DevOps专题 | 大型企业级监控系统设计

10月30日，全球权威数据调研机构IDC正式发布《IDCMarketScape:
中国DevOps云市场2019，厂商评估》报告。京东云凭借丰富的场景和实践能力，以及高质量的服务交付和平台稳定性，取得优异出成绩，跻身“Major Players”（核心厂商）位置。
京东云DevOps能力起源于自身的业务实践，针对京东集团的复杂业务场景打造并经受住多次618、11.11电商大促的严峻考验，保证了高效高质的交付和对变化的灵活应对。能够支持复杂场景的自动化运维需求、实现工具链产品与平台化产品结合，帮助客户根据不同的需求灵活定制方案。

为了让大家更深入的理解devops，了解京东云devops具体的落地实践以及如何提升效率与保障稳定性，进一步结合自身业务设计实施devops。我们第一期将会重点为大家介绍DevOps中的监控部分，通过了解京东云自己的企业级监控是怎么来设计的，来更好地理解监控系统的样貌。

监控目标

监控是运维的生命线，其目标是快速的发现问题、定位、止损（see->know->act），缩短异常MTTR，为了达到这个目标，期望监控系统具备：

• 丰富的数据采集能力，能对监控对象能进行深度观测。 灵活的数据加工能力，比如把相关的数据汇聚起来，得到我们需要关注的核心数据。
• 异常检测能力，从最简单的阈值判断到各种异常检测算法，教会机器看懂是不是出现异常了。其本质上也是一种对数据的加工能力。
• 收到异常之后，可以通过dashbord、趋势图进行问题定位，即数据的展示能力。
• 如果做的更加深入，可以有根因推荐平台，把最近的变更、关联的告警做一些推荐，加速定位的过程。
• 问题定位完成之后，期望把运维处理的经验沉淀下来，这样就形成了预案平台，便于更加快速的止损。
• 当然，最重要的，一个好的监控系统需要具备高可靠性，本身监控系统就是为了发现异常，监控自身程序挂了，没有人知晓肯定是不行的，这就引申出来了，监控系统的监控怎么做的问题，可以当做一个发散的问题，大家考虑一下。

监控标准

介绍完监控目标和监控系统应该具备的功能点后，先不讨论监控系统如何实现，首先回答一个问题，如何确认监控加全了？有没有遗漏？

估计很多同学会遇到这样的问题，为此，京东云提出了一套监控标准，指导用户添加监控，确保监控“加全”，避免遗漏，详情如图所示。

监控标准分为四层，从下往上看：

• 首先是基础监控，这一层主要解决机器、网络层面的问题，包括我们常见的cpu、内存，机器死机等问题
• 然后是存活性监控，解决程序部署到机器上后，是否存活的问题，比如进程退出，端口发送一个ping过去，没有返回pang
• 再上一层，则是性能监控，重点关注Google提出的四大黄金指标pv、平响，错误码和容量等，解决分布式程序的定界问题（比如通过访问MySQL的时间飙升知道是下游MySQL的问题）
• 最上层是业务监控，模拟用户进行访问，解决服务在用户侧的表现是什么
  有了标准，设计的监控系统按照标准来落地，可以给出一些数据化的运营指标，推动监控的完善。

典型监控系统设计

了解了监控目标和定义了监控标准，相当于对解决的问题域有了一些背景知识了，下面就大概介绍下典型的监控系统包含哪些功能模块，本文只是做一个大概的介绍，后续会对不同模块方向有一些专门的介绍。

上图还是分为四层，从下往上我们依次来介绍：

最底层叫数据抽象层，大家可能看到了比较熟悉的词语是CMDB，这一层把资源视角抽象为运维&运营视角，比如你搭建了一个卖书的网站，用了nginx、mysql等程序，在资源视角，这是一台台机器运行在互联的idc环境上，但可以抽象成这是一个卖书的产品，有mysql、nginx等应用，这样你的监控数据自然可以附加这种属性（标签），最终在后续数据处理的时候可以发挥作用

有了数据抽象层，统一了我们对监控实体的认知，基于这个抽象；上一层就是数据采集层，这里列举了众多采集方式，包括进程、日志、自定义、接口pull、产生数据主动push等，整个数据采集，就是一个标准化的过程，把观测对象的数据通过各种手段收集上来，转换为我们监控系统定义的数据格式。

数据采集后，就是加工的过程，我们再回忆一下，监控的目标是发现、定位、解决问题；那么必须对数据做加工，这就又可以分为以下处理流：

• 左边这条进行了数据加工（聚合计算），比如把10台nginx的pv累加起来；而且可以按照各种维度（标签）累加，常见的需求包括监控项自身的标签（比如pv的状态码为5xx的聚合）；也包括监控对象的标签（比如某个机房的pv累加起来），监控系统需要具备这种灵活的数据加工能力。
• 中间的一路进行了数据存储，便于趋势图、dashbord能够查看到；有很多问题，还是需要靠人工经验去做判断。这里面会要求存储具备各种查询的能力，比如sum、max、min、avg、topN、分位值等。
• 右边一路则是报警通路，进行异常检测，教会机器怎么看图，辨别出哪些指标有异常；一般是先做运算，比如发现某台机器的内存低于阈值了，然后会有一个模块去做收敛以及一些干预（比如屏蔽/升级等），最后确定要通知人员处理了，对接不同的告警方式（邮件、短信、微信）。
• 当然还有一些离线挖掘，根因推荐，这些数据处理最终的目标还是能够让机器识别更多的异常、通过经验/算法，找到‘根因’

数据处理之后，最终是让人去使用的，最上层就是数据的展示层，要展示对用户有效的数据，用户通过数据能快速发现定位问题，并通过数据分析及时做出止损操作。也就是要让数据更好的服务用户。

综上，我们可以了解到，监控系统是以数据为中心，在数据之上扩展其处理能力的一个系统；后续我们会对各个方向再进行深入的介绍，欢迎和各位进行交流。

IDC中国企业软件市场高级分析师王楠认为：“京东云DevOps能力源于自身业务实践，是京东技术能力输出的重要组成部分，尽管推出相对较晚，但发展速度快、成熟度高，工具链和平台功能已基本涵盖DevOps的主要流程阶段。同时，京东云DevOps平台还与公有云平台深度集成，不仅极大提升了服务交付效率和稳定性，还能高效助力用户的自动研发和运维。”

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原文：https://www.cnblogs.com/jdclouddeveloper/p/11772092.html