求也日渐提高,势必对分行运维监控系统带来极大的挑战。
经过几年的平台建设,vivo监控平台产品矩阵日趋完善,在vivo终端庞大的用户群体下,承载业务运行的服务数量众多,监控服务体系是业务可用性保障的重要一环,监控产品全场景覆盖生产环境各个环节。从事前发现,事中告警、定位、恢复,事后复盘总结,监控服务平台都提供了丰富的工具包。从以前的水平拆分,按场景建设,到后来的垂直划分,整合统一,降低平台割裂感。同时从可观测性、AIOps、云原生等方向,监控平台也进行了建设实践。未来vivo监控平台将会向着全场景、一站式、全链路、智能化方向不断探索前行。
随着大数据时代的到来,伴随着是“海纳百川、有容乃大”种类繁多的海量数据爆炸式增长;有“天下武功,为快不破”惊人的数据处理速度;可挖掘“运筹帷幄胜千里之外”支持决策的数据价值。同时,信息社会不断向纵深发展,数据和信息作为战略性资源的价值正在快速提升。当前,数据的战略价值已得到广泛重视,数据治理能力也成为了衡量一个企业、行业、乃至一个地区的经济社会发展水平的重要指标。
监控已经从简单的最佳实践转变为任何产品发布清单上的必需品。选择满足可观察性需求并确保您为客户提供服务的可靠性的工具至关重要。
我们知道zabbix在监控界占有不可撼动的地位,功能强大。但是对容器监控显得力不从心。为解决监控容器的问题,引入了prometheus技术。
Zabbix6.0手册已发布,不少初学者面对浩渺的手册找不到重点。手册教程系列为初学者挑重点,本节提供监控项值预处理详细信息。监控项值预处理允许为接收到的监控项值定义和执行转换规则 。
作者:何金胜&张加浪,腾讯云云监控高级工程师 前言 知名游戏公司云资源使用了腾讯云、AWS 和自研 IDC,业务覆盖了国内和海外。云上资源包括了计算资源服务器、存储类的包括 MySQL、Redis、S3 等、大数据处理(EMR)以及网络资源等。业务服务主要通过 Golang与 PHP 语言开发,服务使用微服务框架,由多个游戏工作室共同开发完成。如此大的业务,如何实现高可用的一体化监控并降低云原生 Prometheus 的监控成本呢? 客户现状和痛点 经内部规划后,该游戏公司决定基于自建的 Prometh
0x00 前言 往往那些不起眼的功能,最能毁掉你的工作成果。 本篇分享一些和数据质量监控相关的内容。数据质量监控是一个在快速发展的业务中最容易被牺牲和忽略的功能,但是它确实至关重要的。 假设你做了100个业务,一旦有其中一个业务在某个时间段出现了数据异常,这个异常还是由业务方发现的而不是你,根据我的经验是,它带来的负面影响会超过你之前做的100个业务带来的正面影响。 文章结构 数据质量监控的意义和价值就不再谈了,本文主要讨论下面两个主题: 数据质量监控要做哪些监控内容 该怎么做 文中会涉及到数据仓库其它的一
这篇文章,我将对监控体系的基础知识、原理和架构做一次系统性整理,同时还会对几款最常用的开源监控产品做下介绍,以便大家选型时参考。内容包括3部分:
所谓“监控”,即包括“监”+“控”,即应该具备对运维数字世界的运行情况进行感知、决策、应急处置的能力,是业务连续性保障能力的基础。因为要感知,所以监控需要具备实时的数据采集能力,而监控采集的性能、容量、运营等数据又为智能运维提供数据资产。由于生产系统运行涉及面极广,监控工具很多,企业很自然的会有合而为一的决策,像集中监控就是一个常见的项目。但是,需要关注的是,一方面市场上成熟的监控系统很多,不同层面的监控工具关注点又各不一样,通常很难选择一个包罗所有能力的监控系统;另一方面企业里的监控系统经过一段时间沉淀,原有监控系统最大的价值已经不是监控系统本身,而是上面的监控配置项,事实上很多技术架构及功能并不优秀的监控系统很难替换的原因就在于此。所以,本文讲的集中监控不是讲一个监控系统,而站在运维组织角度看监控体系。
0x00 前言 结丹篇是《你了解你的数据吗》第四篇,本篇主要聊的内容主要和数据质量监控有关,之前在《数据质量监控》专门分享过相关内容,那篇文章主要从一个宏观的整体来看待质量监控,内容包括架构、设计和实现多个方面,但是对于数据质量监控本身的内容并没有一个比较体系化的梳理,本篇就来做这件事。 0x01 数据质量监控 我们将要分享的数据质量监控,不是单指数据异常,而是对数据各个角度的描述。 同比和环比 为了后面更好描述我们的想法,这里需要先引入两个概念: 同比:“同比 ”是同期之比的意思,一般指本年某月的累计指标
大家好,我是鲍光亚,我分享的主题是Zabbix对大流量监控数据的高效处理。首先总结Zabbix监控数据的两个特点,再分析Zabbix如何利用监控数据的特点实现大流量监控数据的高效处理。
在高并发分布式环境下,对于访问量大的业务、接口等,需要及时的监控网站的健康程度,防止网站出现访问缓慢,甚至在特殊情况出现应用服务器雪崩等场景,在高并发场景下网站无法正常访问的情况,这些就会涉及到分布式监控系统,对于核心指标提前监控,防患于未然。
从容器技术的推广以及 Kubernetes成为容器调度管理领域的事实标准开始,云原生的理念和技术架构体系逐渐在生产环境中得到了越来越广泛的应用实践。在云原生的体系下,面对高度的弹性、动态的应用生命周期管理以及微服务化等特点,传统的监控体系已经难以应对和支撑,因此新一代云原生监控体系应运而生。
说到三大信息技术大家都很清楚,指的是云计算、大数据和人工智能,在人工智能(AI)快速发展的当下,例如常见的大数据分析、人工智能芯片生产的智能机器人等等,在工作、生活、教育、金融、科技、工业、农业、娱乐等各个领域随处可见,那么三大信息技术在智能监控中又有哪些应用呢?今天我们就结合安防监控系统EasyCVR平台,来给大家具体介绍一下。
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。
Docker监控的必要性在于确保容器化环境的稳定性、性能和安全性。以下是几个关键原因:
监控是运维系统的基础,我们衡量一个公司/部门的运维水平,看他们的监控系统就可以了。一个完善的监控系统可以提高应用的可用性和可靠性,在提供更优质服务的前提下,降低运维的投入和工作量,为用户带来更多的商业利益和客户体验。下面就带大家彻底搞懂监控系统,使用Prometheus +Grafana搭建完整的应用监控系统。
为全面扩充资源监控精度水平,提升平台自身的监控时效能力,设计海量云计算平台下的资源自动监控系统。在 Zabbix 监控架构中,高效连结平台资源拓扑模块、资源态势自动监控模块两个执行设备,完成自动监控系统的硬件运行环境搭建。
在后移动互联网时代,良好的用户体验是增长的基础,而稳定的使用体验则是用户体验的基础。大型的互联网公司,尤其是面向 C 端客户的公司,对业务系统稳定性的要求越来越高,因此对线上问题发现和处理的速度要求通常是分钟级的。比如滴滴等出行公司,打车服务停摆 10 分钟都会导致导致乘客、司机大规模投诉,不仅造成经济损失,而且严重平台商誉和用户口碑。
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。
在人们生活日益改善的今天,社会的和谐安定成为了最为重要的一个问题。一些不法分子为了一己私利,通过不法手段谋取他人的财物。这样的行为对社会对个人都是一种威胁,为了能更好的防治这类社会危害因素,那就需要我们的电子警察——视频监控出马了。
本文介绍了互联网监控平台在腾讯社交网络事业群中的应用,通过监控平台实现实时监控、流量分析、异常事件预警等功能,并应用机器学习技术,实现自动化运营闭环,提高运维效率,保障业务质量。同时,该平台还支持多种接入方式,满足业务不同场景的监控需求,可广泛应用于互联网、移动互联网、工业互联网等领域。
服务监控在微服务改造过程中的重要性不言而喻,没有强大的监控能力,改造成微服务架构后,就无法掌控各个不同服务的情况,在遇到调用失败时,如果不能快速发现系统的问题,对于业务来说就是一场灾难。
对于传统意义的监控来说,监控系统属于安防系统中应用最多的系统之一,主要是用来监控异常和不好的事情发生,或者提供事件发生过程的记录和事后分析等功能。如视频监控系统就是典型的监控系统,视频监控系统就从早期的 CCTV 发展到 DVR到目前已经发展为基于 IP 网络的视频监控 IPVS。
在正式阅读本文之前,我们先思考一个问题-几乎每个IT公司都有一套自己的运维监控系统,每家公司的运维都在做监控系统,而似乎每家都在面临一个问题,监控系统不好用,不能解决实际的监控问题,有没有更好的监控系统呢?答案是有的,本文将为您揭晓谜底。
思考题 为什么要先有全局监控,再有定向监控:因为首先要从大方向上,找到瓶颈在哪里;再进入细节去分析,才比较有效率 为什么不建议一开始就上代码级的监控工具呢:一上来就上代码级别的监控,一方面配置这些监控太耗时间,另一方面可能得到的数据,也用不上 另外,我们公司用的是DataDog,可以给每个机器单独的top/ps命令的记录,我们公司从框架级别支持收集一些基本的数据(比如,一个GRPC耗时多久),把AWS的相关数据也都集中在这里,还可以设置起来对应的报警;感觉颇为好用
可观测性(Observability)是指系统可以由其外部输出推断其其内部状态的程度。系统的可观察性和可控制性是数学上对偶的概念。
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。
数据是反映产品和用户状态最真实的一种方式,通过数据指导运营决策,驱动业务增长。数据可分为2种情况:数据监控和数据分析;Wyn嵌入式商业智能软件就提供了完整的数据监控和数据分析能力,下面就为大家进行一个详细介绍。
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