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。
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”。
企业随着业务的发展以及新IT技术的不断引入,应用系统的IT资源规模是越来越大,IT架构的复杂性也与日俱增。这种情况下,需要通过多种监控系统,不同的途径来感知业务系统活没活,活的好不好,用户体验怎样。常见的监控系统类型就包括:基础环境监控、网络监控、系统监控、数据库监控、应用监控、用户体验监控等等。
对于一些大型的互联网企业来说,每天处理数据是非常麻烦的,既要保证处理数据的速度,还要保证处理数据的效率,所以很多公司都选择使用开源应用性能监控系统来帮助,那么开源应用性能监控系统是什么呢?开源应用性能监控系统是否有必要使用?
在微服务架构的系列文章中,前面已经通过文章分别介绍过了微服务的「服务注册 」、「服务网关 」、「配置中心 」,今天这篇文章我们继续来聊一聊另外一个重要模块:「 监控系统 」。
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:
因为在微服务的架构下,我们对服务进行了拆分,所以用户的每次请求不再是由某一个服务独立完成了,而是变成了多个服务一起配合完成。这种情况下,一旦请求出现异常,我们必须得知道是在哪个服务环节出了故障,就需要对每一个服务,以及各个指标都进行全面的监控。
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。
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。
本文转载自刘云. 基于Zabbix的播控系统自动化运维[J]. 西部广播电视, 2019, No.460(20):230-231+253.
作者 金 戈 沃趣科技技术专家 传统监控系统面临的问题 Prometheus的前身:Borgmon Borgmon介绍 应用埋点 服务发现 指标采集与堆叠 指标数据存储 指标 指标的查询 规则计算
经济高速发展的今天,我们处于信息大爆炸的时代。随着经济发展,信息借助互联网的力量在全球自由地流动,于是就催生了各种各样的服务平台和软件系统。
上一篇介绍了,前端为什么要有监控系统?前端监控系统的意义何在?有小伙伴看完后留言想听些详细的实现。那么本篇我们就开始介绍前端监控如何实现。
闫晓宇,同程艺龙数据库技术专家,具有多年互联网行业DB运维经验,在游戏、O2O及电商行业从事过DBA运维工作。2016年加入同程艺龙,目前在团队负责数据库架构设计及优化、运维自动化、MySQL监控体系建设、DB私有云平台设计及开发工作。
路径:菜单 -> 数据库监控 -> Mysql数据库 -> 新增Mysql数据库监控
随着科技的飞速进步,视频监控系统已经成为了我们生活和工作中不可或缺的一部分。从最早的模拟监控系统到现在的数字监控系统,视频监控经历了漫长的发展历程。如今,我们生活在一个被视频监控系统包围的时代,无论是城市交通、银行、商场、公共场所等,都离不开视频监控系统的应用。
监控系统的本质是通过发现故障、解决故障、预防故障来为了保障业务的稳定。而要想在企业内实现监控系统的体系化建设落地,需要从以下三个方面着手建设,分别是监控技术体系、监控指标体系、监控管理体系。
Prometheus(由go语言开发)是一套开源的监控&报警&时间序列(按照时间排序)数据库的组合。适合监控docker 容器。因为kubernetes(俗称k8s)的流行带动了prometheus的发展。它可以监控主机,服务,容器
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。
点击关注公众号,Java干货及时送达 来源:www.cnblogs.com/xiaoyuxixi/p/12235979.html 新公司要上监控,面试提到了 Prometheus 是公司需要的监控解决方案,我当然是选择跟风了。 之前主要做的是 Zabbix,既然公司需要 Prometheus,那没办法,只能好好对比一番,了解下,毕竟技多不压身。 但稍稍深入一点,我就体会到了 Prometheus 的优点,总结一下这两种监控方式。 两种监控工具的历史简介 Prometheus Kubernetes 自从
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。
1,离线数据处理:项目内容为通过对网站访问日志的采集和清洗,结合数据库中的结构化用户数据,统计并展示网站的PV、UV情况,以对网站的运行情况进行监控。通过此项目,回顾并串联前面讲述的离线数据处理相关技术,如:FIune、Sqoop、Hive、Spark等,了解和掌握PB级数据离线处理的一般过程和架构。
前面介绍了如何利用Python搭建一个网站并且介绍了如何在其中执行Oracle命令并在前端显示出来
3、prometheus根据配置定时去拉取各个节点的数据,默认使用的拉取方式是pull
接下来的这个专题为将Linux/unix的CPU内存信息保存起来然后进行分析最后展现在网页中
系统主要针对于各类平台的服务器和各种网络设备的物理层、网络层和应用层的监控。系统记录各类检测信息,从而能使各种故障信息即时通过终端界面、短信、EMAIL、声音来报警或预警,方便维护人员有效处理各种故障信息。对于已经记录的历史信息数据,系统提供了分析决策的工具,起到优化整体系统资源的目的。为简便维护工作,系统提供了版本管理、远程控制管理、资产设备管理、运行维护工作提醒等各类的日常运行维护工具,简便于运行维护工作的开展。
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
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。
前面介绍了如何利用Python搭建一个网站并且介绍了如何在其中执行Oracle命令并在前端显示出来,这节讲述自定义命令相关的知识
Prometheus受启发于Google的Brogmon监控系统(相似的Kubernetes是从Google的Brog系统演变而来),从2012年开始由前Google工程师在Soundcloud以开源软件的形式进行研发,并且于2015年早期对外发布早期版本。2016年5月继Kubernetes之后成为第二个正式加入CNCF基金会的项目,同年6月正式发布1.0版本。2017年底发布了基于全新存储层的2.0版本,能更好地与容器平台、云平台配合。
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。
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。
如果你是一位前端工程师,那你一定不止一次去解决一些顽固的线上问题,你也曾想方设法复现用户的bug,结果可能都不太理想。 怎样定位前端线上问题,一直以来,都是很头疼的问题,因为它发生于用户的一系列操作之后。错误的原因可能源于机型,网络环境,复杂的操作行为等等,在我们想要去解决的时候很难复现出来,自然也就无法解决。
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。
监控系统是运维工作中不可或缺的一部分,它可以帮助我们监控系统的健康状况、运行状态和性能指标等,及时发现和解决问题,确保系统的可靠性和稳定性。SRE对监控系统最基本的需求就是:监控是SRE的第三只眼,使得可以在系统出问题时我们能及时感知到。
最近几年一直在使用监控系统,主要使用Zabbix和Prometheus 两个监控工具,对于这两个监控系统有一些使用实践方面的经验,通过对比的方式来和大家分享一下。
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。
分布式系统的架构,业务开发,这些在良好的思路和设计文档规范之下,是相对来说好处理的,这里的相对是指比较分布式架构下生产环境的突然故障。
如果上面的对话,每天都会高频出现在 QQ、微信之中,你是否会炸毛,尤其是深夜梦正香甜时。
我们经常讲:研发人员有两只眼睛,一只是监控平台,另一只是日志平台。在对性能和高可用讲究的场景里,监控平台的重要性再怎么强调也不过分。
加油站智能视频监控系统集行为识别、人员状态检测、信息收集等作用于一体,提早识别和干涉预警。加油站智能视频监控系统对面部识别、车辆识别、红外热成像仪等前面认知安装设备在加油站进出口等地区,完成多维度、全因素的数据采集。
CMDB作为企业运维的IT主数据,在建设初期企业常常“报以厚望”,希望通过CMDB的建设,为IT运维体系的建设打好基础,为后续更多的运维系统提供数据支撑,提高业务连续性。但往往建设完毕后出现弃用、推广难等问题,根本用不起来,而原因一般都较为复杂。本文将从CMDB在两种应用场景中的作用,简单讲述为什么CMDB建设后很难推广使用。
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。
作为运维者,第一个接触的基本上是监控平台,各种各样的监控,看各种各样的指标,好像没有监控就觉得不正常,那么为什么需要监控呢?
ai智能视频监控系统,不但具备超清视频画面品质,并且适用智能分析和智能鉴别。与传统的的视频监控对比,ai智能视频监控系统,人员行为着装分析监控报警,安全性更高,大大的减少了过去人力查找和人力值勤的不便。ai智能视频个人行为监控系统已慢慢深层次到交通出行、工程建筑、自然环境、建筑工地施工、石化煤矿作业等行业,并具备非常好用的基本功能和健全的场景解决方案。
目前监控系统越来越重要,同时也越来越完备。不但能很好地解决上面这几点诉求,还沉淀很多监控系统中的稳定性相关的知识。当然,这得益于对监控体系的持续运营,特别是一些资深工程师的持续运营的成果。
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。
首先,我们结合《SRE Google 运维解密》,通过梳理监控系统的脉络,知道一旦离开了监控系统,我们就没法辨别一个服务是不是在正常提供服务,就如同线上的服务在疯狂裸奔。
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