2018年国内大数据公司50强榜单排名已经公布了出来，大快以黑马之姿闯入50强，并摘得多项桂冠。Hanlp自然语言处理技术也荣膺了“2018中国数据星技术”奖。对这份榜单感兴趣的可以找一下看看。 本篇承接上一篇《DKM平台监控参数说明》，继续就大快的大数据一体化处理架构中的平台监控参数进行介绍和说明。 DKhadoop大数据处理平台架构的安装相关文章已经分享过，详细的内容可以找一下看看。 在上一篇中已经就集群平均负载、集群磁盘使用情况、HDFS监控界面、Hbase监控界面等监控参数进行说明。今天就把剩下的一些监控参数一起介绍完，关于大快大数据处理平台监控参数的介绍就完整了。 2.png 监控 yarn资源管理中已提交的应用程序数量 纵轴表示应用程序数量，单位个 横轴表示时间,单位分钟 （3）正在运行的应用程序 图片3.png 监控 yarn资源管理中正在运行的应用程序数量 资源管理中被杀死的应用程序数量 纵轴表示应用程序数量，单位个 横轴表示时间,单位分钟 2、Spark监控界面 注意：（spark 运行任务后才有监控数据） （1） 最大可使用内存 图片7.png 监控
在上一篇的文章中已经明确说过DKM作为大快发行版DKhadoop的管理平台，它的四大功能分别是：管理功能，监控功能，诊断功能和集成功能。 管理功能已经给大家列举了一些做了说明，今天就DKM平台的监控功能再给大家做细致的分享分析。 DKH大数据通用计算平台.jpg DKM 提供了许多监控功能，用于检测集群健康，组件性能以及集群中运行的作业的性能和资源需求。 同时提供了各个作业所使用资源的许多统计，系统管理员可以通过比较相似任务的不同性能数据以及比较查看同一任务中不同执行的性能数据来诊断性能问题或行为问题。 同时，对集群的各项性能数据进行监控，例如CPU，内存，网络等，一方面能够监控集群的性能状态，一方面能够帮助性能调优。
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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 云 平 台 基 础 上 ，传 统 资 源 监 控 系 统 整 合 Spring、Mybatis、SpringMVC 三大开发框架，并在前端 平台中增设 ECharts 组织，已达到对监控资源进行可 在平台拓扑模块中， 待监控的资源数据均以图例形式进行排列，并且可 以随着资源集群的增删变化形式，来满足系统环境内的拓扑监控需求。 监控资源的数据层访问 监控数据层是生成系统监控指令的直接组织结构，在确保相关执行设备具备良好监控连接能力的前提下，该层次结构可对云计算平台中的海量资源进行连接处理。 监控资源数据层访问流程图 04 实验结论 通过资源监控精度对比、平台监控时效性对比，发现在云计算平台的支持下，海量资源自动监控系统以扩充资源监控精度、提升平台监控时效性水平为目标，在多项软、硬件执行设备的支持下
资源树同步刷新：只是客户端monitor组件资源同步更新后台工作区的流程资源信息。在monitor打开后，后台核心工作区流程的基本信息可能变化（比如：增加作业、增加流程等）。 工作区在文件系统中指向目录为：$TASKCTLDIR/work 什么是流程重载 重载，指将编译后流程信息从开发区加载到工作区，是调度运行时所采用的数据。 立即重载 由于编译后的数据在开发区，因此该数据从调度的角度来讲，并未生效。如果你希望立即采用设计编译后的数据，就需要人工重载操作。 重载方法如下： 在monitor资源树中，右击相应流程，从弹出菜单中选择重载即可 说明：人工重载时，相应流程必须是非启动激活状态。
之前的几篇关于性能监控平台搭建的文章，分别介绍了性能测试中的资源数据采集、存储及展示。今天一起来看下如何完成Locust性能数据的采集。 ? 这是之前介绍过的性能监控平台的整体架构图，想要了解其它部分的搭建，可以查看相关文章《Telegraf安装与简易使用指南》、《InfluxDB安装与简易使用指南》、《Grafana安装与简易使用指南》 因为我们已经完成了资源数据的采集 ，以及监控数据的存储与展示，剩下的就是采集性能数据了。 既然Locust已经有了性能数据的监控功能，为哈还要接入到性能监控平台呢？ 为此我们要解决的就是把Locust性能工具中的性能数据实时的获取到并存储到Influxdb中，这样就完美的解决了Locust性能数据集成问题，让监控平台可以无缝的支持Locust工具。
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是一个支持 Windows 和 Linux 等平台的能够获取机器硬件信息、采集机器资源信息、监控进程资源的库。 平台差异而且很难统一，所以如获取某些硬件的型号序列化，获得进程信息的资源信息，这些需求调用系统相关的API或者使用命令行操作，需要自己定制。 其 API 说明及获得的数据示例如下： 属性 说明 Windows 示例 Linux 示例 FrameworkDescription 框架平台(.NET Core、Mono等)信息 .NET Core 系统已使用内存 : 5988340 VisualStudioVersion : 16.0 ProcessInfo 需要使用超级管理员启动程序，才能使用此功能； 记录某一时刻操作系统的资源数据 此 API 使用时有些地方需要注意，比较监控和刷新信息会消耗一些性能资源。
- Web Vitals Sentry Web 性能监控 - Metrics Sentry Web 性能监控 - Trends Sentry Web 前端监控 - 最佳实践(官方教程) Sentry 后端监控 - 最佳实践(官方教程) Sentry 监控 - Discover 大数据查询分析引擎 目录 默认 Dashboard 定制 自定义 Dashboard 管理 Dashboard Widget 如果您想编辑默认 dashboard 或构建多个 dashboard，每个 dashboard 都有自己的一组独特的 widget，您可能需要考虑我们的自定义 Dashboard 功能，它使您能够创建更强大的数据大屏 添加叠加层将添加另一组数据进行比较。例如，要反映 P50、P75 和 P90，您需要三个叠加层。如果单位(unit)冲突，图表将始终以第一行为基础。 条形图(Bar charts )将按天对结果进行分组，使其适合每日汇总或作为“大图(big picture)”摘要。一个例子是“每天的错误计数(count of errors per day)”。
RestCloud监控平台可以实时的了解和分析API的运行状况和性能数据，同时作为微服务的统一监控中心实时收集所有微服务实例的运行性能数据，所有微服务实例通过心跳或日志的方式汇总监控数据，监控中心通过统一的监控图表或面板进行分析和统计 API监控平台介绍.gif 一、RestCloud监控平台主要特点 1、实时分析和统计所有API及微服务实例的性能； 2、实时获取JVM的运行数据包括内存及线程使用情况； 3、监控微服务的熔断情况； 4、监控分布式事务数据、异常服务数据； 5、全链路监控以及分析API的调用关系。 三、API实时运行数据监控 实时监控每一个API的调用总数、平均响应时间、异常发生次数、当前并发数。 四、RestCloud监控平台对API异常信息监控 当API服务执行异常时系统会立即记录输入输出参数，请求用户的ID，请求发生时间，异常信息等重要数据，以协助管理员事后分析可能发生异常的代码。
标题：DKhadoop大数据处理平台监控数据介绍 2018年国内大数据公司50强榜单排名已经公布了出来，大快以黑马之姿闯入50强，并摘得多项桂冠。 本篇承接上一篇《DKM平台监控参数说明》，继续就大快的大数据一体化处理架构中的平台监控参数进行介绍和说明。 DKhadoop大数据处理平台架构的安装相关文章已经分享过，详细的内容可以找一下看看。 在上一篇中已经就集群平均负载、集群磁盘使用情况、HDFS监控界面、Hbase监控界面等监控参数进行说明。今天就把剩下的一些监控参数一起介绍完，关于大快大数据处理平台监控参数的介绍就完整了。 image.png 监控 yarn资源管理中已提交的应用程序数量 纵轴表示应用程序数量，单位个 横轴表示时间,单位分钟 （3）正在运行的应用程序 image.png 监控 yarn资源管理中正在运行的应用程序数量 监控 yarn资源管理中被杀死的应用程序数量 纵轴表示应用程序数量，单位个 横轴表示时间,单位分钟 2、Spark监控界面 注意：（spark 运行任务后才有监控数据） （1） 最大可使用内存 image.png
我希望达到的效果是－－ 对于有相关项目经验的开发人员，可以起到一个参考的作用 对于没有监控项目经验的人员，也可以让你对如何实现监控平台有一个快速的认知 背景介绍 监控系统对于大数据平台的重要性不言而喻。 首先我们要知道如何采集监控数据，监控数据主要有三种 系统本身的运行状态，例如CPU、内存、磁盘、网络的使用情况 各种应用的运行状况，例如数据库、容器等 处理网络上发送过来的数据 有了数据，我们需要采用合适的存储方案来保存海量的监控数据 然后需要把这些数据在web界面进行展示，把监控指标的变化情况可视化 另外，如果监控系统只能看而不能及时发出告警（以邮件／微信等通知方式），价值也大打折扣 最后，对于这样的大型架构，我们同样需要考虑高可用 由于监控数据（例如CPU、内存等）跟时间点密切相关，我们确定了采用时间序列来存储监控数据。 我们可以把它当作一个HBase的应用，利用它丰富的API和聚合函数来查询监控数据。
EaconTang 基于大数据平台技术开发的统一监控平台Amas开源项目核心开发者。 GitHub ID:EaconTang https://github.com/amas-eye/amas Amas是什么 Amas是基于大数据平台技术开发的统一监控平台，其特点包括： 全维度监控指标，覆盖从操作系统 、中间件、大数据平台(Hadoop/Spark/HBase/Kakfa等)到代码级别 可扩展、自定义的采集框架，支持不同语言(Python/Perl/Shell/...)开发的采集器 基于OpenTSDB 可分组聚合的告警信息，避免海量数据监控场景下的告警风暴 基于Jagger的分布式链路追踪数据提取和展示，历史事件可追溯 可对接基于机器学习的异常检测服务，落地AIOps智能运维 微服务架构，支持docker ToDoList 告警引擎，支持DSL语言定义规则 集成开源的Zabbix、Nagios等监控数据 基于AspectJ的Java字节码注入监控 基于pyrasite的python字节码注入监控 更多AIOps
平台的实例 你需要一个数据科学平台（Data Science Platform）吗？ 它并不适用于所有人。 症状＃2 你正在重新造轮子 不论是小到一个预处理的函数还是大到一个成熟的训练模型。你的团队产出的东西越多，在现有成员和以前的成员间就越有可能出现系统性的成果复制，尤其是项目。 不同的部署途径会引发很多风险，包括前后不一致的 API 接口设计、不一致的认证和登录，以及逐渐枯竭的开发资源。 多个租户 当你在共享硬件资源时，处理敏感或保密性的模型是很有挑战的。单一租户的平台会在同样的资源（机器实例、虚拟内存等）上运行所有的产品模型。 一个固定的数据源平台需要模型的作者安装两种数据连接器：HDFS 和 S3。
监控系统介绍 集群监控&平台监控： 开发一个大数据平台不是我们的目的，稳定的对其使用才是 大数据平台的日志和监控是我们开发人员工作中必不可少的两只眼睛 大数据平台涉及到的组件较多，需要统一的完成集群监控和平台监控 监控分层： 监控粒度、监控指标完整性、监控实时性是评价监控系统的三要素 般我们将监控系统分为三个层次：系统层、应用层和业务层 系统层： 系统层即我们的大数据平台所依赖的服务器层级的监控 实时掌握服务器工作状态 Hadoop集群、Azkaban调度 服务和我们的大数据平台应用等等 对应用的整体运行状况进行了解、把控，确保服务状态正常，服务性能正常 常用监控数据: JVM堆内存、GC、 CPU使用率、线程数、TPS Prometheus：Prometheus是一套开源的监控&报警&时间序列数据库的组合 监控组件评判标准： 监控粒度、监控指标完整度、监控数据实时性 面向的监控对象、监控对象是否可扩展、监控项是否可扩展 unix时间戳，注意是整数，代表的是秒 value：代表该metric在当前时间点的值，float64 step：表示该数据采集项的上报周期，这对于后续的配置监控策略很重要，必须明确指定 tags：监控数据的属性标签
DBA不仅仅是知道如何安装服务器和设置数据库。最重要的职责之一是通过监控实例来识别潜在问题。但应该监控什么，为什么？以下是DevOps，云和数据隐私进入图片的新时代要监控的五大事项。 1性能 传统上，监视数据库性能一直是关注基本要点，观察资源利用率（CPU，内存，I / O）随时间的变化，以及确定前十个执行最差的查询，以便您可以调整它们。 随着数据库越来越多地被包含在DevOps中，导致更多的变化，更常见的是，另一个附加措施已经发挥作用。 3备份 几乎每个数据库都应定期备份，包括频繁的事务日志备份。除非您有一个工作来默认备份实例上的每个数据库，否则很容易错过添加新数据库。顺便说一句，确保您有一个流程来测试备份文件。 4文件增长 随着时间的推移，数据库文件可能会耗尽可用空间，就像这些文件所在的卷一样。因此，事务必须在数据库文件增长时等待，如果文件中没有更多空间或卷上的空间用完，应用程序将停止运行。
点击“作业状态数字”，跳转到“作业监控”页面，展示当前工程下指定状态的作业监控列表数据。 双击数据行打开当前应用工程的侧边窗口，采用圆环图展示当前工程的作业运行状态统计比例和数量。 通过工具栏的“应用工程”和“容器类型”，可进一步筛选符合条件的列表数据。 点击“作业状态数字”，跳转到“作业监控”页面，展示当前作业容器下指定状态的作业监控列表数据。 双击数据行打开当前作业的侧边窗口 节点监控 平台节点又叫控制节点，展示了平台整体的网络架构拓扑图，实时监控各个控制节点的健康程度，以及各个节点的资源利用率。 点击节点弹出节点的状态面板，简要的展示了当前节点的基本信息，逻辑资源和物理资源的使用情况。 消息监控 消息监控以消息种类分组的形式展示了当前用户订阅的平台消息。 消息设置 个性化订阅平台内需要接收的消息种类。订阅按钮打开后，才能在平台中收到该消息种类。推送渠道对应了平台管理 - Admin中设置的用户手机号码和邮箱地址。
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