常見的監控方法

Prometheus和Grafana是兩個流行的開源監控工具，它們經常一起使用來實現系統和應用程序的監控、可視化和告警。

Prometheus

Prometheus 是一個開源的系統監控和警報工具包。它最初由SoundCloud開發，用于監控其容器化架構中的服務。Prometheus提供了多維數據模型和強大的查詢語言，可以輕松收集和存儲時間序列數據，并支持靈活的數據查詢和分析。其主要特點包括

多維數據模型

Prometheus使用標簽（labels）來標識時間序列數據，允許用戶根據多個維度進行查詢和聚合。

靈活的查詢語言

PromQL是Prometheus的查詢語言，支持豐富的操作符和函數，可以實現復雜的數據查詢和分析。

時序數據存儲

Prometheus使用本地存儲引擎存儲時間序列數據，支持快速高效的數據查詢和檢索。

自動發現和服務發現

Prometheus支持自動發現和服務發現功能，可以動態地監控和管理多個目標實例。

警報和通知

Prometheus可以設置警報規則，并通過電子郵件、Slack等方式發送警報通知。

Grafana

Grafana 是一個開源的數據可視化和分析平臺，最初由Torkel ?degaard開發。它提供了豐富的數據可視化功能，支持多種數據源，并且具有靈活的儀表板配置和高度可定制化的圖表。Grafana的主要特點包括

多數據源支持

Grafana支持多種數據源，包括Prometheus、InfluxDB、Elasticsearch、MySQL等，可以輕松整合不同數據源的監控數據。

豐富的可視化選項

Grafana提供了多種圖表類型和可視化選項，包括折線圖、柱狀圖、儀表盤等，用戶可以根據需求自定義圖表展示方式。

靈活的儀表板配置

Grafana允許用戶自定義儀表板布局和組件配置，可以根據實際需求設計和定制監控儀表板。

告警和通知

Grafana可以集成多種告警通知方式，如電子郵件、Slack、Webhook等，幫助用戶及時發現和處理異常情況。

Prometheus與Grafana的配合使用

Prometheus和Grafana通常一起使用，形成強大的監控和可視化解決方案。Prometheus負責數據的收集、存儲和查詢，而Grafana則負責將收集到的數據進行可視化展示和分析。通過這種配合使用，用戶可以實現對系統和應用程序的全面監控和實時分析，幫助快速發現和解決潛在問題，提高系統的穩定性和可靠性。

使用Prometheus

要將監控指標提供給Prometheus，我們需要實現以下接口或遵循以下約定

Prometheus HTTP Server接口

我們需要在我們的應用程序中實現一個HTTP Server，用于提供監控指標的HTTP接口。這個接口通常位于/metrics路徑下，Prometheus將定期向該接口發送HTTP請求來獲取監控指標數據。

Exposition格式

我們的HTTP接口需要按照Prometheus的Exposition格式輸出監控指標數據。Exposition格式是一種簡單的文本格式，包含了監控指標的名稱、標簽和值。我們可以輸出以下幾種類型的監控指標

Counter（計數器）

用于累計某個事件發生的次數，例如請求數、錯誤數等。

Gauge（儀表盤）

表示當前的某個值，可以隨時增減，例如內存使用量、并發連接數等。

Histogram（直方圖）

用于表示數據的分布情況，例如請求響應時間的分布。

Summary（摘要）

類似于直方圖，但是摘要會對數據進行匯總和統計，例如請求響應時間的摘要統計信息。

Prometheus指標命名規范

我們的監控指標名稱需要遵循Prometheus的命名規范，通常使用小寫字母和下劃線，并且具有語義明確的名稱。例如http_requests_total、memory_usage_bytes等。

標簽（Labels）

為了更好地區分和過濾監控指標，我們可以為每個監控指標添加標簽（Labels）。標簽通常用于表示監控指標的附加信息，例如主機名、應用程序名稱等。標簽的格式為key=value。

定時更新

我們的HTTP接口應該能夠定時更新監控指標的值，并且保證在Prometheus發送請求時返回最新的數據。通常，Prometheus會定期拉取監控指標數據，因此我們需要確保我們的接口能夠及時提供最新的監控指標值。

通過實現以上接口和遵循約定，我們就可以將我們的監控指標暴露給Prometheus，并讓Prometheus能夠定期獲取和存儲這些指標數據，從而實現對我們的應用程序的全面監控。

Prometheus提供了哪些exporter

https://prometheus.io/docs/instrumenting/exporters/

官方提供了特別多的exporter，幾乎涵蓋了所以的，我們不需要自己寫即可實現。

大數據基座各集群監控方法

日志采集

監控方法

Filebeat/Metricbeat/Winlogbeat監控

• 使用Elasticsearch和Kibana搭建監控平臺，通過Beats提供的監控數據模塊實時監控Filebeat、Metricbeat和Winlogbeat的運行狀態、采集情況和性能指標。
• 設置警報規則，及時發現和處理異常情況，如采集失敗、數據延遲等。
• 定期分析和統計采集數據，優化配置，提升采集效率和性能。

Kafka集群

監控方法

Kafka指標監控

• 使用Kafka自帶的JMX監控功能，收集Kafka集群的各項指標，如吞吐量、延遲、存儲使用情況等。
• 使用Kafka Manager或其他第三方監控工具，實時查看Kafka集群的健康狀態和性能指標，并進行報警和故障處理。

歸一化集群

分布式實現方案

Fluent Bit二次開發

• 在Fluent Bit基礎上進行二次開發，實現分布式部署和數據處理能力。
• 使用Fluent Bit提供的插件機制，開發自定義插件實現數據歸一化處理。

監控方法

集群狀態監控

• 使用Prometheus和Grafana搭建監控平臺，監控Fluent Bit集群的運行狀態、資源利用率和負載情況。
• 收集Fluent Bit的日志和指標數據，實時查看歸一化任務的運行情況和性能指標。

富化集群

分布式實現方案

自研Go語言規則引擎

• 基于Go語言開發規則引擎，實現分布式部署和規則匹配能力。
• 使用消息隊列或分布式中間件進行任務調度和結果傳遞，實現富化任務的并行處理。

監控方法

集群狀態監控

• 使用Prometheus和Grafana等監控工具監控富化集群的運行狀態、資源利用率和任務執行情況。
• 收集富化任務的日志和指標數據，實時查看任務的運行情況、執行時長和處理數據量。

Hadoop集群

監控方法

Hadoop集群監控

• 使用Ambari、Cloudera Manager或其他Hadoop管理工具監控Hadoop集群的整體健康狀況、節點狀態和資源利用率。
• 使用Ganglia或自定義腳本收集Hadoop集群的指標數據，如HDFS存儲使用量、MapReduce作業運行情況等。

Hive/Spark任務監控

• 使用Spark History Server或Spark監控模塊監控Spark應用程序的運行情況和性能指標，如作業完成時間、任務執行時長等。
• 使用Hive Web UI或自定義腳本監控Hive查詢的執行情況、查詢延遲和資源消耗情況。

Oozie調度

監控方法

Oozie作業監控

• 使用Oozie Web控制臺監控工作流和作業的運行狀態、執行歷史和日志信息。
• 使用Oozie命令行工具或API查詢作業的狀態，實時查看調度情況并進行調度管理。

Flink任務集群

監控方法

Flink集群監控

• 使用Flink自帶的Web UI監控Flink任務集群的運行狀態、作業圖和任務指標。
• 配置Flink的Metrics系統，將指標數據發送至監控系統（如Prometheus），實時查看任務的吞吐量、延遲和狀態。

以上監控方法可以幫助我們實現對大數據基座各集群的實時監控和性能分析，確保系統的穩定性和可靠性。

最終方案

我們可以采取在構建模塊的時候集成Prometheus的exporter，這樣可以為進一步做好集群監控搭好基礎。