专家工程师 目 录 运维监控需求来源 01 监控痛点：全面完备、跨云 02 夜莺介绍： 国产开源监控系统 03 夜莺设计实现：Agentd 数据采集 04 夜莺设计实现：Server 数据处理 05 夜莺设计实现：技术难点及细节 06 运维监控需求来源 第一部分 如果贵司的业务强依赖IT技术，IT故障会直接影响营业收入， 稳定性体系一定要重视起来，而监控，就是稳定性体系中至 关重要的一环 定位』都是面向尽快『止损』来 实现。 监控痛点：全面完备、跨云 第二部分 端上、链路、资源、组件、应用多维度跨云监控，不管哪个 环节出问题都能及时感知 产品要求 01.端上、链路、资源、组件、应用多维度跨云监控 端上 卡顿 崩溃 链路 连通性 链路质量 服务端 硬件资源 组件服务 业务应用 夜莺介绍：国产开源监控系统 第三部分 国产开源监控产品相对比较匮乏，夜莺希望重新定义国产开 上图展示部分社区用户，加入夜莺社群，请联系微信：UlricQin Nightingale 众多企业已上生产，共同打磨夜莺 Server01 Server02 Agentd Agentd LoadBalance 1. 单机版Prom 2. 集群版m3db 3. 集群版n9e-tsdb 3种存储方案，按需选择 Agentd 夜莺设计实现 Agentd 数据采集 第四部分 监控

等等，还有云厂商提供的监控系统，比如华为云的云 监控、腾讯云的云监控、阿里云的云监控，甚至有些云厂商会提供多个割裂的监控系统，比如阿里云不但 有云监控，还有 ARMS，还有 SLS。 大部分公司都不会只使用一套监控系统，网络设备的监控可能采用的 Zabbix，Kubernetes 的监控可能 用的 Prometheus（Kubernetes 可能有多套，以至于 Prometheus 可能有多套）或者 ，不接受运维，如果老 板要求必须接，那就只能加人了，或者明确说明在架构调整好之前，不负责 SLA，反推业务改造。 上面介绍的两个告警规则优化原则，是最重要的两个原则。照做的话，可以搞定大部分无效告警。 除了原则方面，另一个应对过多告警的方法就是靠产品工具了，比如告警事件在哪些时间段发送、如何过 滤、如何屏蔽、如何抑制等等，通常，监控系统和统一的 OnCall 中心（ PagerDuty host1，还是 cpu_usage_idle 这个指 标。很明显，这两个告警事件是有关联关系的，指代的是一个问题，只是时间戳不同，这样的两个 event，就可以收敛为一个 alert。 从实现上来说，告警策略（也称告警规则）+ 指标标签集的哈希值，可以作为 alert 的唯一标识。比如 刚才的例子，告警策略的 ID 假设为 32，标签集是：[“name=cpu_usage_idle”,

ifconfig 命令，每 10 秒执行 一次，每次都看到一个巨大的当前值，而且一次比一次大。如果采集器不做计算，把这个值原封 不动上报给监控服务端，那计算增量、计算速率这个需求，就要放到服务端来实现了，所以服务 端必须要能对这种类型的数据建模抽象，也就是所谓的 Counter 类型。 时序数据 PromQL 就是查询时序数据的一种 Query Language，要想对 PromQL 有了解，得先搞清楚时 文档中有一个章节专门介绍函数，各个函数的介绍中，都会写明是用于 instant- vector，还是用于 range-vector，如果不理解查询类型，就无法很好的应用这些函数。 查询选择器 PromQL大括号里的部分是 selector，查询选择器，用于从一大堆监控数据中，过滤出真正关心 的数据，在 Prometheus 生态里，时序数据的标识，就是一堆标签集合，所以这里的过滤，就 是针对标签做过滤，支持四类操作符： by (pod) * on (pod) group_left(label_version) kube_pod_labels 我们来掰开揉碎这个 promql 看一下具体的意思，乘号前面的部分，是一个典型的统计每秒 5xx 数量的语法，group by pod。 然后我们乘以 kube_pod_labels，这个值是1，所以对整体数值没有影响，而 kube_pod_labels

metric类型 ⽇日志类型 ⾃自定义类型 ⼿手段 时间序列列数据 ⽇日志处理理流 ⾃自研 ⽤用户端监控 apm ⾃自研 客户端 播放器器 metric⽅方案选型 • 能覆盖⼤大部分监控场景 • 固定⼏几种数据类型 ✦ Counter ✦ Gauge ✦ 等.. • 时序数据 ✦ 具有统计特性 ✦ 具有规律律性 metric数据特征 选型原则 •