cache资源 • db资源 • mq资源 • lb资源 • es资源 • 分布式⽂文件 • 进程监控 业务层 • qps/tps • 耗时分布 • 饱和度 • 吞吐量量 • 依赖响应 • 缓存命中率 • 调⽤用链 • SLA • ⽇日志 播放质量量 • 点播/直播 • 播放卡顿 • 平均⾸首帧 • 播放失败率 • 弹幕加载 分析监控场景对应监控⼿手段 类型 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 如何推进？ 服务端监控 场景 分析监控场景对应监控⼿手段 类型 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

监控数据采集，all in one的agentd Agentd 进程存 活 端口监 控 插件脚 本 日志监 控 网络设 备 中间件 类 数据库 类 • 支持在web上配置采集策略，不同的采集可以指定 不同的探针机器、目标机器，便于管理和知识传 承 • 独创在端上流式读取日志，根据正则提取指标的 机制，轻量易用，无业务侵入性 • 内置集成了多种数据库中间件的采集以及网络设

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 Nightingale， 日志的监控可能用的 Elastalert，如果上云了，可能还会有多套不同的云监控（尤其是多云场景下）。 监控系统的重心，通常是采集、存储、可视化、生成告警事件，但通常都不具有完备的事件后续处理能 告警自动处理的这段逻辑，未必一定能够做到告警自愈，有的时候只是使用这个机制来抓现场，也是非常 有价值的。比如某个进程挂掉了，在挂掉的时候我想知道当时机器的一些运行情况，比如各项资源的占用 情况、系统日志的信息等等，我们就可以借助告警自动处理的这个方式，来自动跑个脚本抓取当时机器上 的一些现场信息，相比收到告警之后手工登录机器查看要高效得多。 如上，是从思路方法层面，对事件的处理做了逻辑