從初創型到獨角獸企業，監控架構演進的那些事兒

一、業務背景

運滿滿創立於2013年，致力於為公路運輸行業提供高效管理配貨的app。在5年時間內從初創型公司發展到獨角獸企業，我們經歷了很多次的技術架構調整。

今天給大家分享下不同時期，在運維監控方面做的多次架構升級。希望給大家在技術選型階段，提供一些參考和借鑑。

二、架構演進

運滿滿監控整體可以分為三個階段：全家桶套餐時代、DevOps時代、定製AIOps時代

創業期：全家桶套餐

在2015年以前，公司業務發展的不確定性，伺服器數量規模較少。大部分都是靠運維人工監控、每日指令碼巡檢。

和大部分創業公司一樣，當時的運維人員控制在3人以下，每天都在處理各類開發需求，完全沒有空閒去開發系統，做整體的監控告警。這個階段，我們急需一款開源的、功能齊全的、入門成本低的監控系統。

Zabbix是我們當時的選擇，簡單的配置頁面，豐富的agent資料採集，支援簡訊、郵件及微信告警，在一個星期內，我們就完成了全站的基礎監控。

Zabbix開箱即用的使用方式，適合初創型公司。即使是現在，Zabbix還線上上執行，監控網路裝置的執行狀態。

發展期：DevOps時代

到了2016年，隨著業務高速發展，研發的需求越來越複雜，同時也暴露出Zabbix的很多缺點。

1. Zabbix效能瓶頸，監控資料儲存在Mysql中，隨著監控資料越來越多，Zabbix響應時間變慢。

2. Zabbix只支援metric型別監控，對於日誌類監控，支援並不友好。

3. Zabbix監控大盤頁面不美觀，無法滿足業務方定製的需求。

基於以上問題，我們開始尋求專業領域內的各類監控。

CAT

CAT(Central Application Tracking)是基於Java開發的實時監控平臺，主要包括移動端監控，應用側監控，核心網路層監控，系統層監控等。

CAT的優點是功能豐富，支援釘釘告警，95線99線計算，可展示程式碼級別監控，在程式碼層故障定位提供了強有力的工具。

LEPUS

Lepus(天兔)資料庫企業監控系統是一套由專業DBA針對網際網路企業開發的一款強大的企業資料庫監控管理系統。Lepus後端採用Python語言開發，對於運維非常友好，可以很方便地作出一些個性化的修改。

Lepus的優點是無需安裝agent，賬號集中管理，適合作為資料庫的CMDB使用。

ELK監控生態

ELK(Elasticsearch,Logstash,Kibana)是Elastic公司提供的三個開源元件。在日常工作中，我們需要進行日誌分析場景：直接對日誌檔案進行grep、awk等正則操作，獲取我們想要的資訊。在大規模的場景中，日誌檔案分佈在不同的伺服器上，且檔案非常大，逐臺操作效能非常低。比如Nginx日誌，Mysql慢查詢日誌，應用log日誌等。ELK提供一整套的解決方案，可以幫助我們快速全站查詢。

下圖是Mysql慢查詢的截圖，通過python指令碼，可以實時讀取Mysql慢查詢日誌，並寫入ES，方便檢視線上問題。

下圖是伺服器的dashboard，通過模糊匹配，可以快速查詢相關伺服器組的效能指標。

Open-Falcon

Open-Falcon是小米開源的監控系統，靈活的資料採集，水平擴充套件能力以及高效的告警策略幫助我們快速監控servers的資訊。在實際的環境中，我們僅採用了falcon-agent、falcon-transfer元件，幫助我們採集資料，具體的儲存及展示由更專業的元件處理。

資料儲存及展示

隨著業務的發展，資料量越來越大，需要一款通用的時序資料庫提供資料儲存，當時有Prometheus、OpenTSDB、InfluxDB三大選擇。

Prometheus提供了豐富的資料模型和查詢語句，容易上手，很容易整合到現有的環境中，但是Prometheus的叢集和HA架構並不成熟，需要額外的開發，並不適合。

InfluxDB是在Prometheus之後才提出的，並且提供商業的伸縮和叢集化服務，相比Prometheus的metrics儲存，InfluxDB還能處理事件型別的資料，對於大部分公司而言，商業化基本不會考慮。

OpenTSDB是一個基於Hadoop和Hbase的分散式事件序列資料庫，相比Prometheus和InfluxDB，OpenTSDB的橫向擴縮容很容易(需要有豐富的Hadoop/HBase維護經驗),同時官方Open-falcon支援OpenTSDB，結合公司現有的技術棧，綜合考慮後最終選擇了OpenTSDB作為我們的儲存。

關於資料展示的選型，在沒有自研能力的情況下，Grafana是不二選擇。Grafana的告警功能強大方便，同時支援釘釘，Webhook等，滿足公司所有的需求。與此同時，我們將Grafana和Docker技術結合，實現了Grafana高可用、自愈和無限擴充套件能力。

資料庫監控

Nginx監控

專線監控

Kubernetes監控

獨角獸期：定製AIOps時代

在2017年底，運滿滿與貨車幫合併，底層資料量翻倍，人員翻倍。我們碰到了以下幾個問題：

1. 問題排查，需要開啟多套監控系統，效率低。

2. 每套監控都有學習成本，對研發不友好。

3. 一個故障，多套監控工具同時告警形成簡訊風暴，擾亂視聽。

基於以上問題，我們提出了建設一套大而全的監控理念，主要包括以下幾個要素：

• 同時支援基礎監控與業務監控；

• 事件日誌與metric指標關聯：

• 告警介面統一；

• 支援多種語言接入。

監控架構圖如下：

在資料採集階段，保留了Open-Faclon、CAT、 客戶端SDK、Logstash等入口，通過Kafka進行匯聚，引入大資料實時計算平臺Flink，提煉metric指標，並最終入庫。

在告警方面，開發了Alert Manager元件，對接多種告警渠道：釘釘、簡訊、微信等，並且自動建立Jira，告警閉環。

我們的最終目標是實現AI自愈的功能，比如自動降級、限流、流量切換等，目前該部分的功能還在探索中。

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作者簡介

葉聖賢，滿幫集團運滿滿公司技術保障部負責人。長期關注運維、DB、容器等領域，推崇DevOps理念，善於開發工具解決日常運維工作，提高運維效率。