首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
MCP广场
技术百科首页 >云原生 >云原生的监控和管理工具有哪些?

云原生的监控和管理工具有哪些?

词条归属:云原生

以下是一些云原生的监控和管理工具:

一、监控工具

  • Prometheus

这是一款开源的系统监控和告警工具包。它具有强大的多维度数据模型,通过拉取(pull)的方式从目标(如容器、微服务等)收集指标数据。Prometheus提供了灵活的查询语言(PromQL),可以方便地对收集到的数据进行查询和分析,并且支持自定义告警规则。

  • Grafana

Grafana主要用于数据可视化。它可以与多种数据源(包括Prometheus)集成,将监控数据以直观的图表(如折线图、柱状图、仪表盘等)形式展示出来。用户可以通过Grafana创建自定义的仪表盘,以便更好地查看和分析云原生应用的各项指标,如CPU使用率、内存占用、网络流量等。

  • Elasticsearch、Logstash和Kibana(ELK)栈

Elasticsearch是一个分布式搜索和分析引擎,用于存储和索引日志数据。Logstash负责收集、过滤和转发日志数据到Elasticsearch。Kibana则提供了一个可视化的界面,用于查询、分析和展示存储在Elasticsearch中的日志数据。在云原生环境中,ELK栈可用于监控应用的日志信息,帮助运维人员排查故障和了解应用的运行状态。

  • Jaeger

Jaeger是一款开源的分布式追踪系统。在云原生应用中,尤其是微服务架构下,一个请求可能会涉及多个微服务的调用。Jaeger可以跟踪请求在各个微服务之间的流转路径,记录每个服务的调用时间、响应时间等信息,从而帮助开发人员和运维人员分析应用的性能瓶颈、排查故障以及优化服务间的调用关系。

二、管理工具

这是Kubernetes官方提供的Web - based管理界面。通过Kubernetes Dashboard,用户可以直观地查看Kubernetes集群的状态,包括节点信息、Pod状态、Service配置等。它还提供了一些基本的操作功能,如创建、删除和修改Kubernetes资源。

  • Helm

Helm是Kubernetes的包管理工具。它类似于Linux系统中的yum或apt,用于管理Kubernetes应用的部署。Helm通过定义Charts(包含了应用的所有Kubernetes资源定义文件)来简化应用的安装、升级和回滚操作,提高了Kubernetes应用管理的效率。

Istio是一个服务网格解决方案。除了提供微服务间的流量管理功能外,它还具备监控和管理方面的能力。Istio可以收集微服务间通信的指标数据,如请求量、成功率、延迟等,并且提供了可视化的界面来查看这些数据,同时也可以基于这些数据进行流量控制、故障注入等操作。

相关文章
什么是云原生应用 有哪些关键点?
最近讨论云原生应用越来越多,其是指原生为在云平台上部署运行而设计开发的应用。公平的说,大多数传统的应用,不做任何改动,都是可以在云平台运行起来的,只要云平台支持这个传统应用所运行的计算机架构和操作系统
静一
2018-03-28
1.3K0
2022 年,云原生领域有哪些值得关注的趋势?
2021 年,云原生取得很多重要进展。2022 年又有哪些值得关注的趋势?12 月 27 日,阿里云资深技术专家李国强(崭岩)做客 InfoQ 视频号,对云原生趋势做了最新的解读。以下根据直播内容整理,有不改变原意的删减,完整内容可点击查看回放视频
深度学习与Python
2022-03-22
6340
云监控 Barad 的云原生实践
赵轩,高级运维工程师, 腾讯云监控业务运维负责人。 腾讯云监控的 Barad 产品,为云产品提供高效、低成本的海量指标监控服务。 Barad 业务经过云原生能力建设以及容灾能力建设,业务已经实现了自研上云全量级容器化部署及多可用区容灾能力。 Barad 业务上云面临的难点和挑战 在降本增效的大背景下,腾讯云 云监控团队继续提升云原生成熟度,提升系统承载能力和降低单位成本,包括对 Barad 业务在容器化占比提升,跨 az 容灾能力建设,资源利用率优化这些方面,因 Barad 业务量级庞大,如何保障大量级数
腾讯云原生
2023-02-16
5.2K0
云主机有哪些用途和优势
“云”这个词在“互联网+”时代出现的频率越来越高,云计算也充当了互联网快速发展的助推器。当然,云主机市场也随着火了起来,那么它是凭借什么优势得到了客户的认可呢? 云主机和云服务器是同一个产品,只是叫法
静一
2018-03-26
5.2K0
云原生时代,推荐引擎架构有哪些挑战 | AICon
编辑 | 薛梁 在策划 AICon 人工智能与机器学习大会(2021.9.17-18 北京)的时候,首先想到的是推荐广告技术,不管是在工程技术还是在架构方面,也更符合 AI 技术的应用预期。在策划专题之初,我们去拜访了阿里巴巴智能引擎事业部算法平台负责人,阿里妈妈工程技术负责人 张迪(乐迪)老师,一起探讨了关于推荐和搜索的话题。 推荐引擎的核心技术和挑战 这几年整个推荐引擎的演变非常快,推荐引擎里面其实有三个核心的技术,一是召回技术,二是排序技术,三是机制技术,尤其是广告领域,它的机制属性是非常强的。 这
深度学习与Python
2023-04-01
7730
点击加载更多
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档
领券