DockerCon EU 2015上,Brian Christner阐述了“Docker监控”的概况,分享了这方面的最佳实践和Docker stats API的指南,并对比了三个流行的监控方案:cAdvisor、“cAdvisor + InfluxDB + Grafana”以及Prometheus。

Christner所建议的最佳实践包括为容器添加标签并设置资源限制,他指出尽管Google的cAdvisor容器监控工具很易用,但是将cAdvisor、InfluxDB和Grafana组合起来能够提供更好的应用集成和可扩展性,Prometheus则提供了“开箱即用”的客户端库和告警。

ChristnerSwisscom AG的云方案倡导者,在这个演讲中,他首先介绍了在Swisscom公司中Docker的使用情况,包括通过Docker和Cloud Foundry (与 ClusterHQ协作构建的)提供的持久化Database-as-a-Service(DBaaS),以及支撑各种应用的多个内部Docker产品,涵盖的范围从“云应用到TV”。这些项目使用Docker的原因在于每个服务器上能够实现更高的应用密度(与此相关的就是成本的节省了),对于开发者来说能够减少上市的时间,部署构件能够“一体适用(one size fits all)”于各种场景中。使用Docker的一个核心挑战在于监控方面的变化,从这里开始,Christner开始热情地分享他所学到的内容。

监控Docker的最佳实践包括通过描述性的键/值对为容器添加标签(labelling container),如‘--label environment=”production”’,设置资源限制并限制所产生的告警数量,避免将信号变为噪音(“不要让自己过于警戒!”,Don’t overlert yourself!)。Christner简单介绍了“docker stats”命令,他说这个工具对于解决本地和远程的问题都非常有用。他讨论了Docker stats API,并补充说它通常来讲是所有其他Docker监控工具的基础,并且还可以将容器的资源信息提供到组织内部已有的监控方案中。

Google的cAdvisor(Container Advisor)“为容器用户提供了了解运行时容器资源使用和性能特征的方法”。cAdvisor的容器抽象基于Google的lmctfy容器栈,因此原生支持Docker容器并能够“开箱即用”地支持其他的容器类型。cAdvisor部署为一个运行中的daemon,它会收集、聚集、处理并导出运行中容器的信息。这些信息能够包含容器级别的资源隔离参数、资源的历史使用状况、反映资源使用和网络统计数据完整历史状况的柱状图。

cAdvisor能够与InfluxDBGrafana联合起来使用,它们分别是时间序列(time series)的数据库和指标的仪表盘(metrics dashboard),借助它们来存储和展现信息。Christner还写过一篇“如何搭建Docker监控”的博客文章,并创建了与之关联的Docker Compose 配置文件,它可以通过一个简单的“docker-compose up”命令就能创建使用cAdvisor、InfluxDB和Grafana的监控环境。

Prometheus是一个实现监控功能的系统和服务,它来源于SoundCloud针对StatsD和Graphite所提供的改善监控系统。Prometheus能够按照给定的时间间隔收集所配置目标的指标、执行规则表达式、展现结果,如果某些条件判断结果为真的话,将会触发告警。Prometheus GitHub仓库的README.md这样说到,它与其他监控系统的主要区别特性在于多维的数据模型,借助这种多维性所提供的灵活查询语言,支持多种模式的图形和仪表盘,并且支持垂直和水平的组合(hierarchical and horizontal federation)。通过一个Docker Compose配置文件就能建立全功能的Prometheus监控环境,这个文件可以在Christner的GitHub账号上找到。

Christner在演讲的最后比较了上述三种容器监控方式,即cAdvisor、“cAdvisor + InfluxDB + Grafana”和Prometheus。尽管cAdvisor最易用,但它在扩展性和告警方面有局限性。组合使用“cAdvisor + InfluxDB + Grafana”能够提供很好的可扩展性,并且提供了客户端库,但是内置不支持告警功能。Prometheus可能扩展起来不那么容易,但是它支持告警并提供了针对多种语言的客户端库。

图1:Docker监控工具的简要对比

Christner所做的“Docker监控”演讲的slide可以在SlideShare网站上找到,其他的消息可以通过brianchristner.io网站上的系列博客文章获取。

查看英文原文:Docker Monitoring: Best Practices, and a Comparison of the cAdvisor and Prometheus Monitoring Tools

本文转自: http://www.infoq.com/cn/news/2015/12/dockercon-docker-monitoring/

Docker监控:最佳实践以及cAdvisor和Prometheus监控工具的对比的更多相关文章

  1. docker监控方案实践(cadvisor+influxdb+grafana)

    一.概要 1.1 背景 虚拟化技术如今已经非常热门,如果你不知道什么是虚拟化,那你应该了解虚拟机.虚拟化技术如同虚拟机一样,用于将某些硬件通过软件方式实现"复制",虚拟出" ...

  2. Sentry 后端监控 - 最佳实践(官方教程)

    系列 1 分钟快速使用 Docker 上手最新版 Sentry-CLI - 创建版本 快速使用 Docker 上手 Sentry-CLI - 30 秒上手 Source Maps Sentry For ...

  3. 使用nodejs构建Docker image最佳实践

    目录 简介 准备nodejs应用程序 创建Dockerfile文件 创建.dockerignore文件 创建docker image 运行docker程序 node的docker image需要注意的 ...

  4. Sentry Web 前端监控 - 最佳实践(官方教程)

    系列 1 分钟快速使用 Docker 上手最新版 Sentry-CLI - 创建版本 快速使用 Docker 上手 Sentry-CLI - 30 秒上手 Source Maps Sentry For ...

  5. Docker 开发最佳实践

    Docker development best practices The following development patterns have proven to be helpful for p ...

  6. docker安全最佳实践概述

    /************************************************* * Author : Samson * Date : 08/07/2015 * Test plat ...

  7. 【云计算】Docker监控相关资料

    Cloud Insight 是东半球首款次世代系统监控工具:http://www.oneapm.com/ci/docker.html?utm_source=BaiduPaid&utm_medi ...

  8. 7、Docker监控方案(cAdvisor+InfluxDB+Grafana)

    一.组件介绍 我们采用现在比较流行的cAdvisor+InfluxDB+Grafana组合进行Docker监控. 1.cAdvisor(数据采集) 开源软件cAdvisor(Container Adv ...

  9. Prometheus Metrics 设计的最佳实践和应用实例,看这篇够了!

    Prometheus 是一个开源的监控解决方案,部署简单易使用,难点在于如何设计符合特定需求的 Metrics 去全面高效地反映系统实时状态,以助力故障问题的发现与定位.本文即基于最佳实践的 Metr ...

随机推荐

  1. hibernate入门配置及第一个hibernate程序

    学习了hibernate后就想先给大家分享一下它的配置方法: jar包导入 一.数据库表的创建   二.开启hibernate配置 编译器:eclipse 数据库:mysql 1.创建第一个xml文件 ...

  2. java--springmvc

    springmvc请求图 SpringMVC内部的执行流程1.用户发起到达中央调度器DispatcherServlet2.中央调度器DispatcherServlet把请求(some.do)交给了处理 ...

  3. CentOS7 基于 subversion 配置 SVN server

    由于 Window Server 环境下,VisualSVN Server Community 版本只支持 15 个同时在线用户,所以彻底放弃 Windows Server,在 Linux Serve ...

  4. VS---《在VS2010中 使用C++创建和使用DLL》(003)

    VS---<在VS2010中 使用C++创建和使用DLL>(003) 这里实现一下,之前写好的一个工程(定义一个函数f + main函数调用),转成DLL.调用DLL测试.在两个工程里,分 ...

  5. HDU 5876 补图最短路

    开两个集合,一个存储当前顶点可以到达的点,另一个存储当前顶点不能到达的点.如果可以到达,那肯定由该顶点到达是最短的,如果不能,那就留着下一次再判. #include<bits/stdc++.h& ...

  6. sql查询数据结果发送到邮箱

    #!/bin/bash user=root password=xx dbname=xx DATE=`date +%F` #注意:此处mysql要用全路劲,否则计划任务会执行失败 /mydata/mys ...

  7. Permission denied (publickey,gssapi-keyex,gssapi-with-mic)

    当出现警告的时候,恭喜你,你已经离成功很近了. 远程主机这里设为slave2,用户为Hadoop. 本地主机设为slave1 以下都是在远程主机slave2上的配置,使得slave1可以免密码连接到s ...

  8. osm2pgsql

    osm2pgsql -d gis --create --slim --drop --flat-nodes '/data/nodes.bin' -G --hstore --tag-transform-s ...

  9. 洛谷-P3808-AC自动机(模板)

    链接: https://www.luogu.org/problem/P3808 题意: 给定n个模式串和1个文本串,求有多少个模式串在文本串里出现过. 思路: 模板, 代码: #include < ...

  10. py操作mongodb总结

    python使用的版本 python3. python操作mongodb使用的是pymongo,安装方法: pip install pymongo 测试 PyMongo 接下来我们可以创建一个测试文件 ...