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在运维工具这个江湖中#xff0c;出现了众多独行侠客#xff0c;各怀绝技#xff0c;各自为战。这些开源监控软件如同武林中的各派门派#xff1a;SkyWalking 以精湛的追踪功夫独步武林#xff1b;Prometheus 以灵活的告警机制纵横江湖#xff1b;ELK 则如同黯然销…背景
在运维工具这个江湖中出现了众多独行侠客各怀绝技各自为战。这些开源监控软件如同武林中的各派门派SkyWalking 以精湛的追踪功夫独步武林Prometheus 以灵活的告警机制纵横江湖ELK 则如同黯然销魂掌以卓越的日志分析、数据可视化技能令人叹为观止。
门派各自捍卫领地争夺资源却忽略了武林大势。江湖中有人指出如果这些侠客们能够携手共进共同面对武林变局必定能够形成无敌的联合之势。
直到江湖中出现了一位侠客号称能“以一抵十”同时击退 SkyWalking、Sentry、Prometheus、OpenSearch 等各派高手让运维团队从“对运维工具的运维”工作中解放出来并提升产、研、运团队的整体效能。
这位侠客便是「观测云」它是一款面向开发、运维、测试及业务团队的实时数据监测平台能够统一满足云、云原生、应用及业务上的监测需求快速实现基础设施、中间件、应用层和业务层的可观测。基础设施监测、日志与指标管理、应用性能监测、用户访问监测、可用性监测、系统级安全巡检、场景和仪表板等均为「观测云」的可观测解决方案通过统一的数据采集、全面的数据监控、无缝的关联分析、自定义的场景搭建、高度的可编程性及敏捷的成员协作为用户提供最迅速、最轻松、最全面、最自由的系统可观测平台。
笔者今天就给大家分享这样一个 case观测云用九招帮助某客户替换掉 5 套监控平台。
客户个例
该客户为一家中小型的金融方案提供商客户的 DevOps 团队分为前端、后端、运维等几个小组大家各司其职、密切合作不断地推出新产品、新功能以满足业务需求。
根据双方的两次技术交流该客户向观测云团队反馈了监控现状前端、后端、运维三个小组使用了 5 个以上运维工具/服务包括Sentry、SkyWalking、PrometheusGrafana、OpenSearch 订阅服务AWS、AWS CloudWatch 等。
显然分散的监控带来了数据割裂每个小组都用自己的数据来评价系统问题容易造成“本位主义”团队难以对故障/异常的原因快速达成一致。且数个自建的平台也给运维团队带来了较重的运维负担。
监控分散带来的诸多问题 在与客户团队进行充分沟通后观测云提出有信心帮助客户进行监控整合替换掉多套开源监控工具。客户对观测云“统一平台提升团队整体协同效率”的价值主张非常认可迅速组织团队开始进入技术验证阶段。双方经过为期两周的交流和互动实现了全部场景的验证。
观测云的价值主张——统一平台提升团队整体协同效率 关键招数
在为期两周的验证过程中客户的前端、后端、运维小组一共有 8 位同事参与了此项工作。最终双方总结出多个关键场景并成功向客户的决策层进行了汇报获得决策层高度认可。下面跟大家分享一下观测云打动客户的九大招数。
招数 1主机/容器的监控
在主机和容器监控方面该客户原先使用 PrometheusGrafana 的组合。而观测云则是依靠 DataKit 采集器进行主机/容器的对象和指标采集。
l 如果是主机方式采用一条 sh 语句即可进行一键式安装
一条命令安装 DataKit 采集器 l 如果是 k8s 方式则通过 yaml 文件进行配置。
通过 yaml 文件管理采集器和对应插件的安装 当安装完 DataKit 主机/容器的对象属性、指标即可展现在观测云上。观测云提供了蜂窝图等看板通过颜色来展示主机/容器的健康度方便客户在大量基础设施的情况下快速对亚健康的主机/容器进行分析。
在 DataKit 安装时可以选择开启 ebpf 采集器以实现基础之间的网络通信分析客户可以观察到 TCP 重传、时延等情况充分了解集群内的网络状况。
主机/容器的监控 招数 2AWS 各服务监控
客户的基础设施均部署在 AWS 上并且使用了大量 PaaS 服务但原先通过 CloudWatch 的监控覆盖并不完整。在本次使用观测云期间我们推荐客户使用了观测云 Func 服务模块该模块是基于 Python 的脚本开发、管理、执行平台在官方脚本市场中已经包含了数十个 AWS 服务的监控脚本。
用户只需要选择对应的脚本进行简单修改填写 AK/SK、Region、修改默认采集指标等操作并开启定时任务即可轻松将 AWS 服务的对象和监控指标在观测云平台界面上进行展示。
AWS 各服务监控 观测云当前已支持的数十个 AWS 服务 招数 3日志的采集与分析
客户原先使用 AWS OpenSearch 订阅服务来处理业务系统中的重要日志。在使用观测云期间客户使用了观测云的冷、热分级存储将最近 30 天的日志存储在 GuanceDB (观测云高性能 OLAP 列存数据库)中冷日志通过观测云转存到 AWS S3 中进行备份并且在审计等需要查询历史日志的场景下无需解冻即可直接从观测云界面上进行查询取得了效率/成本的完美平衡。
除此之外客户日常还需要对日志黑名单进行管理并基于一些业务关键字的组合来实现及时的故障通知。这些需求在观测云上均得到了很好的支持。
超出客户预期的是观测云的日志除了和链路 tracing 数据进行关联之外还和主机、容器等数据进行了自动关联。客户在分析日志的时候可以轻松点击标签查看对应主机/容器的运行指标大大提升了 troubleshooting 的速度。
观测云日志分析 招数 4用户体验数据RUM的采集和分析
客户前端团队原先使用 Sentry 进行用户体验的分析主要关注接口的性能、会话重放等功能但没有实现和后端 APM 的关联追踪分析。
观测云则提供了 session、view、action、error、LongTask 等多个角度的 RUM 元数据采集和分析帮助客户了解用户的实际体验。
“会话重放”在观测云上得到良好的支持并且提供了多种级别模式来对敏感数据进行脱敏确保不会顾此失彼即在复现用户故障现场的同时导致用户的敏感数据泄露。
前端 RUM 与后端 APM 的关联追踪则依靠 SDK 自动向 HTTP request Header 中添加的追踪参数来实现客户无需在代码中进行埋点即可实现前后端的数据关联分析。
对用户体验数据进行采集和分析 招数 5链路追踪
客户后端开发团队原先使用 SkyWalking 对链路进行追踪但由于产品迭代的压力较大未能投入精力去实现 Tracing 和 Log 的关联分析。
观测云通过对 DDTrace/OpenTelemetry/SkyWalking 等主流 APM 方案的良好支持将客户的链路数据进行实时收集并指导客户调整 Log 输出格式很快便实现了客户期待已久的 TracingLog 关联分析。
此外由于观测云采集的数据默认提供了非常多的扩展字段客户可以使用 key:value 的查询方式根据任意扩展字段进行搜索分析以便对疑似异常的现象进行探索灵活性十足。 招数 6统一告警
在统一告警方面客户主要关注对主机运行指标的监控日志关键字的监控所有的告警会通过钉钉发送群通知并通过 PagerDuty 实现电话通知。
观测云提供了十余种“监控器”包含阈值监测、日志监测、进程监测、应用性能监测等完全满足了客户对故障预警的需求。此外事件模板可自定义、与 PagerDuty 轻松对接也让客户原有的使用习惯得以保留。
观测云的统一告警 招数 7灵活、易用的仪表板
客户原先使用 Grafana 进行仪表板的绘制运维小组主要关注的是容器运行、AWS 服务监控等仪表板前端小组则需要经常响应产品团队的需求帮助产品团队进行业务看板的绘制。
观测云在仪表板方面既有二十多种图表又提供了灵活易用的图表绘制交互体验。对于产品、运营同学完全可以采用拖拉拽式的方式来构建图表样式通过下拉菜单来筛选自己关注的指标和查询条件实现图表的绘制对于运维、开发同学来说则可以使用 DQL 语句来进行各种观测数据的查询。无论是指标、链路还是日志采用的是同一种查询语法并且兼容了 promQL 的写法让客户能轻松从原有的数据分析平台过渡到观测云。在短短的两周时间内客户团队自行配置了 30 仪表板得到了客户决策层的肯定。 招数 8数据的高效、安全分享
由于客户的业务是属于金融服务因此对数据安全非常看重。在过往工作过程中团队通过截图、远程协助、发送日志等方式进行协作不仅效率较低而且十分容易导致数据泄露。
观测云提供了快照分享功能让客户能够将经过筛选过后的数据保存为快照分享给其他同事后者打开快照能进行一定程度的交互分析。在此过程中观测云能够对指定数据进行脱敏并且设置快照的有效期/访问 IP 白名单/加密访问等让客户不会有数据泄露方面的担忧。 招数 9从用户 ID 出发的立体化分析
在观测云的助力下客户实现了从用户 ID 出发的全链路追踪。根据 userID 和时间段很容易找到报障用户的访问会话从前端关联分析到后端链路、日志、主机/ Pod /容器基础资源/数据库中间件运行情况等真正实现立体化、全访问的分析。产品、研发、运维同学终于可以用同一套工具来进行问题分析快速对问题结论达成一致。 回顾
回顾历史秦国的“统一度量衡”推动了经济和社会的繁荣发展。而云原生时代同样需要有统一监控平台来实现监控数据的统一、团队分析视角的统一、数据标准的统一。
在双方向客户决策的汇报过程中我们还汇报了观测云相对于国外商业产品的优势数百万字的中文文档能让客户团队轻松上手完善的国际化支持又能适应海外员工的使用需求。对于商用客户观测云还提供多元化的技术服务例如定期例会、最佳实践专题分享等确保客户在使用强大的产品功能的同时能够感受到观测云技术服务的温度。
