二、K8s监控之Sensu 2.1 简介 Sensu是多云端容器基础设施监控工具。 Sensu可以采集StatsD metrics,并将采集结果写入Prometheus。 Sensu还能在K8s环境中运行。 假设一开始将Sensu部署在某个容器中,后来决定将整个应用迁移到其他容器环境中。迁移完成后,Sensu agent依然能够在新的环境中正常运行,也能被Sensu发现,因为Sensu具备自动发现机制。 三、K8s监控之Sensu+Prometheus 同时运行Sensu和Prometheus能够提高监控的可见性,实现各自功能的优势互补。 3.2 安装Sensu PrometheusCollector 用户可以通过Sensu的资产索引库Bonsai发现、下载、共享资产。
步骤2:添加Sensu存储库在Rocky Linux 9上,我们需要添加Sensu的官方存储库。 bash步骤3:安装Sensu添加存储库后,我们可以使用以下命令安装Sensu:sudo dnf install -y sensu-go-agent sensu-go-cli这将安装Sensu Go 步骤4:配置Sensu Agent在安装完成后,我们需要配置Sensu Agent以连接到Sensu服务器并接收监控指标和事件。 :- linux将<Sensu_Server_IP>替换为实际的Sensu服务器IP地址。 步骤5:启动Sensu Agent配置完成后,我们可以启动Sensu Agent服务:sudo systemctl enable sensu-agentsudo systemctl start sensu-agent
: return 'sensu stricto' else: return 'sensu lato' # Add 'Listeria species' column stricto and sensu lato color_palette = { 'sensu stricto': '#5F9EA0', 'sensu lato': '#FF7F50' stricto' first order = [1, 0] # Index order for legend items (sensu stricto, sensu lato) plt.legend stricto and sensu lato color_palette = { 'sensu stricto': '#5F9EA0', 'sensu lato': '#FF7F50' stricto' first order = [1, 0] # Index order for legend items (sensu stricto, sensu lato) plt.legend
来自Sensu的Jef Spaleta的客座文章,最初发表在Sensu博客上 https://blog.sensu.io/kubernetes-101 在容器中运行工作负载的吸引力是直观的,这样做有很多原因 我将在下面使用来自Sensu Go的监控示例来定义它们(有关使用senu监控Kubernetes的更多信息,请查看CTO Sean Porter的这篇文章,以及来自sensu-kube-demo仓库的示例 https://blog.sensu.io/monitoring-kubernetes-part-4-the-sensu-native-approach https://github.com/sensu /sensu-kube-demo 豆荚:作为一个起点,你可以把豆荚想象成一个容器。 对于状态集来说,Sensu Go后台集群是一个不错的选择。每个Sensu Go后端都在卷挂载中保存自己的状态,并且必须通过可靠的网络链接与其他端进行协调。
Sensu Scout和Datadog提供集中监控和报警系统,然而他们都是被托管的服务,大规模部署的话成本会很突出。要运行Sensu服务器可以使用容器。 这个容器会安装sensu-server、uchiwa Web界面、Redis、rabbitmq-server以及sensu-api。不幸的是sensu不支持Docker。 Sensu支持我们所有的评价标准,你可以对我们Docker容器和主机收集尽可能多的细节。此外,你能够聚合所有主机的值到一个地方,并对这些检查发出 警报。 然而,Sensu的大缺点是部署的难度。 虽然我 已经使用Docker容器自动部署许多步骤,Sensu仍然是一个需要我们安装,启动和分开维护Redis、RabitMQ、Sensu API、uchiwa与Sensu Core的复杂系统。
Sensu Go Sensu Go是一款用于多云监控的遥测和服务健康检测解决方案。帮助你查看服务器、容器、服务、应用程序、功能和跨任何公有或私有云的连接设备。 Sensu可以和Prometheus一起运行,以获得两种解决方案的最佳效果,也可以在没有Prometheus的情况下自己运行。 Sensu通过使用sidecar的方式来避免这种复杂性。在应用程序旁部署了一个Sensu代理。Sensu代理不断地收集数据并发送给Prometheus server,这样就不需要更改应用程序代码了。 Sensu也可以脱离Prometheus工作,独自在Kubernetes中运行,在Kubernetes中,Sensu有自己的服务器来存储和可视化由Sensu代理收集的数据。 图4:Sensu中的事件 Sysdig Inspect Sysdig公司有两款开源产品:Sysdig Inspect和Falco。
2)Sensu核心定位:全栈监控工具,支持服务、应用程序、服务器等多种监控对象;特色能力:灵活的配置和可扩展架构,适合需要高度自定义的环境;适用场景:技术团队较强,需要灵活定制监控方案的中大型企业。 企业选型建议:选型评估维度1)技术架构匹配度嘉为蓝鲸适合需要全栈观测能力的企业,特别是正在推进信创和云原生转型的用户Sensu和Riemann更适合技术实力较强的团队,能够进行深度定制LibreNMS和 嘉为蓝鲸支持麒麟OS、达梦数据库、华为硬件等主流国产软硬件,内置80+信创插件;开源产品(LibreNMS、Pandora FMS)无现成信创适配,需技术团队自研插件;Sensu、Riemann等国外工具基本不兼容国产软硬件 K8s集群/Node/Pod/Container,且兼容国产软硬件;Riemann擅长分布式系统监控,但无信创适配;LibreNMS仅支持K8s Node级监控,Pod/Container层覆盖不足;Sensu
11 Sensu https://github.com/sensu Sensu是一个开源的监控事件管道,提供自动化的监控工作流程。 Sensu强大的框架能够用于各种小型、大型云基础实施,方便用于观察、自动化和控制。特别适合用于云基础设施。 例如,在一个多个不同服务的大型云环境中,Sensu不仅可以监控这些服务的状态,还可以自动响应类似自动重新启动失败等服务的事件, 12 InfluxDB https://github.com/influxdata
Sensu Sensu是一个适用于 Kubernetes 和其他云原生架构的开源监控框架。它提供了灵活且可扩展的监控方法,允许您使用代理和无代理选项来监控 Kubernetes 环境。 Sensu的架构通过其分布式设计确保了高可用性和容错能力。 Sensu的特点 针对混合或多云 Kubernetes 环境的多云监控。 自动化 DevOps 管道。
2)Sensu核心定位:全栈式监控工具,可覆盖服务、应用程序、服务器等多种监控对象,主打高灵活性与定制化适配。 企业选型建议:核心评估维度1)技术架构契合度嘉为蓝鲸适合需全栈观测能力的企业,尤其适配正在推进信创改造与云原生转型的用户;Sensu 与 Riemann 更适合技术实力较强的团队,能够开展深度定制化开发 嘉为蓝鲸全面支持麒麟 OS、达梦数据库、华为硬件等主流国产软硬件,内置 80 余款信创专用插件;开源产品(如 LibreNMS、Pandora FMS)无现成信创适配方案,需技术团队自研插件,适配成本高;Sensu 且完美兼容国产软硬件环境;Riemann 擅长分布式系统监控,但无信创适配能力,无法满足国产化要求;LibreNMS 仅支持 K8s Node 级监控,Pod/Container 层监控覆盖不足,难以适配云原生全场景;Sensu
Vagrant、Powershell、OpenStack Heat 日志管理:Logstash、CollectD、StatsD、ExceptionLess 监控,警告&分析:Nagios、Ganglia、Sensu
特征: 网络监控 服务器监控 数据可视化 综合仪表板 易于设置 提供免费版本 Sensu Sensu 是一个开源基础设施和应用程序监控工具,用于监控服务器、服务和应用程序运行状况。 Sensu Go 是 Sensu 的最新版本。
aliyun/redis-ha 2.0.1 Highly available Redis cluster with multiple se... aliyun/sensu 0.2.0 Sensu monitoring framework backed by the Redis ...
3)Sensu核心定位:开源全栈可观测工具,支持多类型监控对象,配置灵活,侧重故障检测广度而非深度。 02.可观测产品选型建议1)按故障响应效率优先级选型核心业务需分钟级响应+自动自愈:首选嘉为蓝鲸(AI根因+自动化闭环);仅需故障检测+基础告警:选Icinga2(大规模高可用)、Sensu(全栈覆盖) 2)按IT架构选型混合架构(国产化+容器化+混合云):优选嘉为蓝鲸(全栈兼容);大规模分布式架构:可选Icinga2;网络专项架构:选LibreNMS;单一架构:选Sensu/PandoraFMS。
容器监控方案选择 ---- 对于容器的监控方案可谓多种多样,本身自带 docker stats 命令,Scout,Data Dog,Sysdig Cloud,Sensu Monitoring Framework 而 Scout、Sysdig Cloud、Data Dog 虽然都提供了较完善的服务,但是它们都是托管的服务而且都收费,Sensu Monitoring Framework 集成度较高,也免费,但是部署过于复杂
主要用途: 便利的故障排除 - 触发由Nagios,Sensu,New Relic和其他监控系统捕获的系统故障,在物理节点、OpenStack或Amazon实例和应用程序组件上运行一系列诊断检查,并将结果发布到共享通信环境中 有通用触发器(例如定时器,webhooks)和集成触发器(例如,Sensu告警,JIRA问题更新)。 通过编写传感器插件可以定义新的触发器类型。
便利的故障排除 – 触发由Nagios,Sensu,New Relic和其他监控系统捕获的系统故障,在物理节点、OpenStack或Amazon实例和应用程序组件上运行一系列诊断检查,并将结果发布到IM 有通用触发器(例如定时器,webhooks)和集成触发器(例如,Sensu告警,JIRA问题更新)。 通过编写传感器插件可以定义新的触发器类型。 动作(Actions)StackStorm出站集成。
3.Sensu核心定位开源全栈可观测工具,支持多类型监控对象,配置灵活,侧重故障检测广度而非深度挖掘。 可观测产品选型建议1.按故障响应效率优先级选型核心业务需分钟级响应+自动自愈:首选嘉为蓝鲸全栈智能可观测中心(AI根因分析+自动化闭环能力突出);仅需故障检测+基础告警:可选Icinga2(大规模高可用)、Sensu 架构选型混合架构(国产化+容器化+混合云):优先选择嘉为蓝鲸全栈智能可观测中心(全栈兼容无盲区);大规模分布式架构:可选Icinga2;网络专项架构:选择LibreNMS;单一架构(如纯物理机/简单云环境):可选Sensu
2)Sensu技术亮点:分布式插件化架构,部署灵活、资源占用低,快速覆盖基础监控。适配场景:中小企业、IT环境简单,需低成本基础全栈监控。 若为中小企业,IT环境简单,仅需基础全栈监控且追求低成本,可选择Sensu,其轻量化架构与灵活部署特性,能以低投入满足基础监控需求。
便利的故障排除 – 触发由Nagios,Sensu,New Relic和其他监控系统捕获的系统故障,在物理节点、OpenStack或Amazon实例和应用程序组件上运行一系列诊断检查,并将结果发布到IM