聊聊云原生监控模式

我们都知道，在监控领域，常见的数据采集方式分为 push：数据源服务主动向监控平台推送数据 pull：监控平台轮训向数据源服务拉取数据 push 和 pull 组合模式 下面先来看看业界比较流行的两大监控平台 Prometheus Prometheus是在微服务和容器化的过程中兴起，算是当前监控领域的经典，尤其是与K8s的搭配也是成为了云原生体系组件的事实标准。 作为云原生计算基金会 (CNCF) 的孵化项目，OpenTelemetry旨在提供与供应商无关的统一库和 API 集——主要用于收集数据并将其传输到某个地方。 需要Pull Agent和存储解耦（原生Prometheus不支持） 简单，只需要中心接收端横向扩展 要想正确的选择，需要先了解Pull和Push的工作原理，这里的关键区别点就在于监控对象是如何来发现的 在监控领域监控对象的存活性是非常重要的，pull的时候有明确的目标，所以可以非常简单的判断是拉到空数据还是监控对象出问题了，而且也可以控制拉取的周期。

【云原生】Nacos 监控手册

Nacos 0.8.0版本完善了监控系统，支持通过暴露metrics数据接入第三方监控系统监控Nacos运行状态，目前支持prometheus、elastic search和influxdb，下面结合 prometheus和grafana如何监控Nacos，官网grafana监控页面。 Nacos监控分为三个模块: nacos monitor展示核心监控项 nacos detail展示指标的变化曲线  nacos alert为告警项  配置grafana告警 当Nacos 随着Nacos 0.9版本发布，Nacos-Sync 0.3版本支持了metrics监控，能通过metrics数据观察Nacos-Sync服务的运行状态，提升了Nacos-Sync的在生产环境的监控能力 整体的监控体系的搭建参考Nacos监控手册 grafana监控Nacos-Sync 和Nacos监控一样，Nacos-Sync也提供了监控模版，导入监控模版 Nacos-Sync监控同样也分为三个模块

云监控 Barad 的云原生实践

赵轩，高级运维工程师, 腾讯云监控业务运维负责人。 腾讯云监控的 Barad 产品，为云产品提供高效、低成本的海量指标监控服务。 Barad 业务经过云原生能力建设以及容灾能力建设，业务已经实现了自研上云全量级容器化部署及多可用区容灾能力。 Barad 业务上云面临的难点和挑战 在降本增效的大背景下，腾讯云 云监控团队继续提升云原生成熟度，提升系统承载能力和降低单位成本，包括对 Barad 业务在容器化占比提升，跨 az 容灾能力建设，资源利用率优化这些方面 这些节点都是小机型(2U4G和4U8G)然而这些节点的数量和集群规模没有关系，每个集群至少都要这么些管控节点。（5个2U4G，6个4U8G） 而 TKE 集群的管控节点固定为3台（4U8G）。 Barad云原生实践总结 云监控 Barad 业务经历了为期半年的云原生渗透率提升，跨 az 容灾能力建设，资源利用率优化这些优化动作之后，云原生成熟度增长明显，且业务稳定性有了大幅提升。

云原生监控通过blackbox_exporter监控网站

，blackbox_exporter允许通过HTTP，HTTPS，DNS，TCP和ICMP对端点进行黑盒探测，由于我们的服务都是在腾讯云上，prometheus也是用的云上托管，叫做云原生监控，但是云原生监控并没有提供网站站点的监控 首先这里你要有云原生监控实例并且关联你的tke集群，这里就不细说云原生监控的创建和tke集群的部署使用了。 我们直接说如何在tke部署blackbox_exporter，然后通过云原生监控来采集数据，最后在grafann里面通过dashboard来查看监控。 云原生监控配置RawJobs采集数据 image.png image.png 进入云原生监控找到你关联集群，点击数据采集配置，然后再RawJobs里面新增一个jobs，job配置如下，如果需要监控多个站点可以配置多个 9965号 image.png image.png 这里选择下我们配置的job image.png 然后就可以查看我们的站点监控了 image.png 到这里我们用云原生监控开监控我们的站点就完成了，如果想了解更多

云原生监控系统利器之Thanos

而传统的监控系统Prometheus更适用于单体架构,对于大规模的分布式集群监控就力不从心。因此,需要一种全新的监控方案来解决这个痛点。Thanos应运而生,它是Prometheus的云原生解决方案。 二概述Thanos是一个可水平扩展的开源监控系统。它提供了全局查询视图、历史数据访问、无限存储以及跨集群联邦等功能。 它还可以将多个Prometheus服务器联合在一起,提供一个统一的查询接口,实现跨集群监控。三相关概念Sidecar:ThanosSidecar负责将Prometheus数据上传到对象存储。 echo"StartedThanosQuerier"通过webui查询指标prometheus_tsdb_head_series取消去重至此就安装部署好了Thanos总结Thanos使Prometheus原生监控方案真正向云原生迈进 它解决了Prometheus单集群监控的限制,实现了任意规模的存储,统一的查询界面,以及跨集群的联邦监控。通过Thanos,可以构建健壮、可扩展的云原生监控系统。

如何在云原生中监控JVM指标

在可扩展性和性能方面，应用程序的需求和要求可能会有所不同，这时需要持续监控您的 JVM 性能（一些关键指标——内存使用、垃圾收集和线程），以相应地对其进行调整。 我们可以通过使用 JMX Exporter 将应用程序 JMX 对象暴露给 Prometheus 并在 Grafana 中创建所需的图表来监控这些指标。为此，请按照以下步骤操作。 一般 Java 集成 Prometheus 监控指标有两种方式。一种是依赖中引入，另外一种是通过agent执行。 依赖引入 <! JVM守护线程数 是 显示在监控页面 jvm.threads.live JVM当前活跃线程数 是 显示在监控页面；监控达到阈值时报警 jvm.threads.peak JVM峰值线程数 是 显示在监控页面 是 监控文件句柄使用率，超过阈值后报警 重要 堆内存监控 在上图中，您可以看到平均堆使用量、最大堆使用量和最大分配堆内存， 如果您在特定时间观察到堆内存使用量突然激增，您可以将应用程序响应时间与请求数量相关联

云原生监控配置自建alertmanager实现告警

当前k8s的主流监控软件主要是prometheus，为了能够更好的监控腾讯云上的tke集群，腾讯云也推出了prometheus的服务，叫做云原生监控，云原生监控可以一键监控我们的tke集群，当然也支持配置告警 ，云原生监控的告警也是采用的alertmanager，这里是支持自建的和默认配置的，如果你没有自己部署alertmanager，云原生监控会在后台部署一个alertmanager来进行告警配置和发生，但是默认部署的 创建云原生监控实例 我们在容器服务的控制台点击云原生监控创建实例，这里需要点击高级设置，然后点击添加alertmanager，输入你部署的alertmanager的service访问入口10.0.0.143.9093 关联tke集群 云原生监控实例创建完之后，其实prometheus服务并未监控任何k8s集群，我们需要将tke集群来加入到我们的云原生监控进行数据采集，我们在关联集群中关联我们的tke集群即可。 image.png 点击数据查询，如果有结果返回，说明prometheus采集tke集群的监控数据成功了。 4.

【prometheus】-06 Kubernetes云原生监控之cAdvisor容器资源监控

Kubernetes监控接入之cAdvisor容器资源监控 概述 Kubernetes 云原生集群监控主要涉及到如下三类指标：node 物理节点指标、pod & container 容器资源指标和Kubernetes 云原生集群资源指标。 针对这三类指标都有比较成熟的方案，见下图： 上节我们整理了node性能指标如何监控，这一节我们就来分析下cAdvisor性能指标监控。 cAdvisor(Container Advisor) 是 Google 开源的一个容器监控工具，可用于对容器资源的使用情况和性能进行监控。 metrics_path__ regex: (.*) replacement: /api/v1/nodes/${1}/proxy/metrics/cadvisor 3、检查是否接入成功： 4、

云原生监控实践（2）TKE集群外组件的监控采集

在系列文章（1）中，实现了用云原生监控采集TKE集群中节点上守护进程的监控指标。接下来，进一步描述下如何用云原生监控来采集TKE集群外组件的监控指标，比如Kong。 前提：网络互通 采集方案 image.png 1 云原生监控支持的监控配置入口有三个：ServiceMonitors、PodMonitors、RawJobs，其中ServiceMonitors是已k8s subsets: - addresses: - ip: 192.0.2.42 ports: - port: 8001 name: http 2 在云原生监控控制台上创建

【云原生|技术基石】4：速通云原生基石-Istio服务网格

本期文章是介绍云原生技术的基石：Istio服务网格，上次的文章中我们已经学习过了Pod的详细介绍，感兴趣的同学可以去看一下，任意门：【云原生|实战研发】2：Pod的深入实践与理解 前言：先来聊聊服务网格 正文：云原生 Istio服务网格 1、Istio的产生背景 先来了解一下Istio的产生背景，才能更方便我们知道Istio是什么。 支持多平台，可以在许多环境中运行Istio，如k8s、跨云上等。 上述的这些功能极大的减少了应用程序代码，以及底层平台和策略的耦合度。 4、Istio的架构 Istio服务网格的架构分为 数据面板 与 控制面板。 数据面板：是由一组智能代理（Envoy）组成，其代理部署模式为边车模式，可以调解和控制服务之间的所有网络通信。 此外，流量管理规则（即通用4层规则和7层HTTP/gRPC路由规则）可以在运行时通过Pilot进行编程。

【prometheus】- 01 云原生时代的监控系统入门

Prometheus启动流程 概述 Prometheus最开始设计是一个面向云原生应用程序的开源的监控&报警工具，之后许多公司和组织接受和采用prometheus，他们便将它独立成开源项目，该项目有非常活跃的社区和开发人员 ，目前是独立的开源项目，现在最常见的Kubernetes容器管理系统中，通常会搭配Prometheus进行监控。 Ex 4、解析cli参数 _, err := a.Parse(os.Args[1:]) os.Args[1:]获取到prometheus启动命令后所有参数信息，a.Parse()方法将命令行参数解析存放到上面初始化的 cancelNotify() }, ) 4、scrapeManager组件启动，用于监控指标抓取 g.Add( func() error { // When the scrape manager ，notifierManager拿到alertmanager服务发送告警数据； 4、配置加载组件：主要用于加载prometheus.yml配置并初始化到Config结构体中，然后遍历执行reloader

云原生 - Istio可观察性之监控(四)

一、回顾 云原生 - 体验Istio的完美入门之旅(一) 云原生 - Why is istio(二) 云原生 - Istio可观察性之分布式跟踪(三) [请持续关注...] 控制、可观察性全面地治理分布式微服务应用，先从战略上鸟瞰Istio，进一步从战术上学习Istio将更加容易，故作者决定从可观察性开始Istio的布道，先体验，再实践，最后落地，一步步爱上Istio，爱上云原生 ，充分利用云资源的优势，解放应用开发工程师的双手，使他们仅仅关注业务实现，让专业的人做专业的事，为企业创造更大的价值。 监控 Istio基于监控的4 个黄金信号(延迟、流量、错误、饱和度)来生成一系列的服务指标，同时还提供了一组默认的服务网格监控大盘。 除了业务监控，Istio也提供了自身平台的监控大盘，如下： ? 可以看出Istio的默认监控大盘非常全面，该监控的都监控起来了，到目前为止，大家已经从整体上了解和体验Istio的监控体系。

容器云环境，你们如何监控应用运行情况？ --JFrog 云原生应用监控实践

引言 自从2018年从Cloud Native Computing Foundation（CNCF）出现以来，您可能已经在使用K8操作系统，随着容器云技术的发展以及落地，提高了企业运维的效率和质量 为了更广泛地提供这种可观察性，我们需要提供满足云原生环境下的监控能力。 JFrog 如何在云原生环境进行应用运维。 云原生环境本身会提供基础的资源监控，但是缺少足够的应用内部监控用于更好的进行运营决策，为了增强您监控能力，我们使用Promethus和Grafana套件进行监控，并提供了相应的集成配置手册：JFrog 按仓库，按用户下载文件次数（6小时内） 13.13.13.13.13.png 总结 在云原生环境以及DevOps背景下，我们不光要对基础资源（IAAS层），中间件（PAAS层）进行监控，同时更应该注意应用层监控

​云原生技术之kubernetes学习笔记(4)

key-value形式来组织的，它可以表示list、dict等常用数据类型，它的后缀一般使用".yml",它有如下几个特点： 1、大小写敏感 2、使用缩进表示递进关系 3、缩进不允许使用tab，只允许使用空格 4、

云原生技术之docker学习笔记(4)

// 云原生技术之docker学习笔记(4) // 之前的文章中，我们已经说了RUN、FROM、MAINTAINER、EXPOSE等一些DockerFile的相关命令，今天我们来看DockerFile 这个目录可以提供共享数据或者对数据进行持久化的功能，例如： 1、卷可以在容器间共享和重用 2、一个容器不必和其他容器共享卷 3、对卷的修改是立即生效的 4、卷会一直存在，直到没有任何容器需要他 这个功能可以让我们将部分代码或者数据添加到镜像中

云原生监控实践（1）TKE集群中守护进程的监控采集

对于这类组件的监控采集，也是支持接入到TKE的云原生监控中。接下来以Docker Daemon为例来描述下接入方案。 云原生监控 云原生监控的数据采集配置支持了三个配置入口：ServiceMonitor、PodMonitor、RawJob，其中ServiceMonitor、PodMonitor属于promethues 本文描述的Docker Daemon的监控采集也主要是基于云原生监控的RawJob配置入口来实现。 采集方案 [image2021-2-25_14-34-49.png] 1 通过新增RawJob配置，应用到云原生监控，来采集TKE集群中节点上的docker daemon的监控。 2 云原生监控通过k8s服务发现配置（kubernetes_sd_config）自动从TKE集群同步所有的node实例，并作为当前RawJob的target实例。

腾讯云日志服务（CLS）云原生监控新功能发布概要

一、 产品定位与核心亮点 腾讯云日志服务（CLS）是一项提供日志采集、存储、检索与分析的弹性云原生服务。 本次新功能发布的核心定位是打造“日志+指标全栈式监控方案”，将底层的日志处理能力与时序指标监控体系进行深度融合。 功能框架 统一监控与存储架构：底层基于日志标准存储与指标存储（冷热沉降机制），构建包含数据管线、数据清洗、数据加工的统一通道。 云产品日志中心：提供一站式接入检索面板，目前已原生支持 COS、TKE、CLB、CDN、SCF 等腾讯云核心产品日志。 4. 荣誉背书 注：主讲人为刘正新，首发于 2024 腾讯全球数字生态大会。原始材料中未涉及具体奖项与荣誉信息。

《一文带你读懂：云原生时代业务监控》

云原生应用特点 云原生：云原生是一种专门针对云上应用而设计的方法，用于构建和部署应用，以充分发挥云计算的优势，比如我们耳熟能详的“腾讯云”、“阿里云”等。 云原生监控的痛点与目标使命 中小企业往往是在公有云上部署自己的云原生应用，因此国内的五大云厂商（阿里云、华为云、腾讯云、天翼云和亚马逊云）都会定时采集用户反馈。 （4）防劫持和防篡改 监测域名劫持、流量劫持、页面篡改等行为，保护应用流量和品牌形象。 包括了连接数、InnoDB写入读出量等 【4】部署监控 由于大部分企业级应用都追求高可用性，往往会采取一主多从的部署模式，因此存在主从延迟等问题，云监控能够帮助我们方便快捷的监控到这类指标。 总之，云原生时代的业务监控将更加智能化、高效化和可视化，帮助运维团队更加高效地管理和维护云原生应用，确保应用的稳定性和可靠性。

【直播预约】玩转云原生容器场景的 Prometheus 监控

对于有 TKE 监控有兴趣的用户，腾讯云监控联合腾讯云容器，即将开展“玩转云原生容器场景的 Prometheus 监控”直播，手把手教你从接入到配置使用Prometheus监控服务高效完成对云原生容器场景的监控 一、直播介绍 直播简介： 本课程将手把手展示如何利用 Prometheus 监控服务高效完成对云原生容器场景的监控。 直播大纲： 1. 云原生容器业务监控场景介绍； 2. 云原生容器场景 Prometheus 接入实操； 3. 组件层监控场景实操； 4. 业务层监控场景实操。 沉浸式体验 Prometheus 在 容器场景下配置使用全流程，更有腾讯云小M以及工作人员在线答疑，不容错过~ 另外，联合直播也会在腾讯云原生视频号上同步，欢迎各位在线观看~ 联系我们 想要提前获知直播信息 欢迎加入云监控技术交流群 Prometheus 相关文章推荐： ---- 欢迎关注腾讯云监控和腾讯云原生，了解最新动态

云原生时代下如何打造开源监控体系.pdf