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监控都没做好,你还要可观测性…

巴辉特

79

2024-08-08

很多公司听说可观测性好,就要上马可观测性项目,自研/采购,各种投入,结果发现效果很差,业务不认可,最终一地鸡毛。其实凡事总有个过程和时机问题,在落地可观测性之前,我建议你先看看你们的监控做好了没有,监控的投入产出比高,也是可观测性的数据基础之一。

可观测性如果建设的好,对故障定位、梳理架构、知识沉淀等各方面都有作用。目前,大家建设可观测性,最核心的诉求就是解决故障定位的问题,但是兄弟们,定位故障之前,你得先发现故障啊,而且尽量是靠技术手段发现故障,而非靠客户投诉!而发现故障,就是靠监控了!

你可能会想,监控还不简单,Zabbix、Prometheus、Nightingale 很容易就搞定了。嗯,如果说仅仅只是把这些工具装上,那确实简单,但你要思考两个问题:

  • 覆盖完备性:是否所有该采集的数据都采集了,该监控的都监控了,该配置的告警规则都无遗漏且合理?

  • 能力完备性:数据采集、存储,告警规则管理,事件分发,收敛降噪,告警自愈,都有完备的能力吗?

不是说可观测性不能搞,而是先搞监控,ROI 更高,如果上面两个问题,你觉得都搞挺好了,那你再考虑可观测性为时不晚。

覆盖完备性

从监控目标类别划分,监控分为如下方向:

业务监控

业务监控使用业务类指标,比如订单量,平时都是每分钟几百,这会掉底了,说明业务有问题。业务指标/业务监控是最为重要的,体现为:

  • 公司高层关注:如果订单掉底,各类 CXO 都会极为关注,相应的产研、运维,显然也要极为重视

  • 可以兜底:客户到你们站点的中间环节可能出问题,比如网络、DNS、负载均衡等,这些方面出问题,你的后端模块都是不会告警的,但是订单量这类业务指标可以体现出异常

业务指标数据通常(这里说的通常)从关系库或分析库里读取,通常不会出现在 Zabbix 这类监控工具里,所以,如果你要构建完备的监控系统,要做业务监控,你的告警引擎需要具备读取 OLTP、OLAP 等库的数据并做告警判定的能力。

应用监控

主要是说你们自研/外采的业务系统,通常都是一些 Web 或 RPC 服务,当然,也可能是一些后台批量任务之类的。以 Web 或 RPC 服务举例,业内有一些方法论,典型的是 Google 四个黄金指标和 RED 方法论,即:

  • Request:请求量

  • Error:错误

  • Duration:请求耗时

四个黄金指标比 RED 多了一个 S,即 Saturation,即饱和度,比如你的硬盘 IO 跑满了,新的请求就要在队列里排队,队列深度越大,即饱和度越高,说明越繁忙,需要扩容。

组件监控

这里说的是各类中间件、数据库、分布式存储、Kubernetes 之类的。应用程序通常是依赖这些组件的,这些组件的健康状态直接影响到应用程序的健康状态。所以显然,这些组件也都是要监控的。

这些组件要监控哪些指标才算完备?比较难以回答,可以参考 Google 的四个黄金指标,也可以参考 Datadog 这个文档:https://www.datadoghq.com/blog/monitoring-101-collecting-data/。

其实每个组件要想做好监控,是需要对组件的工作原理极为清楚的,以 MySQL 为例,你可能知道 show global status 可以看到各类系统指标,但是各个指标怎么着算是健康,怎么着算是不健康,这就需要你对 MySQL 的工作原理有深入了解。除了 global status,还有 global variables、InnoDB status、InnoDB metrics、performance schema 等等等等,路漫漫其修远兮。

资源监控

这里是指应用程序的 Runtime 环境,通常是物理机、虚拟机、容器。需要监控 CPU、内存、磁盘、网络等指标。当然,要想做的完备,还需要注意一些偏门指标,比如 ntp 的指标、conntrack 的指标、vmstat 的指标等等。

网络监控

网络监控主要是网络设备、网络链路、外网出口等。看到网络设备我就头疼 😂,各种 OID 都不一样。

网络链路通常使用 pingmesh、eBPF 等技术,采集各个单元之间的连通性和连通质量。基础网络如果有问题,上层应用都会有问题,所以要尤为重视。

如果你们的服务是互联网服务,那么外网出口监控、全国各地的拨测监控也是必不可少的。

端监控

端监控是指客户端监控,比如你们的 App、Web 端、H5、小程序,这是用户的访问入口。端监控通常是通过埋点、SDK 等技术采集用户的访问数据,比如页面加载时间、页面交互时间、页面错误率等等。

能力完备性

监控这个领域比较驳杂,涉及内容较多,也有很多相关的开源项目,下面我们看看,如何攒一个整体的方案。

数据采集

监控数据通常是指指标数据,可以用 Telegraf、Categraf、Grafana-agent、Datadog-agent、各类 Exporter、Cprobe 等作为采集器。感兴趣的小伙伴可以挨个 Google 一下,这里不展开了。除了指标数据,日志数据也是很重要的监控数据源,业内采集日志的工具也很多,比如 Filebeat、Fluentbit、iLogtail、Loggie 等等。

当然,有些需要监控的数据可能已经存在于 MySQL、Oracle、ClickHouse、Postgres 等库里了,别的同事已经把数据写到这些库里了(典型的比如订单数据),告警引擎直接对接即可,不需要通过某个采集器来做数据采集。

数据存储

指标数据首推 VictoriaMetrics,用 Prometheus 也行,Prometheus 是单点的存储,需要注意一下。

日志存储首推 Elasticsearch,生态好,对于绝大部分中小企业都够用了,当然,你们的量如果特别巨大,需要大几十台 Data Node,也可以尝试 ClickHouse 降低存储成本。如果对日志检索能力没有很高诉求,对成本非常在意,也可以考虑 Loki、OpenObserve 等这类把日志存储到 S3 上的工具。

告警引擎

开源项目里,专门做告警引擎并且兼容各种数据源的,不太好找,Grafana 算一个,但Grafana 还是看图能力更强大。夜莺监控也可以,对兼容 Prometheus 的各类数据源支持的不错,其他数据源支持的有限。日志这块还有个 ElastAlert,专门对 Elasticsearch 的数据做告警的。另外 Clickvisual 主要是对 ClickHouse 的数据做告警。

事件分发

一般监控系统侧重在监控数据采集、存储、可视化分析、告警事件生成,对于告警事件后续的处理,比如收敛、降噪、按条件分发、排班、认领、升级、深度集成钉钉飞书企微等,做的功能比较薄,想想 Zabbix、Open-Falcon、Nightingale、Prometheus、ElastAlert、各类云监控,是不是这么个情况?所以 PagerDuty、Opsgenie这类产品应运而生。

其实

其实要把监控做好,大概率你的指标数据也就顺便建设的完备了,甚至你的日志也都采集了,其实对于故障定位,也已经可以解决八九成的场景了(可观测性三大支柱,把任意一个支柱单独做到极致,都可以把定位这个事情解决个八九成)。后面如果想继续做可观测性,可以:

  • 把缺失的各类数据补充完备

  • 做好数据之间的串联

  • 根据场景来排布这些数据,把数据真正变成可以洞察的信息

【DTCC2024最新大会议题】

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