应⽤用层 • 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 • 错误率 服务端监控 ⽤用户端监控 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 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 业务监控 稿件 账号 Feed PAAS托管 服务树 container http
 server sdk 注册 获取target 采集数据 吞吐量量 响应时间 错误率 饱和度 熔断 限流 投稿数量量
 订单数据 在线⼈人数
 … ⻩黄⾦金金指标 业务指标 少量量事件 dashboard 报表 告警 统⼀一的告警中⼼心 解决什什么问题? • 告警源头多

默、抑制、收敛聚合、降噪、排班、认领升级、协同闭环 处理等等。看起来需求很多，最核心的痛点有两个： ● 告警太多，打扰太多 ● 告警疏漏，无法闭环 我们先来看第一个痛点，首先分析一下造成告警太多、打扰太多的原因是什么，然后针对原因提出对应的 方案。 告警太多的常见原因 最常见的原因，是告警规则设置得不合理。比如很多规则触发了告警之后，实际没有后续动作，只是起到 收敛成一个故障，所有 B 服务的告警收敛成另一个故障。看起来效果好多了，只是没办法和现实中的告 警和故障建立完美的对应关系，不过从降噪收敛角度来看，够用了。 3、根据时间 + 文本相似度做收敛 文本相似度需要引入算法，但是算法总得有个规律，我们很想把某个故障相关的告警聚拢到一起，但是显 然，很难有个行之有效的规律，没有规律的算法效果自然好不到哪儿去。 既然没办法把告警自动收敛成 称手好用的工具是可以大幅提升效率的，同时，好的工具可以沉淀最佳实践，沉淀经验，假设由你来设计 一款 OnCall 产品，处理告警分发相关的这一系列需求，你会如何设计呢？接下来，我们站在设计者的角 度，来讲解产品设计逻辑和实践方法，会更容易理解。 空间管理 通常来讲，一个公司不但会使用多个监控系统，而且会有很多个团队，如果所有的告警事件都在一个地方 查看、管理，就会相互打扰。所以，OnCall

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 监控系统的核心功能，是数据采集、存储、分析、展示，完 备性看采集能力，是否能够兼容并包，纳入更多生态的能力， 至关重要 夜莺数据采集 01.监控数据采集，all in one的agentd Agentd 进程存 活 端口监 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 备的采集，复用telegraf和datadog-agent的能力 • 支持statsd的udp协议，用于业务应用的apm监控 分析 夜莺数据采集 01.监控数据采集，all in one的agentd 夜莺数据采集 02. Autoconfig Forwarder 夜莺数据采集 02. Autoconfig Forwarder