通过跟踪监控服务器的性能、网络流量、应用程序性能以及用户体验情况,可帮助我们更好地了解整个IT环境运行状态,为系统运维、调优提供支撑。掌握一些好的监控工具可以为我们更好地跟踪服务器状态,持续优化系统提供最佳解决方案。
本文主要列举了一些目前应用最好的开源免费系统监控工具。
01
Nagios
https://www.nagios.org/
Nagios一个强大的开源工具,用于监控系统、网络和基础设施。它是监控工具的鼻祖,它的历史可以追溯到1999年。这个强大的开源工具提供了包括对系统、网络和基础设施的监控。Nagios可以持续监控服务器,跟踪服务器存在的潜在问题,在潜在问题转变成为严重问题之前及时提醒运维人员。Nagios的主要优势在于它的可扩展插件库和个性化定制能力,Nagios的插件库可以显著扩展工具的功能。但是,Nagios的学习曲线有些陡峭,对于初学者来说可能是一个缺点。
02
https://www.zabbix.com
Zabbix是另一个流行的开源监控解决方案,可以用于监控网络、服务器、应用程序等。该工具功能强大,可以有效地管理复杂网络,让运维人员能够详细了解和控制整个基础设施的性能。虽然Zabbix的整个界面不够简练,但Zabbix强大的模板功能可以用来简化整个监控设置。
03
Prometheus
https://prometheus.io/
Prometheus是一个基于时间序列数据库的开源监控系统,专门用于监控大规模的微服务和容器。特别适合在Kubernetes环境中收集各类运行指标并提供报告,这个工具是云原生体系的最爱。
另外,可以通过集成Grafana,提高Prometheus的可视化能力。
04
Grafana
https://grafana.com/
Grafana是一个支持多平台、可分析、可视化的开源平台,经常与Prometheus等监控工具结合使用。它支持基于监控数据创建美观、直观的仪表盘。
Grafana可以将应用服务器的响应时间、并发数、CPU指标、内存指标等监控数据转化为可视化图表,使运维人员更容易掌握运行趋势或者系统问题。
05
https://www.netdata.cloud/
Netdata是一个用于实时监控系统和应用程序的性能和运行状况的轻量级开源监控工具。它可以在各种系统上运行,并且它的前端WEB页面的易用性也很好。
Netdata可以提供有关服务器的磁盘I/O、CPU使用率、RAM使用率和网络带宽的分析。
06
ELK Stack
ELK Stack是一组工具,用于分析结构化或非结构化数据。ELK Stack结合了Elasticsearch、Logstash和Kibana三种开源工具,可以在大部分类型的结构化或非结构化数据中进行实时检索并分析,并提供分析报告。目前广泛用于系统运行日志和事件数据分析。
在微服务体系架构中,ELK Stack可以从每个微服务中收集日志,分析数据,并以易于理解的形式进行呈现。但ELK整体运行比较消耗资源,因此建议定期调整ELK配置,以避免浪费资源。
07
Icinga
https://icinga.com/
Icinga是一个开源的网络监控系统,它可以检查网络资源的可用性,将网络中断信息及时通知用户,并根据数据生成性能报告。这个工具有良好的可伸缩性和可扩展性,非常适合大型复杂环境。
在一个庞大的IoT设备网络环境中,Icinga 可以跟踪每台设备,确保它们处于在线状态并正常运行。但Icinga的设置可能有点复杂,第一次使用的用户需要花点时间。
https://www.cacti.net/
Cacti是一个基于Web的网络监控工具,它使用RRDTool来存储和显示网络统计数据。它提供了快速的轮询器、先进的图形模板以及多种数据采集的方法。
如果网络中的设备类型比较多,Cacti的SNMP支持从各种网络设备中提取指标,并以易于理解的图形显示指标信息。但Cacti的主要缺点是用户界面并不怎么直观。
09
OpenNMS
https://www.opennms.com/
OpenNMS是一个开源网络管理应用程序,提供自动发现、事件管理、通知管理、性能检测和服务保证等功能。例如,OpenNMS可以监控核心网络设备,并提醒高延迟链路或故障设备等问题。
10
Collectd
https://github.com/collectd/collectd
Collectd是一个可执行的守护进程,它可以定期收集系统和应用程序性能指标,并存储这些数值。这个工具它非常轻量级,几乎可以在任何系统上运行。
例如,Collectd可以用来监视小型家庭网络,并收集网络延迟、带宽使用和设备状态相关的数据。将Collectd与Grafana等可视化工具结合使用,可获得更加完整的监控解决方案。
11
Sensu
https://github.com/sensu
Sensu是一个开源的监控事件管道,提供自动化的监控工作流程。Sensu强大的框架能够用于各种小型、大型云基础实施,方便用于观察、自动化和控制。特别适合用于云基础设施。
例如,在一个多个不同服务的大型云环境中,Sensu不仅可以监控这些服务的状态,还可以自动响应类似自动重新启动失败等服务的事件,
12
InfluxDB
https://github.com/influxdata/influxdb
InfluxDB其实是一个能够处理高写入和高查询负载的时间序列数据库,旨在存储大量带时间戳的数据,它的高性能结构可以处理大量的写入和查询负载,支持存储、分析一段比较长时间内的趋势数据。
因此,InfluxDB可以成为监控应用程序、实时分析等的理想选择。
例如:我们要跟踪网站的用户参与度,InfluxDB可以存储包括点击率、跳出率和停留时间等相关指标。这为我们提供了一个用户行为随时间变化的全面数据视图。
另外,由于InfluxDB本质是个数据库,为了便于分析,可以与Grafana结合在一起实现监控数据可视化。
13
Fluentd
https://github.com/fluent/fluentd
Fluentd是一个数据采集和分析的开源工具,可用于建立统一的日志基础设施。支持从Web服务器、数据库和应用程序等各种来源收集日志,并以多种格式输出。并且还可以将日志和报告可以发送到Elasticsearch。
14
Telegraf
https://github.com/influxdata/telegraf
Telegraf是一个用于收集、处理、聚合和编写指标的代理,用于收集和发送各种系统指标。它是InfluxData平台的一部分(InfluxDB也是InfluxData的一部分)。
假如需要监视在不同平台上运行的几个不同应用程序的性能。那么可以使用Telegraf从每个应用程序中收集指标并将其存储到InfluxDB,从而创建统一的监控平台。Telegraf简单且灵活,但它也只是一个日志指标代理。
15
Logstash
https://github.com/elastic/logstash
Logstash是ELK Stack的一个重要组成部分,充当数据处理的管道。它可以从几乎任何类型的源获取数据、动态转换数据并将数据发送到目的地。
假如我们要监控来多个系统(如Web服务器,安全设备和数据库),Logstash可以收集所有这些系统的日志,将收集到的数据以统一的格式发送到Elasticsearch。这使得分析和故障排除更加容易。Logstash虽然强大,但Logstash需要消耗一定的资源,如果您在较大的环境中使用Logstash,需要定期监控性能和微调,以避免资源浪费。
以上列举的几个工具各有优缺点,选择合适的系统监控工具取决于具体的运行环境和对监控的要求。另外,在实际生产环境中,工具无法解决所有的问题,但是一个好的工具可以为我们提供最佳的解决方案。