之前360出的那个mongodb数据同步工具比较老，对于3.X版本的mongodb支持不太好。
愚人节，不开玩笑！约你面基是真的 那个写了如何扩展单个 Prometheus 实现近万K8s集群监控的专家邀你见面聊 就在4月10日，深圳云原生技术开放日~ 大家也可以回味一下之前的这篇文章 我们来看看这位专家会给大家带来什么吧！ · 专家简介 · 黄雷，腾讯云高级工程师，拥有多年大规模 Kubernetes 集群联邦运维经验，曾就职于腾讯云监控团队，目前在腾讯云容器团队负责集群可观测性提升相关工作。 · 分享主题 · 基于Prometheus的云原监控系统架构演进 · 分享内容简介 ·
为了体验Mongodb 的权限管理，我们找一台已经安装好的Mongodb，可以参见这里搭建一个单节点的Mongodb。
杨濡溪，腾讯云后台开发工程师，目前主要负责腾讯云 Prometheus 监控服务、TKE集群巡检等技术研发工作。 杨鹏，腾讯云后台开发工程师，曾负责腾讯云专有云后台技术研发工作，目前主要负责腾讯云 Prometheus 监控服务、TKE集群后台技术研发工作。 引言 Prometheus 作为云原生时代最流行的监控组件，已然成为社区监控事实上的标准，但是在多集群，大集群等场景下，只使用 Prometheus 是远远不够的；单集群场景下我们一般主要关注指标采集、存储、告警、可视化等基础监控能力，随着集群规模的
问题现象：emr控制台“集群监控”-->“集群事件”里会出现“HDFS存储空间使用率持续高于阈值”的告警事件
为什么需要监控？ 为了保证系统的稳定性，可靠性，可运维性。 掌控集群的核心性能指标，了解集群的性能表现； 集群出现问题时及时报警，便于运维同学及时修复问题； 集群重要指标值异常时进行预警，将问题扼杀在摇篮中，不用等集群真正不可用时才采取行动； 当集群出现问题时，监控系统可以帮助我们更快的定位问题和解决问题。 如何构建 HBase 集群监控系统？ 公司有自己的监控系统，我们所要做的就是将 HBase 中我们关心的指标项发送到监控系统去，问题就转换为我们开发，采集并返回哪些 HBase 集群监控指标项。 H
一、日志采集系统 记录用户行为（搜索、悬停、点击事件、按钮、输入，请求异常采集等） PC端、App端（Ios，安卓），前端收集埋点数据
MongoDB 将数据存储为一个文档，数据结构由键值(key=>value)对组成。MongoDB 文档类似于 JSON 对象。字段值可以包含其他文档，数组及文档数组
问题现象：emr控制台“集群监控”-->“集群事件”里会出现“内存使用率持续高于阈值”的告警事件
问题现象：emr控制台“集群监控”-->“集群事件”里会出现“CPU利用率连续高于阈值”的告警事件
如果主分片和副本分片都集中在一个节点上，那是没办法做到高可用的。ES的集群监控状态会返回yellow。因此，我们需要启动更多的节点来承载副本分片。
前言 根据《 Flexera 2020云状况报告》显示，多云环境正在成为企业的标准，93%的企业正在使用这种方式。 在部署架构方面，Kubernetes （K8s）是一种灵活的编排工具，它可以运行在本地、公共云和多个公共云。在这样的环境下，我们需要一套针对云原生环境、完善并且能实现多云监控的监控平台。自建 Prometheus，繁琐的集群关联步骤，让很多开发运维同学从入门到放弃。于是支持快速接入的托管 Prometheus 成为了大家的首选。 上期我们介绍了自建的 K8s 如何接入 Prometheus 监
日志大概意思是：当前集群的可以打开的最大分片数为3000，而目前有2个分片正在写入，并且失败。同时我们查看集群其他使用情况均正常。确实集群当前分片数为3002个。结合客户集群ES版本属于ES7.5.1.我们可以知道。ES7默认每个节点的分片数最大支持1000.可能故障原因就出在这里。于是我们可以尝试把该默认值调大一下。通过如下API
前几篇已经实现了对单个服务实例的监控，当然在实际应用中，单个实例的监控数据没有多大的价值，我们其实更需要的是一个集群系统的监控信息，这时就需要引入Turbine。Turbine能够汇集监控信息，并将聚合后的信息提供给Hystrix Dashboard来集中展示和监控。
开发工作中对于分布式缓存高可用方案（搭建 Redis 缓存高可用方案），Redis 主从架构下是如何保证高可用的呢？
前言 今年6月，Kubernetes （K8s）迎来了8周岁。K8s 大幅降低了容器化应用部署的门槛，目前已在容器编排领域的事实标准。但随着 K8s 上的业务类型越来越丰富，它的配置也越来越复杂，给开发和运维同学带来了不少困难。 在 K8s 环境中，应用程序运行在跨集群内的多个节点，同时服务也将分布在多个集群或者多个云厂商中，这就使得追踪、监控这些应用程序及其所依赖的基础设施的健康状况，具有非常大的挑战性。 在这样的环境下，Prometheus 应运而生，天然支持 K8s，成为容器场景的最佳监控工具。在
Hystrix仪表盘，就像汽车的仪表盘实时显示汽车的各项数据一样，Hystrix仪表盘主要用来监控Hystrix的实时运行状态，通过它我们可以看到Hystrix的各项指标信息，从而快速发现系统中存在的问题进而解决它，OK，本文我们就来看看Hystrix仪表盘要怎么使用。 ---- 本文我们将从两个方面来看Hystrix仪表盘的使用，一方面是监控单体应用，另一方面则整合Turbine，对集群进行监控。本文的案例在上篇文章的基础上形成，因此整个环境的搭建过程这里不再赘述。 监控单体应用 监控环境搭建 不管是监控
58同城作为中国最大的生活服务平台，涵盖了房产、招聘、二手、二手车、黄页等核心业务。58同城发展之初，大规模使用关系型数据库（SQL Server、MySQL等），随着业务扩展速度增加，数据量和并发量演变的越来越有挑战，此阶段58的数据存储架构也需要相应的调整以更好的满足业务快速发展的需求。MongoDB经过几个版本的迭代，到2.0.0以后，变的越来越稳定，它具备的高性能、高扩展性、Auto-Sharding、Free-Schema、类SQL的丰富查询和索引等特性，非常诱惑，同时58同城在一些典型业务场景下
上个礼拜，我搭建了一个mongo分片集群，发现分布式系统保证高可用和高性能的套路都差不多。高性能就是做分片（可以类比为分库分表，将数据分到不同服务器上），在Kafka中叫分区，在mongodb中叫shard，在HDFS上叫DataNode。而保证高可用的方式就是做交叉备份。然后我很好奇Redis是怎么部署的。
回到最初的Ceph运维工程师的问题，本系列讲述的是传统运维向新一代云运维转型之软件定义存储部分的转型，运维是企业业务系统从规划、设计、实施、交付到运维的最后一个步骤，也是重要的步骤。运维小哥最初的梦想搭建一个Ceph存储集群，对接云服务，底层存储实现高可用的数据访问架构。其中运维小哥经历了硬件选型、部署、调优、测试、高可用架构设计等的一系列转型的关卡学习，终于就要到最后的应用上线了。但是往往在生产环境中除了无单点、高可用的架构设计之外还需要平时做一些预案演练，比如：服务器断电、拔磁盘等问题，避免出现灾难故障影响业务正常运行。
今天我们本节介绍DCOS监控模块，主要DCOS监控的背景、选型等，接下来，请阅读：DCOS之监控简介(上)
在前面的章节中，我们快速搭建了基于腾讯云ES的集群，也通过了多种方式去访问管理ES集群。那么在数据接入到腾讯云ES后，我们就需要对存入ES的数据进行分析、探索，以图标的形式展现出来，进而实现高级的数据分析和可视化工作。那么我们来讲一下腾讯云Kibana的相关操作吧
在前几篇的文章中分别就虚拟系统安装、LINUX系统安装以及hadoop运行服务器的设置等内容写了详细的操作教程，本篇分享的是hadoop的下载安装步骤。
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。
Druid 是一个非常强大的数据库连接池，但是它的强大并不仅仅体现在作为一个高性能连接池加快数据访问上和连接管理上，它内置了一个强大的监控工具：Druid Monitor。不仅可以监控数据源和慢查询，还可以监控 Web 应用、URI 监控、Session 监控、Spring 监控等。
Ambari 是 hortonworks推出的管理监控Hadoop集群的Web工具，此处的Hadoop集群不单单指Hadoop集群，而是泛指hadoop 整个生态，包括Hdfs，yarn,Spark,Hive,Hbase,Zookeeper，druid等等，管理指的是可以通过Ambari对整个集群进行动态管理，包括集群的部署，修改，删除，扩展等，监控指Ambari实时监控集群的运行状况，包括运行内存，剩余内存，CPU使用率，节点故障等。所以通过Ambari可以简化对集群的管理和监控，让开发者更多的聚焦与业务逻辑。 Ambari + HDP介绍： Ambari：WEB应用程序，后台为Ambari Server，负责与HDP部署的集群工作节点进行通讯，集群控制节点包括Hdfs，Spark，Zk，Hive，Hbase等等。 HDP：HDP包中包含了很多常用的工具，比如Hadoop，Hive，Hbase，Spark等 HDP-Util：包含了公共包，比如ZK等一些公共组件。 老的集群部署方式： 1. 集群配置(免密登陆，静态IP，防火墙) 2. JDK，MySql 部署 (Hive相关表结构管理，如果没有用到Hive，无需安装) 3. Hadoop Hdfs 部署(修改配置) (分布式文件存储) 4. Hadoop Yarn 部署(修改配置) (MapReduce 任务调度) 5. (可选) Zookeeper部署，需要修改NameNode 和 ResourceManager 的配置文件 6. Hive 部署 (数据仓库，对Hdfs上保存的数据进行映射管理) 7. HBase 部署 (NoSQL数据库，进行数据存储) 8. (可选) Flume，Sqoop 部署(主要用于数据采集，数据迁移) 9. Spark 部署 (计算框架部署) 10. 后面还需要部署 监控框架等等， 部署准备：MySql,JDK,Hadoop,Hive,HBase,Zookeeper,Spark,Flume,Sqoop等 部署缺点：以上全部部署都是通过命令行来部署，麻烦复杂，容易出错，动态扩展较难，无集群监控 部署优点：整体可控，对集群内部运行逻辑比较清楚，只部署需要的服务，所以对集群要求(内存，CPU及硬盘) 可以不是很高 Ambari 集群部署方式： 1. 集群配置(免密登陆，静态IP，防火墙) 2. JDK，MySql 部署 (需要配置Ambari，Hive，Hbase等多张表) 3. 部署Ambari 服务 4. 通过Ambari Web工具 部署Hdfs，Spark，Hive，Zk，Hbase，Flume等，想怎么部署就怎么部署，鼠标选择服务和需要部署的节点即可 5. 通过Ambari Web工具进行集群监控，并且对警告及错误进行处理 部署准备：MySql,JDK,Ambari,HDP,HDP-Util，和上面老的部署方式相比，是不是少了很多 部署注意事项：通过Ambari部署集群对集群节点机器要求比较高，因为有好多关于AmbariServer服务会部署在同一个管理节点上，同时其他集群节点也会同时部署很多其他服务，这对节点的配置(CPU，内存，硬盘)要求比较高，可能运行不起来。 部署优点：部署简单，一键部署，方便监控，方便扩展，多集群同时管理 Ambari 部署步骤： 1. 单节点:Ntp,java,selinux,hosts,hostname,ip 2. 克隆节点，修改ip及hostname 3. 安装mysql，配置免密登陆 4. 安装httpd，配置本地ambari+HDP 的yum源 5. Ambari Server安装及初始化 6. Ambari Server 通过向导安装集群 7. Ambari 使用介绍 8. Hdfs HA的高可用 9. 接下来就可以根据我们的需求使用集群了，这部分后面会有专门章节针对Hadoop MR 和Spark进行详细解读。
Cloudera Manager是一个拥有集群自动化安装、中心化管理、集群监控、报警功能的一个工具，使得安装集群从几天的时间缩短在几个小时内，运维人员从数十人降低到几人以内，极大的提高集群管理的效率。
本期有 HBase入门、HBase集群监控、Kudu vs HBase、Flush与Compaction、MySQL索引优化、Redis 分布式锁。 希望大家会喜欢！
某头部金融机构采用MongoDB存储重要的金融数据，数据量较大，数据规模约2000亿左右，读写流量较高，峰值突破百万级/每秒。本文分享该千亿级高并发MongoDB集群的踩坑经验及性能优化实践，通过本文
问题现象：emr控制台“集群监控”-->“集群事件”里会出现“ 单盘空间使用率持续高于阈值”的告警事件
TenDB Cluster 是腾讯游戏 CROS DBA 团队提供的 MySQL 分布式关系型数据库解决方案。主要特点包括：透明分库分表、高可用的 MySQL 集群服务，透明及在线的扩容及缩容；使得开发者可以仅专注于业务逻辑的开发及运营，无需编写数据分片逻辑。在海量用户并发情况下，也无须关心存储层的负载压力。
登录【控制台】，选择【弹性MapReduce】进入左侧的【集群监控】，可以看到监控分为服务监控与主机监控
业务在使用ES集群读取ES数据，如果同时向ES集群写任务时，会遇到RT涨的情况，会出现一些抖动，尤其是在计算框架大量增加并发度像ES集群写的情况下会出现抖动，目前的话是大数据计算集群减少并发写。以后还是期望增加并发度，加快写入速度，预期会对ES集群读性能带来挑战
一、问题背景二、集群架构介绍三、MongoDB集群分片键修改方案介绍1、原生MongoDB如何修改分片键？2、数据同步方案解决分片键问题3、MongoDB数据同步工具选型4、业务流量切换四、集群架构改造后的收益五、遇到的问题及解决办法(Q&A)六、总结&优化
Hystrix-dashboard是一款针对Hystrix进行实时监控的工具，通过Hystrix Dashboard我们可以在直观地看到各Hystrix Command的请求响应时间, 请求成功率等数据。
问题现象：emr控制台“集群监控”-->“集群事件”里会出现“ 单盘IO设备利用率持续高于阈值”的告警事件
Hystrix Dashboard是Spring Cloud的仪表盘组件，可以查看Hystrix实例的执行情况，支持查看单个实例和查看集群实例，但是需要结合spring-boot-actuator一起使用。 Hystrix Dashboard主要用来实时监控Hystrix的各项指标信息。Hystrix Dashboard可以有效地反映出每个Hystrix实例的运行情况，帮助我们快速发现系统中的问题，从而采取对应措施。 Hystrix的主要优点之一是它收集的有关每个HystrixCommand的一组指标。Hystrix仪表板以有效的方式显示每个断路器的运行状况，具体如下图所示。
那么问题来了，有没有一个更加简单方便的多集群监控和管理方案呢，并且要支持不同版本的集群，最好是 v2、v5、v6、v7 以及最新的 v8 都能统统接管，哈哈，没错了，这里给大家介绍一个我们极限实验室团队最近开发出来的一款免费的多集群监控和管理工具-极限数据平台，目前版本 v0.1，新鲜出炉。
万字长文，详细讲述PCG功能开发一组如何优化改造QQ小世界Feed云系统及腾讯MongoDB团队如何对小世界MongoDB集群进行性能优化，对比看看您的小世界是否面临同样的问题呢，建议收藏学习！ 本文结构速览奉上： 一、业务背景 二、小世界Feed云系统面临的问题及挑战 2.1 老Feed系统主要问题 2.2 新场景下Feed云的问题 三、数据库存储选型 四、小世界Feed云系统改造及优化过程 4.1 Feed云优化改造及成果收益 4.1.1 Feed云优化改造-UFO 4.1.2 Fee
1. 在springcloud 体系中，可以用 hystrix-dashboard 实时监控服务的运行状态。上一文记录了单实例的监控，现在实现集群监控。
Sentinel基于心跳机制监测服务状态，每隔1秒向集群的每个实例发送ping命令：
本文介绍了如何使用Nagios对Hadoop YARN集群进行监控。首先介绍了Nagios的基本概念和架构，然后详细描述了如何使用Nagios对Hadoop YARN集群进行监控。主要包括配置Nagios、定义监控命令和服务、定义服务状态和故障、以及如何使用Nagios进行故障排查。最后，列举了一些常见的问题和注意事项。
Hystrix提供了Hystrix Dashboard来实时监控HystrixCommand方法的执行情况。Hystrix Dashboard可以有效地反映出每个Hystrix实例的运行情况，帮助我们快速发现系统中的问题，从而采取对应措施。
Rancher 2.2.X 版本于3月底正式GA，新版本处理其他部分的优化以外，最大亮点莫过于本身集成了 Prometheus ，可以通过 Rancher 自带 UI 或者 Grafana 查看集群的实时监控，对所有监控进行了一次聚合，不用再和之前一样，每个集群都要安装一个 Prometheus 用于监控，而告警部分也可使用 Rancher 自带的通知组件进行告警。通知方式目前支持 Slack 、 邮件、 PagerDuty 、 Webhook 、 企业微信，由于我司办公使用钉钉，所以我们使用了 Webhook 的方式，告警触发后通知我们的消息服务，然后消息服务将其发送到钉钉进行告警。
问题现象：emr控制台“集群监控”-->“集群事件”里会出现“ DataNode 发生full GC ”的告警事件
小米的弹性调度平台（Ocean）以及容器平台主要基于开源容器自动化管理平台kubernetes（简称k8s）来提供服务，完善的监控系统提高容器服务的质量的前提。不同于传统物理主机，每个容器相当于一个主机，导致一台物理主机上的系统指标数量成本增长，总的监控指标规模相当庞大（经线上统计，每node指标达到10000+）。此外，为了避免重复造轮，需要最大限度的利用公司的监控报警系统，需要把k8s的监控和报警融入其中。在小米现有的基础设施之上，落地该监控，是一个不小的挑战。
近期在开源社区日益火热的Kubernetes项目中用到一款重要组件etcd，渐渐为人们所关注。etcd 是一个分布式键值对存储，设计用来可靠而快速的保存关键数据并提供访问。通过分布式锁，leader选举和写屏障(write barriers)来实现可靠的分布式协作。etcd集群是为高可用，持久性数据存储和检索而准备，还可以用于配置共享和服务发现。Etcd相对于和它有类似功能的zookeeper来说更加轻量级。
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