CoScale为容器和微服务提供全栈监控方案
本文讲的是CoScale为容器和微服务提供全栈监控方案【编者的话】本文介绍了CoSacle为容器和微服务提供的的全栈监控解决方案，包括目前业内对于监控的痛点以及CoScale引入机器学习及人工智能算法解决这些问题的思路。
“显而易见的在很多方面容器对于开发人员是一个确实很酷的技术，但是对于运维工程师，为了在他们的基础设施或者在云端支持和管理这些容器，引入了额外的有关容器管理、编排、安全、可用性和监控等方面的问题。” CoScale 的产品和市场经理 Peter Arijs 如此说到：“这些恰恰是我们所专注的——当你迁移到容器环境时，我们保证万无一失。”
他还提到容器会引入额外的抽象层，其会颠覆传统的监控工具，如果你需要全栈可视化，你必须了解当前运行的是哪一个容器以及使用的是哪些资源，还有他们是如何绑定特定的服务的，这些服务是如何在容器内部运行的并且最终影响终端用户的。
环境是随着容器快速的潮起潮落而动态变化的，这构成了容器监测方面的挑战。如何从中获得相关的性能度量指标？如何设置有效的告警规则？
而且监控工具可以从每台宿主机的多个容器获得海量的数据，这里有不同的应用程序组件，每一个都有它自己的度量指标，这使得靠人工已经无法应对了。
CoScale的CEO Stijn Polfliet 描述了在两台底层主机上 运行了100多个容器的集群 会有超过10000个度量指标来追踪。
Russ McKendrick 在《Docker和容器生态系统》 电子书 中详细讨论了一些新的各种监控方法，包括IBM的 Agentless System Crawler 、开源项目 Prometheus （其从宿主机的数据节点抓取数据）以及容器内部的代理工具比如来自于 Datadog 和 Dynatrace 的工具。

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CoScale的Docker监控
一些流行的监控方法会在每一个容器中都放置一个代理，这造成了太多的开销，并且打破了Arijs所说的每个容器内部只运行一个进程的不变性和概念。
相反CoScale使用了一个轻量级的用Go开发的代理——无论是在宿主机，还是在一个特权容器内——它会自动识别镜像，并且不仅会与容器API和编排平台通讯交互，也可以为运行在容器内部的特定应用程序比如Nginx或者Redis启动插件，其可以在上面添加一个软件层来衡量性能是如何影响终端用户的。
当需要进行系统伸缩来提供额外的上下文环境时，CoScale可以与不同的容器编排框架集成，比如 Kubernetes 或者Docker Swarm 。还可以基于部署事件来集成配置管理工具如 Chef 、 Puppet 以及 Saltstack 。另外，还可以集成电商追踪分析工具比如 Google Analytics 和 Magento 。
“我们学习一个服务的正常行为是什么，并基于历史数据预测今天的正常行为。我们使用的另外一种异常检测是 离群值检测 。我们有一组有着相同表现行为的实例。如果一组容器是相同服务或者执行相同功能的一组实例的一部分，我们开启一个学习周期，但是我们组合了不同的技术来获得基于每一个用例的最佳算法。”他说到。

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CoScale异常检测的可视化
“我们从通常的异常检测技术起步，但我们发现必须建立某些领域知识比如CPU占用率，以检测特定模式，并纳入到算法中。”
创建于2013年的CoScale主要专注于欧洲市场，然而，它最近与总部位于马里兰州的咨询公司 Boxboat Technology 联手来扩大其在美国的业务，该公司有25个员工。
CoScale最初专注于工程领域，近年来该公司已建立起合作伙伴生态系统，包括Docker和Red Hat OpenShift、微软和HP。
公司客户包括SAP、交友网站 Twoo ，最近的客户是英国政府。虽然大部分客户都在容器内使用微服务，公司也支持在虚拟机里运行微服务以及在容器内部运行单体应用，Arijs说到，公司提供了软件的本地和SaaS版本。
“CoScale在保持基于容器平台的高水平服务方面起着至关重要的作用。我们评估了几种监控解决方案，但只有CoScale提供了在一个单一的工具里整合合我们的技术和业务度量指标的弹性能力，这给我们的运维工作带来了完整的可视性。”数字视频网站 Limecraft 的CEO和创始人 Maarten Verwaestm 说到。
按照数据中心和基础设施经理 Joeri Beirens 的数据，CoScale还为体育博彩网站 Napoleon Games 降低了百分之五十的监控成本。
展望未来，除了针对性能原因的监控，CoScale还会引入资源调度、提升资源利用率以及利用收集到的数据来创建一些提升效率的算法，Arijs如是说到。
“显而易见的在很多方面容器对于开发人员是一个确实很酷的技术，但是对于运维工程师，为了在他们的基础设施或者在云端支持和管理这些容器，引入了额外的有关容器管理、编排、安全、可用性和监控等方面的问题。” CoScale 的产品和市场经理 Peter Arijs 如此说到：“这些恰恰是我们所专注的——当你迁移到容器环境时，我们保证万无一失。”
他还提到容器会引入额外的抽象层，其会颠覆传统的监控工具，如果你需要全栈可视化，你必须了解当前运行的是哪一个容器以及使用的是哪些资源，还有他们是如何绑定特定的服务的，这些服务是如何在容器内部运行的并且最终影响终端用户的。
环境是随着容器快速的潮起潮落而动态变化的，这构成了容器监测方面的挑战。如何从中获得相关的性能度量指标？如何设置有效的告警规则？
而且监控工具可以从每台宿主机的多个容器获得海量的数据，这里有不同的应用程序组件，每一个都有它自己的度量指标，这使得靠人工已经无法应对了。
CoScale的CEO Stijn Polfliet 描述了在两台底层主机上 运行了100多个容器的集群 会有超过10000个度量指标来追踪。
Russ McKendrick 在《Docker和容器生态系统》 电子书 中详细讨论了一些新的各种监控方法，包括IBM的 Agentless System Crawler 、开源项目 Prometheus （其从宿主机的数据节点抓取数据）以及容器内部的代理工具比如来自于 Datadog 和 Dynatrace 的工具。

CoScale的Docker监控
一些流行的监控方法会在每一个容器中都放置一个代理，这造成了太多的开销，并且打破了Arijs所说的每个容器内部只运行一个进程的不变性和概念。
相反CoScale使用了一个轻量级的用Go开发的代理——无论是在宿主机，还是在一个特权容器内——它会自动识别镜像，并且不仅会与容器API和编排平台通讯交互，也可以为运行在容器内部的特定应用程序比如Nginx或者Redis启动插件，其可以在上面添加一个软件层来衡量性能是如何影响终端用户的。
当需要进行系统伸缩来提供额外的上下文环境时，CoScale可以与不同的容器编排框架集成，比如 Kubernetes 或者Docker Swarm 。还可以基于部署事件来集成配置管理工具如 Chef 、 Puppet 以及 Saltstack 。另外，还可以集成电商追踪分析工具比如 Google Analytics 和 Magento 。
秘密武器
CoScale聚焦于服务层面，但也会抑制不必要的杂音。软件使用 机器学习 的目的在于自动检测异常告警并提供相关异常的上下文环境。“我们学习一个服务的正常行为是什么，并基于历史数据预测今天的正常行为。我们使用的另外一种异常检测是 离群值检测 。我们有一组有着相同表现行为的实例。如果一组容器是相同服务或者执行相同功能的一组实例的一部分，我们开启一个学习周期，但是我们组合了不同的技术来获得基于每一个用例的最佳算法。”他说到。

CoScale异常检测的可视化
“我们从通常的异常检测技术起步，但我们发现必须建立某些领域知识比如CPU占用率，以检测特定模式，并纳入到算法中。”
拥挤的领域
CoScale加入的是一个日益拥挤的基础设施监控领域市场。 Big Panda 、 Dynatrace 、 IBM Bluemix 、 Netsil 和 SignalFx 只是少数的几家使用人工智能来进行模式识别和异常检测的公司。Elastic通过 收购整合Prelert 也添加了行为分析功能。创建于2013年的CoScale主要专注于欧洲市场，然而，它最近与总部位于马里兰州的咨询公司 Boxboat Technology 联手来扩大其在美国的业务，该公司有25个员工。
CoScale最初专注于工程领域，近年来该公司已建立起合作伙伴生态系统，包括Docker和Red Hat OpenShift、微软和HP。
公司客户包括SAP、交友网站 Twoo ，最近的客户是英国政府。虽然大部分客户都在容器内使用微服务，公司也支持在虚拟机里运行微服务以及在容器内部运行单体应用，Arijs说到，公司提供了软件的本地和SaaS版本。
“CoScale在保持基于容器平台的高水平服务方面起着至关重要的作用。我们评估了几种监控解决方案，但只有CoScale提供了在一个单一的工具里整合合我们的技术和业务度量指标的弹性能力，这给我们的运维工作带来了完整的可视性。”数字视频网站 Limecraft 的CEO和创始人 Maarten Verwaestm 说到。
按照数据中心和基础设施经理 Joeri Beirens 的数据，CoScale还为体育博彩网站 Napoleon Games 降低了百分之五十的监控成本。
展望未来，除了针对性能原因的监控，CoScale还会引入资源调度、提升资源利用率以及利用收集到的数据来创建一些提升效率的算法，Arijs如是说到。
原文链接：CoScale Offers Full-Stack Monitoring for Containers and Microservices （翻译：胡震）
原文发布时间为：2017-03-28
本文作者：胡震
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原文标题：CoScale为容器和微服务提供全栈监控方案
