监控告警满飞天,运维在家睡到自然醒

JAVA使用方法:通过Netflix Eureka实现服务注册和发现 Netflix Eureka的基本原理是通过注册中心来实现服务的注册和发现。当一个服务需要调用其他服务时,它可以通过注册中心来获取目标服务的地址信息,从而实现服务之间的通信。Netflix Eureka提供了服务注册和发现的功能,使得微服务架构中的各个服务能够方便地相互发现和调用。在需要注册到Netflix Eureka的服务中,我们需要在配置文件中配置Netflix Eureka客户端的相关信息。在需要发现和调用其他服务的服务中,我们可以使用Netflix Eureka提供的API来查询和发现其他服务。 阅读详情
  • 基础架构变更事件

  • Canary 部署及使用

  • 上、下游服务的运行状况

  • 表征 QoE 的相关指标

  • 告警平台发出的报警

不同的数据源对应用程序健康度的影响权重不同。例如,与错误率增加相比,响应时间的增加对应用程序的影响要小很多。

错误代码有很多,但是某些特定的错误代码的影响要比其他错误代码的影响大。在服务下游部署 canary 可能不如在上游部署带来的效果明显。

区域网络流量转移意味着某个区域的网络流量降为零而另一个区域的网络流量会加倍。

你可以感受下不同的指标对于监控的影响。监控指标的具体含义决定了我们应该如何科学有效地使用它来进行监控。

在构建应用程序健康状况视图时,Telltale 考虑了所有这些因素。应用程序健康评估模型是 Telltale 的核心。

智能监控

每个服务运维人员都知道告警阈值调整的难度。将阈值设置得太低,你会收到大量虚假告警。

如果过度补偿并放宽告警阈值,就会错过重要的异常警告。这样导致的最终结果是对告警缺乏信任。Telltale 可以帮助你免除不断调整相关配置的繁琐工作。

通过提供准确的和严格管理的数据源,我们能让应用程序所有者的设置和配置过程变得更加容易。

这些数据源通过按照一定的组合应用到程序的配置中,以实现最常见的服务类型配置。

Telltale 可以自动追踪服务之间的依赖关系,以构建应用程序健康评估模型中的拓扑。

通过数据源管理以及拓扑监测,在不用付出很大的努力情况下就能使配置保持最新状态。那些需要手动实践的一些场景仍然支持手动配置和调整。

没有任何一个独立的算法可以适用我们所有的监控场景。因此,我们采用了混合算法,包括统计算法、基于规则的算法和机器学习算法。

不久后,我们将在 Netflix Tech Blog 上发表一篇针对我们监控算法的文章。

Telltale 还具有分析器,可用于趋势探测或内存泄漏监测。智能监控意味着我们的用户可以信赖我们的监控结果。

这表明故障发生时,用户能更快地定位和解决系统异常问题。

智能告警

智能监控必然会促进智能告警。当 Telltale 检测到应用程序中的运行异常时,就会产生异常事件。

团队可以选择通过 Slack、电子邮件或 PagerDuty(均由我们的内部告警系统提供支持)进行告警。

如果该异常问题是由上游或下游系统引起的,则 Telltale 的上下文感知路由会提醒服务对应的维护团队。

智能告警还意味着运维团队针对特定异常只会收到一个通知,也就是说,告警风暴已经成为过去式。

Slack 中的 Telltale 通知示例

在系统出现问题时,掌握准确的信息至关重要。我们的 Slack 告警程序还会启动一个包含有关事件上下文信息的线程,提供 Telltale 识别到的异常问题信息及问题产生的原因。

正确的上下文可以方便我们了解应用程序的当前状态,以便值班运维的工程师能有针对性的定位和修复问题。

异常告警事件会不断发展而且拥有自己的生命周期,因此及时更新事件状态至关重要。告警异常是好转了还是恶化了?是否要考虑新的监控信息或事件?

Telltale 在当前事件发生改变时会更新 Slack 线程。系统返回正常状态后,该线程将被标记为“已解决”,因此用户一眼就能知道哪些异常事件正在处理中,哪些异常事件已成功修复。

这些 Slack 线程不仅仅适用于 Telltale。团队还可以用它们来共享有关事件的其他数据,方便进一步观察、理论分析和讨论。

异常信息数据和讨论全部集中在一个线程中,方便达成针对当前异常的共识,有利于更快提出问题的解决方案以及异常事件的事后分析。

我们致力于提高 Telltale 告警的质量。一种方法是向我们的用户学习。因此,我们在 Slack 消息中提供了反馈按钮。

用户可以告诉我们以后某些情况不需要再发生告警,或提供某些告警不合理的原因。智能告警意味着用户可以信赖我们的告警。

在 Slack 的 Telltale 通知中描述异常详细信息的一个示例

为什么我的应用服务运行状态欠佳?各种类型的监控数据、应用程序相关知识以及跨多种服务数据的相关性,有助于 Telltale 检测分析应用程序运行健康度降低的原因。

这些原因包括实例异常、相关依赖的监测和部署异常、数据库异常或者网络流量高峰等。突出高亮显示这些可能的原因可以帮助运维人员节省大量宝贵的时间。

异常事件管理

Telltale 异常事件摘要的一个示例

当 Telltale 发送告警时,它还会创建一个快照,其中引用了不正常的监控信号数据。随着新监控信息的到来,会将其添加到此快照中。

这简化了团队的很多事后审查流程。当需要复查过去的异常问题时,“应用程序事件摘要”功能可以从各个方面显示当前的问题,包括一些关键指标,比如总停机时间和 MTTR(平均解决时间)。

我们希望帮助我们的团队了解更多的异常事件的模式,以便提高我们服务的整体可用性。

集群视图下将相似异常事件分组

部署监控

可以看出,Telltale 的应用程序健康评估模型及其智能监控功能非常强大,所以我们也会将其应用于安全部署方面。我们从开放源码交付平台 Spinnaker 开始测试。

随着 Spinnaker 逐渐推出新版本,我们使用 Telltale 连续监监控运行新版本实例的运行状态。

持续监控意味着新部署在问题出现时能自行停止并进行回滚操作。这意味着部署存在问题时的影响半径较小,持续时间更短。

在这里插入图片描述

持续优化

在复杂的系统中,运行微服务非常具有挑战性。Telltale 的智能监控和告警功能可以帮助我们运维人员提高系统可用性、降低运维人员的劳动强度并减少工作人员大半夜被叫醒的频率。

我们为 Telltale 做到的这些功能提升感到高兴。但是远没有结束,我们仍在不断探索新算法,以提高告警的准确性。

我们将在以后的 Netflix Tech Blog 文章中详细介绍我们的工作进展。我们仍然在对应用程序健康评估模型进行进一步评估和改进。

我们相信服务运行日志和跟踪数据中会包含更多有价值的信息,这样我们就能采集到更有用的指标数据。我们很期待与平台其他团队进行合作,共同开发这些新功能。

将新应用监控引入 Telltale 可以享受到很好的服务体验,但是无法很好的进行扩展,所以我们绝对可以优化和提高自服务的用户界面。
我们确信,有更好的启发式方法能帮助用户找出影响服务健康度的一些因素。Telltale 简化了应用程序的监控。
来源 | http://7t4z2.cn/2Oa14

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