如果你是一名系统管理员，或者是一名好奇的软件开发工程师，那么你很有可能在平常挖掘日志信息的时候找到一些很有价值的信息。
前言 随着Devops、云计算、微服务、容器等理念的逐步落地和大力发展，机器越来越多，应用越来越多，服务越来越微，应用运行基础环境越来多样化，容器、虚拟机、物理机不一而足。 面对动辄几百上千个虚拟机、容器，数十种要监控的对象，现有的监控系统还能否支撑的住？来自于容器、虚拟机、物理机的应用日志、系统服务日志如何采用同一套方案快速、完整的收集和检索？怎样的架构、技术方案才更适合如此庞大繁杂的监控需求呢？本文主要从以下几个方面来分享下笔者在日志监控方面的一些经验。 目录 一、DevOps浪潮下带来的监控挑
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。
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。
设计一个高并发、高可用的分布式秒杀系统是一个非常具有挑战性的任务，需要从架构、数据库、缓存、并发控制、降级限流等多个维度进行考虑。以下是一个典型的秒杀系统设计思路：
随着Web应用规模的不断扩大，日志监控变得越来越重要。对于Nginx这样的Web服务器，实时监控和分析其日志信息可以帮助我们迅速发现问题、进行性能调优。本文将介绍如何使用Loki、Promtail和Grafana搭建一个高效的Nginx日志监控系统。
在实际的性能分析中，一个很常见的现象是，明明发生了性能瓶颈，但当你登录到服务器中想要排查的时候，却发现瓶颈已经消失了。或者说，性能问题总是时不时地发生，但却很难找出发生规律，也很难重现。
概要 为什么要做监控 线上发布了服务，怎么知道它一切正常，比如发布5台服务器，如何直观了解是否有请求进来，访问一切正常。 当年有一次将线上的库配置到了Beta，这么低级的错误，排错花了一个通宵，十几个人。 某个核心服务挂了，导致大量报错，如何确定到底是哪里出了问题。 SOA带来的问题，调用XX服务出问题，很慢，是否可以衡量？ 由于业务系统数量大，每天都会产生大量的系统日志和业务日志，单流式业务的一台服务器产生的日志达400M 想直接查看内容打开可能几分钟，而且内容之多根本无法查看，给开发和运维带来诸多不便，
本文讲述了如何构建一个全链路日志监控平台，包括数据采集、存储、查询和分析等方面的技术实现。同时，文章还探讨了在构建过程中所遇到的挑战和问题，以及解决方案。
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。
近年，Spring Cloud俨然已经成为微服务开发的主流技术栈，在国内开发者社区非常火爆。我近年一直在一线互联网公司（携程，拍拍贷等）开展微服务架构实践，根据我个人的一线实践经验和我平时对Spring Cloud的调研，我认为Spring Cloud技术栈中的有些组件离生产级开发尚有一定距离。，比方说Spring Cloud Config和Spring Cloud Sleuth都是Pivotal自研产品，尚未得到大规模企业级生产应用，很多企业级特性缺失（具体见我后文描述）。另外Spring Cloud体系还缺失一些关键的微服务基础组件，比如Metrics监控，健康检查和告警等。所以我在参考Spring Cloud微服务技术栈的基础上，结合自身的实战落地经验，也结合国内外一线互联网公司（例如Netflix，点评，携程，Zalando等）的开源实践，综合提出更贴近国内技术文化特色的轻量级的微服务参考技术栈。希望这个参考技术栈对一线的架构师（或者是初创公司）有一个好的指导，能够少走弯路，快速落地微服务架构。
近年，Spring Cloud俨然已经成为微服务开发的主流技术栈，在国内开发者社区非常火爆。我近年一直在一线互联网公司（携程，拍拍贷等）开展微服务架构实践，根据我个人的一线实践经验和我平时对Spring Cloud的调研，我认为Spring Cloud技术栈中的有些组件离生产级开发尚有一定距离。比方说Spring Cloud Config和Spring Cloud Sleuth都是Pivotal自研产品，尚未得到大规模企业级生产应用，很多企业级特性缺失（具体见我后文描述）。另外Spring Cloud体系还缺失一些关键的微服务基础组件，比如Metrics监控，健康检查和告警等。所以我在参考Spring Cloud微服务技术栈的基础上，结合自身的实战落地经验，也结合国内外一线互联网公司（例如Netflix，点评，携程，Zalando等）的开源实践，综合提出更贴近国内技术文化特色的轻量级的微服务参考技术栈。希望这个参考技术栈对一线的架构师（或者是初创公司）有一个好的指导，能够少走弯路，快速落地微服务架构。
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。
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。
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。
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。
昵称：院长 性别：男 爱好：羽毛球，乒乓球，嗨歌，钻研技术 技能：在下方 职位：落魄技术
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。
上一篇《100行代码，搞定http监控框架》介绍了通用+可扩展的http监控平台的架构： 监控平台层：调度监控项，通过后台管理监控项 信息管理层：通过服务和后台维护集群，告警接收人，告警策略等信息 告警发送层：通过接口发送邮件，短信，微信等消息 创业型公司，如果没有上述完善的基础设施，可以简化为一个通用+可扩展的http监控框架： 调度器：100行的伪代码，简述了调度器的原理 可扩展配置：通过配置文件来维护监控项、集群、告警人信息，同时保持扩展性 不少同学留言问，这个框架日志监控覆盖不了，RPC接口监控覆盖
近年，Spring Cloud俨然已经成为微服务开发的主流技术栈，在国内开发者社区非常火爆。
上一篇《100行代码，搞定http监控框架》介绍了通用+可扩展的http监控平台的架构：
最近很多人在咨询日志监控的事情，对于日志这个问题，简单也简单，不简单也不简单，日志最先反映出应用当前的问题，在海量日志里面找到我们异常记录，然后记录下来，并且根据情况报警，大家可以监控系统日志、nginx、Apache、业务日志。想用好用对，不是辣么容易，一直想系统的写下，无奈人比较懒，就把自己的微薄经验跟大家一起互相学习下。zabbix最主要的是监控日志文件中有没有某个字符串的表达式，支持日志文件正则和关键字正则，其是把日志文件中符合关键字的日志过滤出来入库，不包含的日志不采集，且只支持主动模式。
前面介绍了企业级监控概述及发展等相关的知识点，今天我将详细的为大家介绍 如何做好企业监控系统运维相关知识，希望大家能够从中收获多多！如有帮助，请点在看、转发朋友圈支持一波！！！
在现代的分布式系统中，日志数据是非常重要的。为了监控和分析日志数据，Elasticsearch 已经成为了一个非常流行的选择。Elasticsearch 不仅可以存储大量的日志数据，还可以实时地搜索和分析数据。但是，当您的系统发生异常情况时，如何及时获得通知呢？这就需要一个实时的告警框架了。本文将介绍基于 Elasticsearch 的实时告警框架，并推荐一个强大的工具：Frostmourne。
前言 随着Devops、云计算、微服务、容器等理念的逐步落地和大力发展，机器越来越多，应用越来越多，服务越来越微，应用运行基础环境越来多样化，容器、虚拟机、物理机不一而足。面对动辄几百上千个虚拟机、容器，数十种要监控的对象，现有的监控系统还能否支撑的住？来自于容器、虚拟机、物理机、网络设备、中间件的指标数据如何采用同一套方案快速、完整的收集和分析告警？怎样的架构、技术方案才更适合如此庞大繁杂的监控需求呢？ 上篇文章《建设DevOps统一运维监控平台，先从日志监控说起》主要从日志监控的方面进行了分享，本篇文章
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在传统的信息系统架构模式下，各个组织或各个部门根据各自的业务需求，在不同时期不同技术环境下建设出各自的信息系统。随着信息化建设的不断推进，业务活动呈现高频化、碎片化、场景化的特点。随之而来的是对系统的处理能力、容量、业务持续性、需求响应速度、运维响应速度的更高要求。
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。
美团外卖是一款在线外卖订购平台，为用户提供便捷、快速、多样化的外卖服务。其系统架构设计是非常重要的，本文将从以下几个方面进行阐述。
日志监控，是每个公司必须解决的一个问题。创业型公司，如何用半天的时间，搞定一个可扩展，通用的日志监控框架，是今天要聊的话题。
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。
告警处理无记录，和企业运维流程脱节，怎样形成知识沉淀？-----所谓的知识库，线下整理不及时，增加工作负担。
来源：cnblogs.com/dengbangpang/ p/12961593.html
前面几章蜻蜓点水的介绍了elasticsearch、apm相关的内容。本片主要介绍怎么使用ELK Stack帮助我们打造一个支撑起日产TB级的日志监控系统
在搭建Web服务器时，需要考虑多个因素以确保服务器的性能、安全性和可扩展性，以下是一些主要考虑因素的详细描述：
今天给大家推荐一款集业务监控点监控、日志监控、数据可视化以及监控告警为一体的国产开源云监控系统，众多云监控插件直接部署即可使用。不多说了，直接上吧。
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。
本文主要介绍怎么使用 ELK Stack 帮助我们打造一个支撑起日产 TB 级的日志监控系统。
“监控”是微服务治理的一个重要环节，监控系统的完善程度直接影响到我们微服务质量的好坏，我们的微服务在线上运行时，有没有一套完善的监控体系能去了解到它的健康情况，这对整个系统的可靠性和稳定性非常重要。
本文主要介绍怎么使用 ELK Stack 帮助我们打造一个支撑起日产 TB 级的日志监控系统。很多细节知识，一篇文章是不够的，本文主要介绍了核心知识点。
微博平台监控技术负责人，负责微博平台、PC微博大规模监控系统的建设，主要关注实时大数据、运维自动化、智能化方向，2014年加入微博，之前曾在新浪、搜狐等公司从事运维监控方面的工作。
The following article is from 腾讯技术工程 Author 腾讯程序员 作者：龙逸尘，腾讯 CSIG 高级工程师 为什么要构建监控系统 在后移动互联网时代，良好的用户体验是增长的基础，稳定的使用体验就是用户体验的基础。大型的互联网公司，特别是面向 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。 大型
为什么要构建监控系统 作者：龙逸尘，腾讯 CSIG 高级工程师 在后移动互联网时代，良好的用户体验是增长的基础，稳定的使用体验就是用户体验的基础。大型的互联网公司，特别是面向 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。 大型互联网公司的业务系统都是大规模的分布式系统，各种业务应用和基础组件（数据库、缓存、消息队列等）共同
本文主要介绍怎么使用 ELK Stack 帮助我们打造一个支撑起日产 TB 级的日志监控系统。在企业级的微服务环境中，跑着成百上千个服务都算是比较小的规模了。在生产环境上，日志扮演着很重要的角色，排查异常需要日志，性能优化需要日志，业务排查需要业务等等。
一 可观测架构1 可观测数据处理架构设计流水日志日志index以及检索（es）监控指标（组件模调+业务指标）告警指标（参考监控指标，分别划分不同场景的阈值+告警级别+处置方法=sla）处理架构选型推荐开源2 系统可观测白盒：描绘出系统架构，以及系统的数据流链路，在数据链路上关键处打点上报日志+指标3 用户可观测黑盒：决定以什么方式告知用户异常（push？console前台监控？）二 可观测前置条件1 服务状态感知 （client视角，结构化日志、模调指标）2 服务状态采集（数据server视角，es，普米）
yuhuliu，腾讯研发工程师，关注存储、大数据、云原生领域。 摘要 医疗资讯业务在高速发展过程中，形成了覆盖不同场景、不同用户、不同渠道的几十个业务，以及上千个服务。为了高效满足用户多样化的需求，腾讯医疗技术团队通过 TKE 上云，使用 Coding DevOps 平台，以及云上可观测技术，来提升研发效率、降低运营运维成本。本文介绍我们在上云过程中一些实践和经验，以及一些思考和选择。 业务背景 stage1: 腾讯医疗资讯平台主要包括了医典、医生、医药等核心业务，其中医典主要提供医疗相关内容获取、医疗知
近年来，超级APP逐渐崛起，各大互联网巨头纷纷推出小程序开放平台。在此背景之下，是否需要实现自己的小程序开放平台？又该如何实现？这些问题困扰着很多公司。作为当前市面上商业化程度最高的小程序容器技术，FinClip 帮助多家大型企业成功构建起小程序开放平台。以下通过某云盘APP为例，简单聊聊小程序开放平台的技术架构。
为什么要监控 对系统不间断实时监控 实时反馈系统当前状态 保证业务高可靠的运行 怎么监控 监控工具：free，vmstat，df，top，ss，iftop... 监控系统：Zabbix（监控非容器，监控容器会比较麻烦），Open-Falcon（监控非容器，小米开源），Prometheus image.png 监控什么 硬件监控：温度，硬件故障等（prometheus原生不支持，但是有开源的agent）； 系统监控：CPU，内存，硬盘，网卡流量，TCP状态，进程数（prometheus原生支持）； 应用
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