使用Prometheus(https://github.com/prometheus)原生的k8s服务发现驱动,采集容器化信息;通过微服务参数配置,暴露运行状态信息提供给prometheus,实现微服务信息采集;

通过新引入的netdata(https://github.com/netdata/netdata)做为采集器,采集除了微服务、k8s以外的所有资源信息;

通过consul解决新节点自动注册和发现问题;

使用prometheus时序数据库,解决存储效率问题;

通过thanos实现多个Prometheus实例构建集群模式;

使用alertmanager实现基础报警统一规则和触发。

后续可以考虑扩展:

netdata+kafka,将采集数据写入其他引擎

2.2新架构技术特点

netdata特性:

1、效率高,资源开销低

2、可扩展性强,社区活跃,github 50k start

3、自带web界面,信息全,可替代dstat等linux工具

4、支持到秒级甚至实时监控

5、自带120+常用组件采集脚本,减轻工作负担

Prometheus特性:

1、基于时序数据库,存储效率高

2、支持集群模式,组合thanos扩展性强

3、云原生,容器化场景最热门方案

netdata+Prometheus对比zabbix架构

优点:

1、时效性从分钟级提高到秒级

2、存储、查询效率高

3、每个客户端提供一个漂亮的web界面、信息全,可大量减少登录服务器查询的次数

4、支持集群模式,扩展性强

5、直接支持一部分暴露jmx、metric信息的服务,减少监控脚本配置工作量

6、云计算、容器化场景更适合

7、数据持久化,原则支持无限长时间数据

8、支持降采样,极大提高长时间跨度查询效率

9、云原生项目,可容器化

缺点:

1、指标众多,需进行适当裁剪

2、自定义数据类型,有误差(最大误差0.0001%)

3、自定义采集脚本需要脚本开发能力(go、python),相比zabbix(shell)学习成本高

总结:

通过对比、了解业务各种报警监控采集方案,采用netdata + Prometheus + consul + thanos方案,效率更高、功能更强大、可扩展性强,较为符合云原生业务发展和需求。

Netdata

Consul

Prometheus

Thnaos

Alertmanager

Grafan

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