干货|云原生时代热门监控利器解析与应用
云原生环境中的监控与传统应用程序的监控类似,均包含跟踪指标、日志和事件,而二者的主要区别在于云原生环境中的某些托管对象具有临时性和非持久性。监控可以让运维人员洞察系统当前运行的状况、监测问题并进行及时修复。此外,监控还能跟踪应用程序运行状况、用户行为等。因此,监控是有效运行应用程序的重要组成部分。
监控工具分析对比
Prometheus
Prometheus 是由 SoundCloud 开源的监控告警解决方案,由golang编写,是 CNCF 中 Docker 和 Kubernetes 御用的监控工具。
优劣势分析
优势:查询方式灵活且效率高、支持大规模集群监控模式、扩展性强、便于维护。
劣势:需要脚本开发能力,学习成本较高。
使用场景分析
- 适用于云计算、容器化场景。
Grafana
Grafana是一个系统监控看板,支持许多不同的数据源。作为跨平台开源的度量分析与可视化套件,Grafana是一个仅由 Javascript 开发的前端工具,通过访问库(如InfluxDB)展示自定义报表、显示图表等。
优劣势分析
优点:界面简介友好、插件丰富、拥有强大的功能且支持自由定制。
缺点:需要用户具备一定数据开发能力,故存在学习成本。
使用场景分析
- 用于Prometheus等监控工具的数据可视化实现。
Thanos
Thanos定义:是一组组件,可以组成具有长期存储功能的高可用性Prometheus设置。 其主要目标是简化操作,保留Prometheus的可靠性。
优劣势分析
优势:高可用性、高空间利用率、跨集群查询、横向拓展、查询去重、统一查询入口。
使用场景分析
适用于云原生场景大型分布式监控。
监控直播课程预约
直播简介
直播 主题 : 云原生时代热门监控利器的解析应用
直播 时间 : 3月31日(周四)19:00-20:00
讲师简介: 云智慧运维开发工程师-李晨阳
直播亮点:
- 深度解析监控目的与监控维度,了解4个监控黄金指标;
- 详细解构 Prometheus 架构设计,了解 Prometheus 的指标类型与高可用实践;
- 高效实践 Grafana & Thanos,在线学习应用数据可视化分析。
听众收益:
- 了解监控的目的、纬度及相关指标;
- 了解Prometheus、Grafana 、Thanos监控工具的架构原理、特性及使用场景;
- 结合场景,了解各监控工具如何解决实际业务中所遇难题。
报名方式
扫描下方二维码,添加小助手微信,备注「331」获取直播链接

低调大师中文资讯倾力打造互联网数据资讯、行业资源、电子商务、移动互联网、网络营销平台。
持续更新报道IT业界、互联网、市场资讯、驱动更新,是最及时权威的产业资讯及硬件资讯报道平台。
转载内容版权归作者及来源网站所有,本站原创内容转载请注明来源。
- 上一篇
GitHub 解释近期频繁宕机原因:MySQL 不堪重负
在过去的几周里,GitHub 经历了多次宕机事件,导致平台的服务降级,影响了许多用户的正常使用。GitHub 团队在解决问题的同时,近日也分享了这些事件的详细情况。 据介绍,近期 GitHub 频繁宕机主要是其mysql1集群的资源争夺导致,这影响了 GitHub 在负载高峰期的大量服务和功能性能。虽然在过去几年 GitHub 已经进行了许多优化,例如增加集群以支持平台的增长、对主数据库进行分区等,但这不是一劳永逸的工作,直到现在他们仍在积极解决这个问题。 近期宕机事件的时间线: 3 月 16 日 14:09 UTC(持续 5 小时 36 分钟) 3 月 17 日 13:46 UTC(持续 2 小时 28 分钟) 3 月 22 日 15:53 UTC(持续 2 小时 53 分钟) 3 月 23 日 14:49 UTC(持续 2 小时 51 分钟) 为了防止将来发生此类事件,GitHub 已开始在高峰时段对该特定数据库的负载模式进行审计,并根据这些审计进行一系列性能修复。作为其中的一部分,他们正在将流量转移到其他数据库,以减少负载和加快故障转移时间,并审查我们的变更管理程序,特别是与生产...
- 下一篇
eBay 基于 Apache Kyuubi 构建统一 Serverless Spark 网关的实践
本文来自 eBay 软件工程师、Apache Kyuubi PPMC Member王斐在Apache SeaTunnel & Kyuubi 联合 Meetup的分享,介绍了Apache Kyuubi(Incubating)的基本架构和使用场景,eBay基于自身的需求对Kyuubi所做的增强,以及如何基于Kyuubi构建Unified & Serverless Spark Gateway。 Kyuubi是什么 首先介绍一下Kyuubi。Kyuubi是一个分布式的Thrift JDBC/ODBC server,支持多租户和分布式等特性,可以满足企业内诸如ETL、BI报表等大数据场景的应用,目前的主要方向是依托本身的架构设计,围绕各类主流计算引擎,打造一个Serverless SQL on Lakehouse服务,目前支持的引擎有Spark、Flink、Trino(也就是Presto)。我今天的主题是围绕Kyuubi和Spark, 关于其它计算引擎这里不再展开。 对于Spark,Kyuubi有HiveServer2的API,支持Spark多租户,然后以Serverless的方...
相关文章
文章评论
共有0条评论来说两句吧...