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DeepFlow 最佳实践 —— 主机指标数据集成及统一观测

日期：2024-08-21点击：163收藏

DeepFlow 可观测性平台以 eBPF 技术实现的零侵扰（Zero Code）分布式追踪为核心，不仅实现了面向应用的全栈（Full Stack）观测能力，同时通过开放的数据集成接口和智能标签（SmartEncoding）技术支持汇聚外部的 Metrics、Tracing、Logging、Profiling 等各类的海量观测数据，消除运维数据孤岛，为 IT 系统的运行维护、安全监测、运营分析提供统一的可观测性数据综合解决方案。

在本篇实践案例中，将向您介绍如何在 DeepFlow 可观测性平台快速集成主机指标数据，补充、丰富可观测性数据湖的信号种类，在业务异常的诊断过程中，对应用指标监测、分析的同时，快速调阅主机指标数据，快速分析业务异常与主机指标的关联关系，增强 IT 系统监控、诊断的全面性和工作效率。

01｜DeepFlow 主机指标集成方案

整体架构

本次实践中，使用 DeepFlow Agent + Grafana Alloy 在 CentOS 环境中实现了主机指标数据的快速集成，要点包括：

Alloy 的 unix_exporter 模块采集主机指标数据；
Alloy 通过 Prometheus Remote Write 接口将采集的主机指标数据发送到 DeepFlow Agent；
DeepFlow Agent 接收到主机指标数据后，与各类观测数据统一回送到 DeepFlow Server；
DeepFlow Server 对各类观测数据打上统一的标签，并构建统一的数据观测能力。

主机指标数据集成部署架构

部署 DeepFlow Agent

安装指导链接[1]

部署并运行后，DeepFlow Agent 开始对云端 K8s 集群中的应用服务进行零侵扰的 eBPF 数据采集，支持获取的数据主要包括：

应用调用的 RED 指标（支持的应用协议详见链接[2]）
分布式调用链追踪数据
应用实例 CPU、Memory Profiling 数据
慢文件读写事件
网络流量的 L3 吞吐、L4 吞吐、TCP 性能、TCP 异常、TCP 时延等指标

同时 DeepFlow Agent 默认开启数据集成接口（默认端口号为 38086）用于其他 Metrics、Tracing、Logging、Profiling 等数据的接收，其中用于 Prometheus 指标数据 Remote Write 的接口 API 为：/api/v1/prometheus。

部署 Grafana Alloy

第 1 步：安装 Grafana Alloy

安装指导链接[3]

第 2 步：修改运行配置文件

cat << EOF > /etc/alloy/config.alloy logging { level = "warn" } prometheus.exporter.unix "local_system" { include_exporter_metrics = true disable_collectors = ["mdadm"] } prometheus.scrape "scrape_metrics" { targets = prometheus.exporter.unix.local_system.targets forward_to = [prometheus.relabel.filter_metrics.receiver] scrape_interval = "10s" } prometheus.relabel "filter_metrics" { rule { action = "replace" replacement = "IP_OF_HOST" target_label = "instance" } forward_to = [prometheus.remote_write.deepflowagent.receiver] } prometheus.remote_write "deepflowagent" { endpoint { url = "http://127.0.0.1:38086/api/v1/prometheus" } } EOF DEFAULT_INTERFACE=$(ip route | grep default | awk '{print $5}') DEFAULT_IP=$(ip -4 addr show $DEFAULT_INTERFACE | grep -oP '(?<=inet\s)\d+(\.\d+){3}') sed -i "s|IP_OF_HOST|$DEFAULT_IP|g" /etc/alloy/config.alloy

DeepFlow Server 收到 DeepFlow Agent 回送的 Metrics 数据后，会尝试根据数据中的 instance 标签值标记更多的 DeepFlow 原生的可观测性标签（比如 chost、vpc、az、cloud、region 等），因此在 Metrics 数据集成时，上述 "filter_metrics" 的 "relabel" 策略用于确保 instance 填入正确的主机 IP。否则，在 DeepFlow 平台中将产生数据孤岛，且只能通过 tag.instance、tag.agent_hostname、tag.*** 等原生 Prometheus 标签检索分析所集成的 Metrics 数据。

第 3 步：启动服务

sudo systemctl start alloy sudo systemctl enable alloy

（可选步骤）检查服务状态

sudo systemctl status alloy -l

（可选步骤）检查运行日志

sudo journalctl -u alloy -e

02｜统一观测效果

主机指标列表监控

进入 DeepFlow 中的指标-主机功能入口，可以快速调阅所有主机的 CPU 使用率、MEM 使用率、系统负载，用于对 IT 系统全部主机状态的快速浏览。

主机列表监控

主机指标详情监控

进入 DeepFlow 中的视图功能入口，可以通过内置的「主机指标详情监控」视图观测更详细的主机指标。

详情监控视图主要包括 CPU、内存、负载、磁盘、文件 IO、网络、进程等相关的监测指标曲线。

主机指标详情监控

应用观测与主机指标观测的统一

在此基础之上，还可以将内置的「主机指标详情监控」添加到应用监控子视图的「右滑窗」中，当发现应用指标异常时，便可以在「右滑窗」中一键调阅主机指标详情，快速诊断主机性能与应用服务异常的关联关系。

应用监控子视图「右滑窗」定制「主机指标监控视图」的方法

应用监控子视图右滑窗定制

应用监控子视图「右滑窗」定制「主机指标监控视图」后的统一观测效果

统一观测使用效果

03｜什么是 DeepFlow

DeepFlow 是云杉网络开发的一款可观测性产品，旨在为复杂的云原生及 AI 应用提供深度可观测性。DeepFlow 基于 eBPF 实现了应用性能指标、分布式追踪、持续性能剖析等观测信号的零侵扰（Zero Code）采集，并结合智能标签（SmartEncoding）技术实现了所有观测信号的全栈（Full Stack）关联和高效存取。使用 DeepFlow，可以让云原生及 AI 应用自动具有深度可观测性，从而消除开发者不断插桩的沉重负担，并为 DevOps/SRE 团队提供从代码到基础设施的监控及诊断能力。