• 容器器 • 专线质量量 • 机房出⼝口质量量 • 交换设备 • http • tcp • ping 基础层 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

『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

2022-08-25 15:48:03 这个时 刻，未必恰好有监控数据啊，那这个 Table 中的数据是哪里来的？ 实际上，Prometheus 有个启动参数，--query.lookback-delta=2m 来控制这个行为，如果配 置为 2m，就表示，Prometheus 会查询 2022-08-25 15:46:03 ~ 2022-08-25 15:48:03 这 2 分钟之间的数据，然后返回最新的那个。 Range Query 理论上是没法绘制 Graph 的（当然有些时序库可能会做容错处理），因为从原 理上说不通。绘图的时候，我们要选择一个时间范围，比如最近一小时，然后传给后端一个 step 参数用于控制分辨率，即数据间隔，比如 step=60，即表示希望每个 series 每分钟返回一 个点，但如果是 Range Query，相当于在某个时刻返回多个点，这就无所适从了。 Prometheus

的目的。 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