运维监控系统实战笔记

运维监控系统实战笔记 / 从业务场景出发,搭建监控系统

秦晓辉 快猫星云联合创始人,Open-Falcon、Nightingale、Categraf 核心研发
  • 课程目录
  • 课程介绍
  • 在线阅读:开篇词|每个关注高可用的人,都应该了解监控知识

    可被监控和观测,是我们开发软件时必须考虑的一环。

  • 01|背景信息:监控需求以及开源方案的横评对比

    指标监控领域的多个开源解决方案的横评对比

  • 02|基本概念:监控圈子有哪些行业黑话?

    理清监控圈子的常用术语

  • 03|架构概述:一个监控系统的典型架构是什么样的?

    监控系统由哪些模块组成,各个模块是如何相互协同的

  • 04|如何快速搭建Prometheus系统?

    这一讲我们来自己动手搭建Prometheus

  • 05|Prometheus中有哪些关键设计?

    Prometheus 的关键设计

  • 06|PromQL有哪些常见的使用场景?

    PromQL常见的使用场景

  • 07|如何解决Prometheus的存储容量问题?

    如何扩展 Prometheus 的存储

  • 08|如何用 Nightingale 解决 Prometheus 的告警管理问题?

    通过夜莺搭建公司级的监控系统,把监控告警能力赋予公司所有的团队。

  • 09|监控概论(上):有哪些方法可以指导监控数据采集?

    Google 的四个黄金指标、RED方法、USE方法

  • 10|监控概论(下):监控数据的采集方式及原理

    常见的采集数据的技术手段

  • 11|机器监控:操作系统有哪些指标需要重点关注?

    今天我们就从机器监控开始聊起

  • 12|网络监控:如何监控网络链路和网络设备?

    今天我们就来揭开网络监控的面纱,看看其中涉及了哪些关键技术和实践方法。

  • 13|组件监控:MySQL的关键指标及采集方法有哪些?

    监控 MySQL

  • 14|组件监控:Redis的关键指标及采集方法有哪些?

    我们从延迟、流量、错误、饱和度这些方面,来分析Redis的关键指标。

  • 15|组件监控:Kafka的关键指标及采集方法有哪些?

    Kafka的关键指标及采集方法

  • 16|组件监控:Elasticsearch的关键指标及采集方法有哪些?

    Elasticsearch的关键指标及采集方法

  • 17|组件监控:Kubernetes Node组件的关键指标与数据采集

    Kubernetes Node组件的关键指标与数据采集

  • 18|组件监控:Kubernetes 控制面组件的关键指标与数据采集

    Kubernetes 控制面组件的关键指标与数据采集

  • 19|应用监控:如何使用埋点方式对应用监控?

    如何使用埋点方式对应用监控?

  • 20|应用监控:如何使用日志来监控应用?

    使用日志对应用监控

  • 21|事件管理(上):事件降噪的几个典型手段

    事件降噪的典型手段

  • 22|事件管理(下):如何保证事件的闭环处理?

    保证事件的闭环处理

  • 结束语|弱水三千,只取一瓢饮

    希望这短短的结束语能带给你一点不一样的思考

  • 期末测验|来赴一场满分之约!

    来赴一场满分之约!

25讲

【交流群限时开放】


你将获得

  • 理论扫盲:监控领域专业知识一网打尽
  • 选型指导:10 大开源监控方案横评对比
  • 快速上手:搭建、增强、落地监控系统
  • 实战指南:带你搞定 8 大常见监控需求

讲师介绍


课程介绍

随着时代的发展,监控也从最开始的一句话需求——及时感知系统出现的问题,发展到了希望预知问题,并且可以洞察业务经营数据,越来越多的诉求让我们逐渐意识到监控的重要作用。

比如:

  • 通过监控我们可以了解数据趋势,知道系统在未来的某个时刻可能出问题,预知问题。
  • 通过监控我们可以了解系统的水位情况,为服务扩缩容提供数据支撑。
  • 通过监控我们可以给系统把脉,感知到哪里需要优化,比如一些中间件参数的调优。
  • 通过监控我们还可以洞察业务,提供业务决策的数据依据,及时感知业务异常。

因此,优秀的软件,一定会暴露完备的监控指标,或者用现在时髦的话讲,优秀的软件一定是可观测的

就拿我们常见的数据库中间件来说,你会发现虽然大家的指标暴露方式不同,但没有哪个是缺失监控能力的。

监控领域相关的产品很多,监控数据采集器有 Telegraf、Grafana-agent、Datadog-agent、Categraf、Prometheus 生态的各种 Exporters,时序数据库有 M3DB、VictoriaMetrics、Thanos、InfluxDB、TimescaleDB 等,监控系统有 Zabbix、Open-Falcon、Prometheus、Nightingale 等,整个监控技术体系非常庞杂。

不同的监控目标应该选用哪个采集器?机器、中间件、数据库、应用程序分别应该怎么监控?应该着重关注哪些指标?时序数据量很大,应该选用什么样的存储?作为一个公司级的基础设施,需求各异,选用哪一款系统更便于扩展?

为了解答这些困惑,我们请到了快猫星云的联合创始人,同时也是 Open-Falcon、Nightingale、Categraf 的核心研发秦晓辉老师。他会结合自己在这一领域多年的经验和思考,介绍监控领域的产品及优缺点,带你搭建监控系统,实现业务、应用、组件、资源四大场景的监控需求。

课程设计

1. 基础知识概要介绍

学习监控知识,得先了解为什么,也就是监控是因何产生的,解决了什么问题,有哪些典型的方案,分别有什么优缺点,通用的监控系统架构是怎样的。通过这些内容,你可以了解监控及相关的概念,为接下来的正式学习打好铺垫。

2. 搭建并优化 Prometheus

这个部分老师会带你搭建 Prometheus 这个监控系统,剖析它的关键设计,并给出 Prometheus 薄弱环节的解决方案。让你有个感性认识的同时,帮助你理解监控系统的相关设计。

3. 监控实战,搞定常见的监控需求

操作系统、网络设备、MySQL、Redis、Kafka、ElasticSearch、Kubernetes、应用、日志等所有常见监控的需求统统搞定。这个部分讲解各个监控目标是如何采集监控数据的,有哪些指标最为关键。中间穿插一些问题排查手段,并提供配置好的仪表盘,让你开箱即用的同时,知其然并知其所以然。

4. 告警实战,设计良好的告警系统应该具备哪些能力

这个部分的重点就是甄别异常数据并发出告警,包括告警规则、屏蔽规则、抑制规则、订阅规则的管理,还有告警事件的管理以及告警事件触发后的自愈逻辑。

一般监控系统都支持配置告警规则,可以产生告警事件,但是针对告警事件后续的支持偏弱,没有很好的聚合收敛、事件闭环的能力。这个部分主要是为了让你了解告警部分相关的设计逻辑和考量点,帮助你选型这方面的商业产品。当然,如果你后续选择自研,这些思考也会大有裨益。

不管你是运维工程师,还是业务研发、架构师,抑或者是监控和稳定性系统建设人员,运维监控相关知识都是工作中必不可少的一部分。希望这个课程可以补齐你在监控领域缺失的“拼图”。


课程目录


适合人群

  • 运维工程师、监控及稳定性系统建设人员。
  • 业务研发人员以及架构师。
  • 对稳定性建设、可观测性体系建设感兴趣的相关人员。

订阅须知

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