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百度可观测系列 | 采集亿级别指标,Prometheus 集群方案这样设计

【百度云原生导读】在前一篇《基于 Prometheus 的大规模线上业务监控实践》中,我们为大家介绍了针对大规模业务监控场景,百度云原生团队基于 Prometheus 技术方案的一些探索,包括基于 Prometheus 进行指标降维、Prometheus 的自动分片采集、以及基于 Flink 流式计算构建的预计算。 本文将深入采集专题,为大家介绍如何构建采集亿级别指标的高可靠Prometheus 集群。 采集亿级别指标,通常会面临三大类问题:一是网络带宽打满、Prometheus大内存、Prometheus计算 CPU 利用率高等一系列资源类问题;二是如何构建高可用、高可靠的集群,如何确保监控数据的不丢不重等高可用类问题;三是集群的自动弹性扩缩,如何进一步降低运维成本等运维类问题。只有解决好这三类核心问题才能构建出一套理想的 Prometheus 采集集群。 为此,百度云原生团队针对 Prometheus 提出了“流计算加速”、“高可用HA”、“感知采集压力的自动分片管理”等多项“外科手术式打击”般的精准解决方案,最终实现了亿级别指标的采集。 下文将从“资源、高可用、运维”三个方...

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