本人淺析傳統IT系統層面的系統監控，不涉及k8s以及Service Mesh，拋磚引玉。 隨著系統增多，我們需要一套能夠立體化監控系統去監控你的應用及業務，出現問題能夠及時告警，或通過大屏、簡訊和郵件。 我個人認為監控應該從三個方面進行入手，即：Metrics、Logging、Tracing。 Me ...
本人淺析傳統IT系統層面的系統監控，不涉及k8s以及Service Mesh，拋磚引玉。
隨著系統增多，我們需要一套能夠立體化監控系統去監控你的應用及業務，出現問題能夠及時告警，或通過大屏、簡訊和郵件。
我個人認為監控應該從三個方面進行入手，即：Metrics、Logging、Tracing。
- Metrics （指標）
通常指標信息擔負著數據可視化的物料信息，比如：計量器、直方圖、計數器、TPS等等。 - Logging（日誌）
日誌信息通常記錄了應用程式運行時的詳細狀態信息。通常會有INFO、WARN、ERROR等級別。 - Tracing（追蹤）
在傳統的單體應用，如傳統的MVC系統中，通常訪問邏輯明確。而使用微服務對系統進行重新設計之後，就會帶來介面互調，多線程，應用多活情況下的調用次序不明等種種問題。這時迫切需要記錄每次請求都經過了哪些主機的那些服務，以及是一次調用會帶來系統內部的多次調用問題。以及Http傳輸協議的天然低效率問題，都是需要在追蹤層面上做考慮的。
監控選型與架構：
- Metrics （指標）: Promethues+Grafanna+Influxdb
- Logging（日誌）: ELK or Spark Streaming
- Tracing（追蹤）: Zipkin or Skywalking
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