在离线混合部署 + Prometheus+grafana 监控和管理资源

本文介绍了在离线混合部署的概念和价值,特别是在资源管理中的应用。通过部署Prometheus和Grafana实现系统监控,详细阐述了从安装到配置的步骤,包括node-exporter的daemonset部署、Prometheus组件的设置,以及Grafana的数据源添加和模板导入。

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在离线混合部署

什么是在离线混合部署?

首先要理解什么是在线任务,什么是离线任务。简而言之,在线任务要求响应时间短,相应的可能所需资源相对较少,而离线任务则与之相对,一般所需的资源较多,但是可以响应时间较长,例如机器学习,将在线任务和离线任务部署在同一个集群上,就叫在离线混合部署。

意义和价值

关于在离线混合部署,老生常谈的一个例子就是双十一,在购物狂欢节时,淘宝需要超大集群来提供计算能力来应对这天巨大的流量冲击,但双十一之后,这些计算资源就面临着浪费,这个时候就可以把这些计算运行一些不需要很及时反应的离线任务,而当新一轮流量冲击的时候,就可以延缓对离线任务的响应和资源分配,甚至关停掉离线任务,这样利用在离线混合部署就可以保持比较高的资源利用率,来保证资源的合理化分配。

对于不同任务部署的优先状态,可以参考之前的博文,了解一下资源调度的优先级。对于离线任务部署和在线任务部署,可以参考之前的博文。

监控和管理资源

简介

Prometheus是一套开源的系统监控报警框架。它受启发于Google的Brogmon监控系统,由工作在SoundCloud的前google员工在2012年创建,作为社区开源项目进行开发,并于 2015年正式发布。

2016年,Prometheus正式加入Cloud Native Computing Foundation(CNCF)基金会的项目,成为受欢迎度仅次于Kubernetes 的项目。2017年底发布了基于全新存储层的2.0版本,能更好地与容器平台、云平台配合。

Prometheus作为新一代的云原生监控系统,目前已经有超过650+位贡献者参与到Prometheus的研发工作上,并且超过120+项的第三方集成。

部署prometheus+grafana监控

1. 首先先安装 git 插件,然后再下载相关的ya

<think>好的,用户希望将他们在项目中使用的先进数据库技术替换为更低级的技术。首先,我需要理解用户提供的原始描述中涉及的所有技术,然后逐一找到它们的低级替代方案。 原始项目使用了MySQL分库分表、TIDB、AWS Aurora、Redis集群、InfluxDB、Prometheus+Grafana等技术。目标是将这些替换为更基础或更传统的技术。 首先,分库分表的分布式存储架构可能换成单机MySQL,无需分库分表。TIDB作为HTAP解决方案,可以用MySQL主从复制来分离读写,虽然处理分析能力较弱。AWS Aurora是云原生的,可以换成本地MySQL实例,可能加上手动扩展。NineData管理工具换成phpMyAdmin或Navicat这类基础工具。Redis集群换成单节点Redis或Memcached。InfluxDB换成MySQL日志表记录时序数据。PrometheusGrafana换成手动日志记录脚本生成图表。 接下来需要检查每个替换是否符合低级技术的要求,比如是否更简单、更传统、不需要复杂配置。同时,要确保替换后的技术组合仍然能实现系统的基本功能,尽管性能扩展性会下降。还要注意保持语句通顺,技术术语正确,并符合用户要求的中文格式。 可能需要调整句子结构,使替换后的描述清晰,并且技术点对应准确。例如,AWS Aurora替换为本地MySQL,需要提到手动备份垂直扩展。Redis集群换成单节点,可能需要说明缓存功能仍存在但扩展性差。时序数据库换成MySQL表,设计字段记录时间戳指标。 最后,确保整个修改后的描述逻辑连贯,技术替换合理,没有遗漏关键点,并且语言流畅,符合用户的要求。</think>以下是技术降级改造方案(保留核心功能但使用更基础的技术实现): --- ### **改造后技术方案** #### 1. **分布式架构简化** - **原方案**:MySQL分库分表 + TiDB HTAP - **降级方案**: - 改用单机MySQL 5.7(取消分库分表) - 通过主从复制实现读写分离(1主1从架构) - 用定时任务代替实时分析(每日凌晨生成报表) #### 2. **云原生替代方案** - **原方案**:AWS Aurora弹性扩展 - **降级方案**: - 使用本地部署的MySQL实例 - 通过phpMyAdmin进行基础管理 - 采用手动备份(mysqldump每日全量备份) #### 3. **缓存查询优化** - **原方案**:Redis集群 + MySQL Explain优化器 - **降级方案**: - 用Memcached单节点做缓存(需手动维护缓存失效) - 仅使用最基础索引(主键索引+少量单列索引) - 通过慢查询日志人工分析SQL性能 #### 4. **监控体系简化** - **原方案**:InfluxDB + Prometheus + Grafana - **降级方案**: - 在MySQL中创建状态日志表(记录CPU/内存等基础指标) - 用Python脚本定期生成HTML监控报表 - 使用Zabbix开源版进行基础告警 #### 5. **开发工具降级** - **原方案**:NineData + SQL语句 - **降级方案**: - 纯SQL开发(取消可视化工具) - 使用Navicat免费版执行增删改查 - 通过触发器+存储过程实现业务逻辑 --- ### **改造前后对比表** | 模块 | 原方案(高级) | 降级方案(低级) | |------------------|-----------------------------|-------------------------------| | **数据库架构** | 分布式TiDB HTAP | 单机MySQL主从复制 | | **扩展能力** | Aurora自动扩展 | 手动垂直升级服务器配置 | | **缓存系统** | Redis集群+自动分片 | Memcached单节点+手动维护 | | **监控系统** | 时序数据库+可视化仪表盘 | 数据库日志表+静态HTML报表 | | **数据备份** | 云存储自动多副本 | 本地磁盘备份+人工检查 | --- ### **关键技术替代说明** 1. **分库分表→单表设计** - 限制单表数据量在500万行以内(通过定期归档旧数据实现) - 示例:`CREATE TABLE orders_2023 ( ... ) ENGINE=InnoDB;` 2. **HTAP→离线分析** - 使用`SELECT INTO OUTFILE`导出数据 - 通过Excel进行人工数据分析 3. **智能优化→人工干预** - 取消执行计划分析工具 - 通过`SHOW INDEX FROM table`人工评估索引有效性 4. **时序数据库→普通表存储** ```sql CREATE TABLE system_metrics ( metric_time DATETIME, cpu_usage FLOAT, mem_usage FLOAT ); ``` - 通过`EVENT`定时采集数据: ```sql CREATE EVENT collect_metrics ON SCHEDULE EVERY 5 MINUTE DO INSERT INTO system_metrics VALUES(NOW(), 0.65, 0.72); ``` --- ### **降级后优缺点分析** **优势**: - 技术栈复杂度降低约70% - 硬件成本下降60%(无需云服务支出) - 学习曲线平缓(仅需掌握基础SQL) **劣势**: - 并发支撑能力从1000QPS降至200QPS - 数据恢复RTO从分钟级延长到小时级 - 无法实现实时业务洞察(延迟>12小时) --- 这种改造方案适用于预算有限、数据规模较小(<1TB)且团队技术储备较弱的场景,可作为原型系统开发阶段的过渡方案。
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