Zabbix監控視覺化

2021-09-22 00:23:22 字數 2083 閱讀 9640

一、監控系統的架構體系

大家都知道,監控系統由三大部分組成,一,監控資料採集;二,監控告警分析;三,監控資料包表、視覺化。在市面上常見的開源監控軟體,或者商業監控軟體中,均有很好的實踐和體現。

監控系統的架構,通常分為無**模式c/s和有**模式 c/p/s,當然也有主主節點模式。

下面談談監控資料的採集問題

資料的收集方式,可以分為主動模式,被動模式,投遞模式。分別指的是:

主動模式

:從監控中心去客戶端獲取資料

被動模式

:從客戶端向監控中心傳送資料

投遞模式

:向監控中心push資料,這種模式,一般適合於時序資料庫的監控系統,如opentsdb,influxdb,promethus,在業內均有最佳實踐

資料**可以分為:

基礎架構資料,伺服器,os,網路等層面,俗稱主機層面。

業務應用資料,如資料庫,中介軟體,web服務等軟體應用層面

日誌層面資料,如各種應用的日誌,這有日誌領域的專門系統來實現,但和監控系統也是有相互關聯的。

**層面資料,如應用效能監控,針對**執行的崩潰,錯誤日誌,業務流的跟蹤,面對的物件,通常是針對開發者。

從監控資料的**我們看到,凡是對業務有用的資料,我們都可以作為監控資料**。凡是需要做資料分析的,也需要作為監控資料**。在這種情況下,監控資料採集,已經不是傳統意義的採集,而是融合了各種場景的資料採集,最終彙總為大資料處理,故監控系統的資料**,已經需要各種專門的agent來做了,因為各種場景下面,其用途和擴充套件性難以統一。而多種agent的維護成本,以及各種agent相互影響,給運維又帶來麻煩。因此有出現了all in one的乙個需求,把各種元件的agent統一標準,只安裝乙個agent的需求逐漸出現。當然業內也有實踐做到了這一點。

監控告警分析,其實也是乙個比較難的問題,設計到資料分析統計的科學,本文不重點**這個問題。下面我們來談談監控資料視覺化。

監控資料從採集分析到告警,在業界各種監控系統裡面已經做得非常成熟了。而監控資料的視覺化,卻是在近年興起發展的,無論是開源產品,還是商業產品,均提供了監控資料視覺化的解決方案,使用最為廣泛的監控資料視覺化產品grafana,可以對接各種監控系統,其資料型別又可以分為多種。

監控資料視覺化的意義:

監控資料視覺化的實踐,我們首選是grafana,來看看grafana可以做些什麼?

雖然grafana也提供了很多比較好的體驗,但對zabbix使用者來說,依然不足,我們需要更專業的監控大屏,於是,這個時候oneoaas的監控大屏產生了。

針對資料分析和視覺化的痛點,oneoaas monitor在這種背景下面應運而生,為運維監控提供了立體化業務監控平台,在解決開源軟體監控介面體驗問題的基礎上,提供了業務監控的視角,引導運維將監控重心轉移到真正的業務監控中。

通過監控資料視覺化,為運營人員,運維人員提供直觀的實時的系統執行狀態,讓複雜的監控裡面變得人人都可以看懂。針對監控報表需求,為使用者提供報表,資料分析等模組,讓使用者通過監控系統為業務提供更多有價值的資料。

來看看oneoaas monitor都有哪些功能呢?

業務看板

展示業務的流程,如業務流程從前端負載均衡-web集群-資料庫

基礎架構

l集中展示所有業務平台的執行狀態

l不同顏色標識業務的故障級別

l展示業務的流程環節

業務狀態

監控圖表

樹形圖

Spring Boot 應用視覺化監控

1 spring boot 應用暴露監控指標 版本 1.5.7.release 首先,新增依賴如下依賴 org.springframework.boot spring boot starter actuator 採集應用的指標資訊,我們使用的是prometheus,相應的我們引入包 2 promet...

tensorboard 監控指標視覺化

coding utf 8 created on wed jan 30 23 24 30 2019 author administrator import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input da...

Grafana監控視覺化環境搭建

依賴庫go 1.6 nodejs v4 sqlite3 go 環境搭建 vi etc profile export gopath root go export goroot usr local go export path goroot bin path export path gopath bin...