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 在使用 TKE 部署中业务同学需要保障在迁移过程中的数据稳定上报，因为 Barad 作为腾讯云基础监控业务，任何的改动都可能造成用户的监控数据丢失或断点，针对这个情况，Barad 在部署业务时多次进行小地域验证 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

【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。 由以上介绍我们可以知道，cAdvisor 是用于监控容器引擎的，由于其监控的实用性，Kubernetes 已经默认将其与 Kubelet 融合，所以我们无需再单独部署 cAdvisor 组件来暴露节点中容器运行的信息

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 部署alertmanager 首先我们在我们的集群部署一个alertmanager，然后通过一个内网的LoadBalancer类型service来暴露服务提供给云原生监控实例进行调用。 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。

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

【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。 configSuccessTime.SetToCurrentTime() “注意，这里只解析prometheus.yml配置文件只用于校验配置文件合法性，并没有保留解析结果；校验成功后设置prometheus自身监控指标 receiving the new targets list. // scrape 和 notifier manager 要在 discovery manager 之前重新加载，因为它们要在获取新的监控目标之前最新配置 cancelNotify() }, ) 4、scrapeManager组件启动，用于监控指标抓取 g.Add( func() error { // When the scrape manager

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。 支持的外部数据源：CSV文件、云数据库 MySQL、自建 MySQL。 支持的身份认证协议：LDAP、OAuth。 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。

《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。 （1）应用层面：及时覆盖发现问题，进而修复问题 （2）服务层面：服务健康性感知，全链路联动发现、分析和处理问题 （3）用户层面：化被动为主动，提升用户使用质量 云原生业务立体化监控方案 云原生业务立体化监控方案针对了七个环节进行监控 建立云原生业务质量监控的步骤如下： 确定业务监控目标：明确需要监控的业务指标，如响应时间、成功率、用户满意度等。 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

监控即代码：云原生世界中的新兴想法

监控即代码 (MaC) 是一种思维转变，现在越来越多地被软件开发采用。了解 MaC 的重要性并尽早将监控纳入开发过程可为 DevOps 团队带来大量好处。 什么是 MaC？ 由于敏捷的项目管理方法和容器等公共云原生基础设施的广泛使用，今天的软件更新更快、更频繁。 敏捷世界还需要持续集成和持续交付 (CI/CD) 方法，其中需要在整个开发过程中集成监控，而不仅仅是事后考虑。 为了在整个应用程序开发周期中获得洞察力和综合指标，“计划、编码、构建、测试、发布、部署、运维、监控”的传统开发周期被“计划、代码、构建、测试、监控、反馈、运维、监控”循环。 由于监控已接近流程的开始，因此称为左移。 MaC 的工作原理 MaC 管理监控就像 IaC 管理应用程序、服务器或其他云基础架构组件一样。 结论 虽然监控在早期只是作为开发的事后才执行的，但今天的敏捷开发实践可以通过在开发周期的早期集成监控而受益于深入的可见性。

自建grafana对接云原生监控进行个性化配置

现在很多人为了能够更好的监控腾讯云上的tke集群，都会直接使用腾讯云托管的prometheus服务云原生监控来监控集群。 、高可用的云原生 Prometheus 监控服务。 作为一名运维人员，用云原生监控来监控tke集群，确实省了很多事，但是也会有一些限制，因为是托管服务，云原生监控实例对应的后端组件，用户是无法接触到的，是由腾讯云统一管理的，比如如果想对grafana做下个性化配置 其实我们可以不用云原生监控自带的grafana，在集群里面自建一个grafana，然后数据源配上云原生监控实例的prometheus接口地址，每个云原生监控实例都会提供一个内网的prometheus的数据查询地址 这样就可以直接读取云原生监控实例里面的监控数据了。

使用 Grafana Mimir 实现云原生监控报警可视化

来源：https://juejin.cn/post/7151673227943608350 云原生报警背景现状 在云原生的生态下，kubernetes 已经被越来越多地应用到公司实际生产环境中。 在这样的生态环境下系统监控、业务监控和数据库监控指标都需要在第一时间获取到，目前用的最多的也是 prometheus、exporter、grafana、alertmanager 这几个软件组建起来构建自己的监控系统 以上这几款软件组建监控系统比较容易。可是在告警这一环节，只能依靠终端 vim 来编辑规则文件。 Spring Boot 3.0 可观测性增强 ·································· 你好，我是程序猿DD，10年开发老司机、阿里云MVP、腾讯云TVP、出过书创过业、国企