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    關(guān)于監(jiān)控我們有很大的興趣，但是大部分人低于監(jiān)控的技術(shù)是并不清楚地。今天我們就開講講關(guān)于監(jiān)控的3大技術(shù)特點(diǎn)。傳統(tǒng)的監(jiān)控很多還是在停留在設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)、系統(tǒng)相關(guān)的監(jiān)控上，重視數(shù)據(jù)的采集，但是在數(shù)據(jù)算法和Role上比較傳統(tǒng)。對(duì)監(jiān)控系統(tǒng)簡(jiǎn)化抽象下，傳統(tǒng)監(jiān)控可以大致分為三個(gè)過(guò)程：數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、響應(yīng)處理。OWL監(jiān)控在傳統(tǒng)監(jiān)控基礎(chǔ)上，增加了Algorithm模塊，支持復(fù)雜的算法規(guī)則報(bào)警，如下圖所示：

1. 監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)采集

    Data Collection 就是數(shù)據(jù)采集，這里指的數(shù)據(jù)不光是基礎(chǔ)硬件的指標(biāo)，也可以是業(yè)務(wù)指標(biāo)。下面介紹兩個(gè)實(shí)例。

第一個(gè)例子是主機(jī)硬盤狀態(tài)的采集：

    下面的數(shù)據(jù)采集中第一列是硬盤設(shè)備標(biāo)號(hào)，第二列是硬盤的狀態(tài)，在監(jiān)控的這個(gè)層面，一切都是metric，不同的層級(jí)可以抽象到不同的metric，結(jié)合 metric timestamp tagk1 tagv1… tagkN tagvN，這樣針對(duì)相同的metric去加tag，用來(lái)標(biāo)示數(shù)據(jù)，方便后期的查詢。

2. 監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)存儲(chǔ)

    監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的存儲(chǔ)也是一個(gè)很有意思的話題，監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)上是很有特色的。仔細(xì)觀察發(fā)現(xiàn)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)基本上都是和時(shí)間維度相關(guān)的，以metric ＋timestamp的組合形式的數(shù)據(jù)占了所有監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)量的大部分，相比而言，多維度的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)比較少；如果出現(xiàn)了多維度的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，也可以通過(guò)其他的方式繞開處理。RDBMS 由于要考慮數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)，所以它在整體數(shù)據(jù)存儲(chǔ)設(shè)計(jì)上充分考慮了數(shù)據(jù)的完整性和關(guān)系型，同時(shí)在 schema設(shè)計(jì)上還要遵守?cái)?shù)據(jù)庫(kù)的幾大范式。傳統(tǒng)的監(jiān)控大多數(shù)還是使用了RDBMS，但是這造成了性能上和擴(kuò)展性上的局限性。針對(duì)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)這樣簡(jiǎn)單的數(shù) 據(jù)結(jié)構(gòu)，卻采用了一套復(fù)雜的存儲(chǔ)格式。隨著近些年各種各樣的垂直的。

    技術(shù)領(lǐng)域?qū)��?shù)據(jù)的存儲(chǔ)不同要求的演變，如Graph database，Time Series Databases等數(shù)據(jù)庫(kù)得到了不斷發(fā)展；監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)在存儲(chǔ)上有了更多的選擇，InfluxDB，OpenTSDB，KairosDB都是不錯(cuò)的選擇，最 后我們選擇了OpenTSDB，這主要是因?yàn)門alkingData的大數(shù)據(jù)基因，Hadoop和HBase在我們的業(yè)務(wù)系統(tǒng)中大規(guī)模使用。從現(xiàn)有的數(shù)據(jù) 體量上，OpenTSDB能夠滿足現(xiàn)在的業(yè)務(wù)要求。簡(jiǎn)單的總結(jié)了一下OpenTSDB的優(yōu)點(diǎn)：

1. 使用HBase存儲(chǔ)，不存在單點(diǎn)故障。
2. 使用HBase存儲(chǔ)，存儲(chǔ)空間幾乎無(wú)限。支持永久存儲(chǔ)，可以做容量規(guī)劃。
3. 易于定制圖形
4. 能擴(kuò)展采集數(shù)據(jù)點(diǎn)到100億級(jí)。
5. 能擴(kuò)展metrics數(shù)量到K級(jí)別（比如CPU的使用情況，可以算作一個(gè)metric，即metric就是1個(gè)監(jiān)控項(xiàng)）
6. 支持秒級(jí)別的數(shù)據(jù)。

    此外，OpenTSDB支持API查詢，可以輕松地和其他系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)對(duì)接，也方便其他系統(tǒng)抽取監(jiān)控相關(guān)的數(shù)據(jù)。 并且，查詢方式靈活：查詢數(shù)據(jù)可以使用query接口，它既可以使用get的query string方式，也可以使用post方式以JSON格式指定查詢條件。

3. 監(jiān)控的報(bào)警算法

    Algorithm這塊是傳統(tǒng)監(jiān)控系統(tǒng)所欠缺的，基本上都是單個(gè)指標(biāo)的大于，小于這樣的算法，但是遇到集群或者復(fù)雜的指標(biāo)，就需要自己去增加一些算法，比如多個(gè)指標(biāo)的加和，平均值，top10，歷史相似度等。這些算法的引入，可以增加報(bào)警的準(zhǔn)確度，有效的減少報(bào)警數(shù)量，讓報(bào)警變得人性化。 關(guān)于報(bào)警的算法會(huì)在本系列的后續(xù)文章進(jìn)行詳細(xì)介紹。

自研監(jiān)控系統(tǒng)一覽

    簡(jiǎn)單的介紹一下OWL的整體架構(gòu)，下面目前的架構(gòu)是第四個(gè)大版本。在研發(fā)的過(guò)程中，我們也嘗試了很多的開源技術(shù)，如RRDtools、Graphlite，也踩了很多的技術(shù)坑，最后我們整體選擇了OpenTSDB，在這個(gè)技術(shù)棧下面演進(jìn)了兩個(gè)版本：

成都監(jiān)控電視墻報(bào)道：