vivo 服務端監控體系建設實踐

監控服務平臺是自研的、覆蓋全場景的可用性保障系統。經過多年深耕，vivo監控團隊已經成體系構築起一整套穩定性保障系統，隨著雲原生可觀測技術變革不斷深化，監控團隊如何掌舵前行？下面就平臺的建設歷程、思考、探索，做一下簡單介紹。

1.1 監控建設歷程

回顧監控建設歷程，最初採用Zabbix，與告警中心的組合實現簡易監控。隨著業務的發展在複雜監控場景和資料量不斷增長的情況下，這種簡易的組合就顯的捉襟見肘。所以從2018年開始我們開啟了自研之路，最開始我們建設了應用監控、日誌監控、撥測監控解決了很大一部分監控場景沒有覆蓋的問題；2019年我們建設了基礎監控、自定義監控等，完成了主要監控場景的基本覆蓋；2020年我們在完善前期監控產品的同時，進一步對周邊產品進行了建設；隨著AI技術的不斷成熟，我們從2021年開始也進行了轉型升級，先後建設了故障定位平臺、統一告警平臺有了這些平臺後我們發現，要想進一步提升平臺價值，資料和平臺的統一至關重要；所以從2022年開始建設了統一監控平臺，也就是將基礎監控、應用監控和自定義監控進行了統一，統一監控包含了統一配置服務和統一檢測服務。從監控的建設歷程來看，我們一路覆蓋了IaaS、PaaS、DaaS、CaaS等平臺。我們的職能也從DevOps向AIOps邁進。

1.2 監控能力矩陣

講了監控的發展歷程，那麼這些監控產品在我們的生產環境中是如何分佈的呢？要想支撐數以萬計的業務執行，需要龐雜的系統支撐，伺服器、網路環境、基礎元件等，都需要監控系統保障它的穩定性。我們將監控的物件分為五層，在基礎設施層，包含了網路裝置、伺服器、儲存硬體等，這一層我們透過VGW監控對網路裝置進行監控，VGW是Vivo Gateway的縮寫，類似於LVS；透過自定義監控，對機房進行監控；系統伺服器層，我們定義的監控物件是服務執行依賴的環境，透過主機監控對物理機、虛擬機器等監控，當前容器在雲原生技術體系中，已然成為微服務執行的最佳載體，所以對容器的監控必不可少；系統服務層，包含了各種資料庫產品、大資料元件等，在這一層主要透過自定義監控檢測、告警；業務應用層，主要有應用服務，我們透過應用監控對業務鏈路資訊進行監控；客戶體驗層，我們定義了端上的訪問質量，由宙斯平臺實現監控。前面我們講了監控能力矩陣，下面我們具體介紹一下監控的範圍和整個平臺的能力。

1.3 監控物件範圍

監控物件涉及網路、主機、基礎服務等。面對各地機房我們做到了監控全覆蓋，為滿足各類環境部署訴求，我們可以做到針對不同環境的監控。我們支援多種採集方式，SDK和API採集主要應用在自定義監控場景，Agent主要採集主機類指標，採集上來的時序資料經過預聚合、統一的資料清洗，然後儲存在TSDB資料庫。針對海量資料儲存我們採用了資料降精，寬表多維多指標等方案。我們常用的檢測演算法有恆值檢測、突變檢測、同比檢測等，同時還支援了無資料檢測、多指標組合檢測，檢測出現的異常我們會形成一個問題，問題在經過一系列的收斂後發出告警，我們有多種告警通道，支援告警合併、認領、升級等，需要展示的指標資料我們提供了豐富的自定義指標看板，對使用頻率高 固化場景，我們提供了模板化配置方案。有了完備的監控體系，那麼系統的關鍵指標和監控物件體量如何？

1.4 監控系統體量

當前監控服務體系保障著x萬+的主機例項，x萬+的DB例項，每天處理x千億條各類指標和日誌，對x千+的域名做到秒級監控，對x萬+的容器例項監控，每天從統一告警發出的各類告警達到x十萬+ ，對主機例項的監控覆蓋率達到x %，監控平臺透過不斷的探索實踐，實現了對海量資料計算儲存，當前對核心業務的告警延遲在x秒以內，告警召回率大於x %。

1.5 監控系統面臨挑戰

雖然現階段取得了一些成果，但是目前仍然面臨很多挑戰，主要分為三大類：

• 部署環境複雜

  對數以萬計的主機和容器，實時採集 計算是一項困難的事情；面對各地機房監控，部署過程中依賴項多，維護工作複雜；對海量資料計算儲存，保障監控服務穩定性、可用性難度大。
  

• 平臺系統繁多
  

  當前系統還存在割裂，使用者體驗不強；資料割裂，沒有從底層融合在一起，對於資料組合使用形成挑戰。

• 新技術挑戰

  首先基於容器的監控方案，對傳統監控方案形成挑戰，當前對Prometheus指標儲存處在探索階段，暫時沒有標準的解決方案，但是面對快速增長的資料量，新元件的探索試錯成本相對較高。

2.1 產品架構

產品架構的能力服務層，我們定義了採集能力、檢測能力、告警能力等；功能層我們對這些能力做了具體實現，我們將監控分為主機、容器、DB等9類場景，展示層主要由Dashboard提供靈活的圖表配置能力，日誌中心負責日誌查詢，移動端可以對告警資訊進行認領、遮蔽。

2.2 技術架構

技術架構層分為採集、計算、儲存、視覺化幾大塊，首先在採集層我們透過各種採集方式進行指標採集；上報的資料主要透過Bees-Bus進行傳輸，Bees-Bus是一款公司自研的分散式、高可用的資料收集系統，指標經過Bees-Bus之後寫入Kafka，隨著Pulsar的受關注度與使用量的顯著增加，我們也在這方面進行了一定的探索；計算層我們經歷了Spark、Flink、KafkaStream幾個階段的探索，基本實現了計算層技術棧收歸到KafkaStream；資料主要儲存在Druid，當前有190+節點的Druid叢集。Opentsdb和Hive早期應用在主機監控場景，隨著業務發展其效能已經不能勝任當前的寫入和查詢需求，所以逐步被捨棄。

當前我們選用了VictoriaMetrics作為Prometheus的遠端儲存，日誌資訊儲存在ES中，目前我們有250+的ES節點。服務層中各類監控場景的後設資料，都由統一後設資料服務提供；各類檢測規則、告警規則都由統一配置服務維護，統一告警服務則負責告警的收斂、合併、傳送等。Grafana則主要用作自監控告警。

2.3 互動流程

在監控架構的基礎上，我們介紹一下整體互動流程，採集規則由統一後設資料服務管理，並主動下發到VCS-Master，VCS-Master主要用來任務下發，Agent執行結果資料接收，任務查詢和配置管理等，Agent會定期從VCS-Master拉取快取的採集規則，指標經過Bees-Bus雙寫到Kafka，由ETL程式對指標資料消費，然後做清洗和計算，最後統一寫入到儲存服務中，統一配置服務下發檢測規則到異常檢測服務，檢測出的異常資訊推送到Kafka，由告警代理服務對異常資訊進行富化，處理好的資料推到Kafka，然後由統一告警服務消費處理。在儲存服務之上，我們做了一層查詢閘道器，所有的查詢會經過閘道器代理。

3.1 可用性體系構建

前面說了監控服務體系整體架構，那麼監控產品如何服務於業務可用性。我們將業務穩定性在時間軸上進行分割，不同的時段有不同的系統保障業務可用性，當前我們主要關注MTTD和MTTR，告警延遲越小發現故障的速度也就越快，系統維修時間越短說明系統恢復速度越快，我們將MTTR指標拆解細化然後各個擊破，最終達成可用性保障要求。vivo監控服務體系提供了，涵蓋在穩定性建設中需要的故障預防、故障發現等全場景工具包，監控平臺提供了產品工具，那麼與運維人員，研發人員是怎樣協作配合的？

3.2 系統可用性保障

當監控物件有問題時，監控系統就會傳送告警給運維人員或業務開發，他們透過檢視相關指標修復問題。使用過程中運維人員的訴求和疑問，由監控平臺產品和開發協同配合解決，我們透過運營指標，定期梳理出不合理的告警，將對應的檢測規則同步給運維同學，然後制定調整計劃，後期我們計劃結合智慧檢測，做到零配置就能檢測出異常指標。透過監控開發、運維人員和業務開發一起協同配合，保障業務的可用性。

3.3 監控系統可用性

除了保障業務可用性外，監控系統自身的可用性保障也是一個重要的課題。為了保障Agent存活，我們構建了多種維活機制，保障端上指標採集正常。資料經過Bees-Bus之後，會雙寫到兩個機房，當有一個機房出現故障，會快速切到另一個機房，保障核心業務不受損。資料鏈路的每一層都有自監控。監控平臺透過Grafana監控告警。

3.4 複雜場景下依託監控解決問題手段 監控能力矩陣

隨著公司業務發展，業務模型、部署架構越來越複雜，讓故障定位很困難，定位問題成本高。而監控系統在面對複雜、異構、呼叫關係冗長的系統時就起到了重要作用。在問題發現階段，例如多服務串聯呼叫，如果某個階段，出現耗時比較大的情況，可以透過應用監控，降低問題排查難度。在告警通知階段，可以透過統一告警對異常統一收斂，然後根據告警策略，通知給運維或者開發。問題定位時，可以利用故障定位服務找到最可能出現問題的服務。解決問題時，類似磁碟打滿這種比較常見的故障，可以透過回撥作業快速排障。覆盤改進階段，故障管理平臺可以統一管理，全流程覆盤，使解決過程可追溯。預防演練階段，在服務上線前，可以對服務進行壓力測試，根據指標設定容量。

4.1 雲原生：Prometheus監控

當前行業正迎來快速變革，我們在雲原生、AIOps、可觀性等方向均進行了探索實踐。未來我們也想緊跟行業熱點，繼續深挖產品價值。隨著Kubernetes成為容器編排領域的事實標準，Prometheus因為對容器監控良好的適配，使其成為雲原生時代，容器監控的事實標準。下面我們介紹一下整體架構，我們將容器監控分為容器叢集監控和容器業務監控，首先對於容器叢集監控，每個生產叢集都有獨立的監控節點，用於部署監控元件，Prometheus按照採集目標服務劃分為多組，資料儲存採用VictoriaMetrics，我們簡稱VM，同一機房的Prometheus叢集，均將監控資料Remote-Write到VM中，VM配置為多副本儲存。透過撥測監控，實現對Prometheus自監控，保障Prometheus異常時能收到告警資訊。容器業務監控方面，Agent部署在宿主機，並從Cadvisor拉取指標資料，上報到Bees-Bus，Bees-Bus將資料雙寫到兩個Kafka叢集，統一檢測服務非同步檢測指標資料，業務監控指標資料採用VM做遠端儲存，Dashboard透過Promql語句查詢展示指標資料。

4.2 AIOps：故障定位

當前業界對AIOps的探索，大部分在一些細分場景，我們也在故障定位這個方向進行了探索。分析過程中首先透過CMDB節點樹，選定需要分析的專案節點，然後選擇需要分析的時段，就可以按元件和服務下鑽分析，透過計算得出每個下游服務的波動方差，再利用K-Means聚類，過濾掉波動較小的聚類，找到可能出現異常的服務或元件。分析過程會形成一張原因鏈路圖，方便使用者快速找到異常服務，分析結果會推薦給使用者，告知使用者最可能出現異常的原因。詳情檢視功能可以看到被呼叫的下游服務、介面名、耗時等資訊。

4.3 可觀測性：可用性大盤

由於CNCF在雲原生的定義中提到了Observerbility，所以近兩年可觀性，成了技術圈很火熱的關鍵詞。當前業界基於Metrics、Logs、Traces對可觀測性形成了一定共識。谷歌也給出了可觀測的核心價值就是快速排障。我們認為指標、日誌、追蹤是實現可觀測性的基礎，在此基礎上將三者有機融合，針對不同的場景將他們串聯在一起，實現方便快捷的查詢故障根因，綜上我們建設了可用性大盤，它能檢視服務的健康狀況，透過下鑽，可以看到上下游服務依賴關係、域名健康狀況、後端服務分佈等。透過串聯跳轉等方式可以看到對應服務的日誌和指標資訊。

4.4 場景串聯

未來我們希望在場景串聯、可觀測性、服務能力化進一步探索，深挖產品價值。場景串聯上：

4.5 統一可觀測

現在，vivo監控服務體系的可觀測產品沒有完全融合在一起，所以後續我們希望構建統一可觀測平臺：

4.6 能力服務化

目前監控有很多服務，在公司構建混合雲平臺的大背景下，監控系統的服務應該具備以能力化的方式提供出去。未來我們希望指標、圖表、告警等，以API或者獨立服務的方式提供能力，例如在CICD服務部署過程中，就可以透過監控提供的圖表能力，看到服務部署時關鍵指標變化情況，而不需要跳轉到監控服務檢視指標資訊。

最後，我們希望監控能更好的保障業務可用性，在此基礎上，我們也希望透過監控系統提升業務服務質量。