Como escolher a ferramenta certa depende do que você está fazendo.

As candidaturas serão expressos, e os dados de séries temporais é uma das suas línguas. DevOps, tecnologia de cloud computing e contêiner mudou a nossa forma de escrever e executar aplicações. Com base em uma série de projetos de código aberto, InfluxData e comunidades estão empenhados em fornecer um kit de monitoramento moderno e flexível.

Na última década, recipiente, máquinas virtuais, a computação em nuvem muda tudo. Estas mudanças ocorrem rapidamente, precisamos ser capazes de responder às mudanças ambientais nesta aplicação taxa também precisa de uma forma mais conveniente para manter a evolução contínua. Portanto, precisamos entender o comportamento do aplicativo, estar preparado para o fracasso, melhorando assim a aplicação. Agora que temos as ferramentas e técnicas apropriadas, eles só precisam de integrar aplicações para entender como executar, como a evolução da infra-estrutura e, finalmente, compreender a falha do sistema e, assim, melhorar o desempenho.

monitorando os logs

Temos vindo a ler o log, existem algumas ferramentas para nos ajudar a entender o comportamento do aplicativo. Fazemos isso porque:

Temos que confiar em algo . Confiar na informação na tela, não podemos compreender o comportamento da aplicação. Precisamos saber como os usuários utilizam aplicativos, tem havido muita exceção. Há muitos indicadores que podem ser rastreadas, de combiná-los, a fim de construir a confiança em nosso sistema.

Esperamos ser capazes de prever o futuro.  Queremos prever com base em todos os tipos de indicadores e comportamentos que identificamos, de modo que você pode julgar se nossa própria crescendo, quantos crescer no futuro ainda pode crescer rapidamente. Com esta informação, podemos projetar um programa que pode ser capaz de prever alguns dos menos bom evento.

Sample Log

Grupo de Monitoramento do Sistema usa um comando poderosa chamada "cauda" para ler o log. Em geral, usamos a expressão dessa maneira. Como para registro, há um estado básico ou normal. Se a saída de log continuou em um estado normal, então não há problema. Se o terreno saída de log muito rápido ou muito lento, então há um problema, é preciso tomar medidas correctivas.

Log não entender a maneira mais inteligente, mas é a mais comum, e todos neste monitoramento de aplicações caminho. Nós certamente pode fazer melhor, mas isso envolve o log característica.

Logs são descritivas, ele contém uma grande quantidade de informações. Consideração vai salvá-los no banco de dados também. Desde o log geralmente em formato de texto simples, eles não são fáceis de índice. Isto significa que o motor deve tentar entender a relação entre o log e procurar informações de suporte. Se você tem um monte de toras, ou estão acontecendo com aplicativos de registro, você precisa de um bom sistema de apoio. É difícil, mas não impossível.

Existem muitas ferramentas e serviços podem ser combinados e eventos de log calculados ocorrendo, como Logstash, Kibana, ElasticSearch, NewRelic, CloudWatch, Grafite e assim por diante. Alguns deles formar dos serviços prestados, e alguns são projetos de código aberto, alguns duas formas de ambos. O ponto-chave é que há um monte de opções.

Selecione a ferramenta de monitoramento de log

Como escolher a ferramenta certa depende do que você está fazendo. Há algumas cenas que você precisa fazer login debate com pessoas ou apenas para arquivamento. Uma vez que o log contém informações detalhadas sobre os eventos que ocorrem, você pode log usado para esses cenários. Quando ocorre uma exceção, você pode determinar seu tipo. Mais log é usado para obter tais informações.

No entanto, em algumas outras cenas, você só quer saber como o aplicativo é executado, por exemplo, o registo é alterado mais ou menos tempo ao longo anormal e como eles são distribuídos. Você não precisa saber o que realmente aconteceu, por que eles acontecem - você só precisa saber a aplicação há uma mudança de comportamento na linha. Por outro lado, você também está usando dados de séries de tempo todos os dias para ajudar a compreender o comportamento do sistema. O momento não registra dados tão detalhados - eles estão em outro idioma. Por exemplo, CPU, uso de memória é de dados de séries temporais.

Você não pode apenas usar os dados de séries temporais sem usar um log, porque algumas questões têm de contar com o log de resolver. Eu não estou aqui para discutir quem é melhor dados de log e de séries temporais, porque você provavelmente ambos. O valor que eles têm. Você precisa de apenas dois tipos, de fato, o registro é uma forma de dados de séries temporais. Se você valoriza a série de tempo e simplificar o log, podemos fazer alguns cálculos, o registro será mais fácil de índice.

Na verdade você está convertendo em um dos dados de séries temporais log. Imagine o quanto o seu login aplicação, quantos anormal, ou se você é uma empresa financeira, o número de transações, que são dados de séries temporais, porque eles são um valor em um ponto no tempo, um login. Eles estão distribuídos ao longo de um período de tempo. Este é o significado de dados de séries temporais. Logs pode fazer é ser convertido. Este não é um número inteiro ou um valor, mas um registo a partir de um ângulo diferente.

Em suma, você só pode ser reduzida a um valor do registro e os correspondentes pontos de tempo, estes pontos de tempo você pode polimerização, comparação e similares. Se você gastar 10 minutos pensando sobre sua aplicação, você pode obter uma grande quantidade de dados de séries temporais.

Além disso, você recebe todos os recursos do servidor e estão usando os dados de séries temporais. Você pode usar as estatísticas de aplicação para visualizá-los, e então o aumento repentino compreensão das ligações subida da taxa como anormais para uso de memória.

Como desenvolvedores, nós sabemos, há cinco anos, todas as coisas que fazemos hoje vai parecer muito complicado. Nosso objetivo agora é simplificar as coisas. Simples coisas mais fáceis de explicar aos outros também é fácil de manter. Para os dados de séries temporais, eu fiz exatamente isso: um valor e um valor de tempo é um número. Com este modelo, você pode fazer alguns cálculos, resumi-los, criar um gráfico, forma menos dispendiosa para extrair informações a partir da aplicação com os custos. No entanto, em comparação com Cassandra, MySQL, MongoDB estes tradicional ferramenta de uso geral, InfluxDB mais adequado para o tratamento desses dados, uma vez que foi concebido para consulta contínua, estratégias de retenção, proporcionar características de uma cena específica, em vez de um conjunto de sequências e compressão otimização de recursos.

Use InfluxDB como um armazenamento de log

InfluxDB é uma base de dados de sequência. Você pode colocar todas as informações geradas pelo servidor de aplicativos ou empurrado para o banco de dados. É um Windows e Mac pode ser baixado Go binários, é fácil de instalar e começar. InfluxDB usar a expressão InfluxQL. Isto significa que você pode usar a linguagem SQL muito semelhante ao consultar o banco de dados, mas você já está familiarizado com SQL, você não precisa de aprender uma outra língua nova. Aqui está um resumo de algumas das razões para a seleção de InfluxDB.

• Fácil de usar

• sintaxe de consulta Familiar

• Sem dependências externas

• Open source

• nível escalável

• Uma combinação de membros do fim de temporização da plataforma de dados

InfluxDB tem uma grande base de usuários e da comunidade. Outros componentes em conjunto com a discussão seguinte de plataforma InfluxData, InfluxDB criado um sistema de monitorização de pilha completa, enquanto os dados de suporte da série temporal não convencionais (hora do evento não fixa intervalo ocorre) e os dados de séries de tempo convencionais (evento índice intervalo de tempo fixo), como se segue.

Em InfluxData, fizemos uma série de benchmarks para mostrar por que você precisa para escolher o banco de dados timing certo, em vez de seu tipo favorito de banco de dados. Grandes diferenças de desempenho de gravação entre InfluxDB e outro banco de dados comparáveis. Referência geralmente tendenciosa, mas vamos tentar passar testes independentes los mais objetiva. Referência InfluxDB e ElasticSearch, MongoDB, Cassandra e OpenTSDB comparativas de benchmarking.

Para construir um sistema de monitoramento moderno

InfluxData ter uma pilha completa de projetos open-source - Telegraf (https://www.influxdata.com/time-series-platform/telegraf/),InfluxDB (https://www.influxdata.com/time-series-platform / influxdb /), Chronograf (https://www.influxdata.com/time-series-platform/chronograf/) e Kapacitor (https://www.influxdata.com/time-series-platform/kapacitor/). TICK em conjunto para formar uma pilha.

Construção de monitoramento do sistema ou um evento de pilha completa

Telegraf  É uma coleção de métricas do lado do servidor e agente de entrega de dados, é possível baixar um arquivo binário e lançamento do Go, muito simples de usar. Você pode instalar um Telegraf em cada servidor, configure-o para capturar informações do servidor host. Telegraf registrar todos os tipos de indicadores, eventos, executá-lo em um recipiente ou sistema, indicadores de terceiro API partido para puxar mesmo ouvido por StatsD Kafka e Serviços ao Consumidor fornece indicadores integrados. Telegraf é uma orientada para a ficha, e fornece a entrada e saída do plug-in, plug-in de saída pode ser enviado para os vários tipos de armazenamento de dados de índice, serviço, filas de mensagens, tais como InfluxDB, grafite, OpenTSDB, Datadog, Librato, Kafka, MQTT, NSQ e assim por diante. Se você já tem um sistema de monitoramento, e está procurando um coletor poderoso, você pode usar Telegraf.

InfluxDB  mecanismo de armazenamento pode ser usado para todas as cenas com uma grande quantidade de armazéns de dados carimbar dados, incluindo monitor de DevOps, dados de log, o índice de aplicação do IOT (Internet das coisas) os dados do sensor e análise de dados em tempo real. Todos os indicadores do Telegraf pode ser enviado para InfluxDB. InfluxDB dados pode ser configurada para reter apenas um determinado período de tempo, e apagar automaticamente os dados expirados a partir do sistema não é mais necessária, isso evita o espaço de armazenamento do aparelho. InfluxDB também fornece um tipo SQL Query Language para a interação de dados.

Chronograf  TICK pilha é componentes de interface plataforma InfluxData, você pode ver todos os dados armazenados no InfluxDB em Chronograf, para que possamos construir consultas robustas e alarmes. Chronograf simples de usar, contém uma série de modelos e bibliotecas permitem que você construa rapidamente dashboards com visualização em tempo real dos dados. Você também pode gerenciar InfluxDB e Kapacitor em Chronograf. Se você não planeja usar Chronograf, existem outros projectos para alcançar InfluxDB saída plug-ins, incluindo Grafana.

Kapacitor  Locais streaming em tempo real de processamento de dados pilha TICK motor, pode ser configurado para ouvir o índice baseado em medidas tomadas antes do local do evento tomada. Ele pode lidar com streaming de dados e os dados do lote de InfluxDB simultaneamente. função de incorporar Kapacitor permite lógica personalizada ou processamento de limiar de alarme dinâmica definida pelo usuário, a correspondência de padrões dos indicadores, a probabilidade estatística de anormalidade é calculado, e com base na ação específica para executar semelhante balanceamento de carga de alarme dinâmico. Você pode enviar alertas para um componentes compatíveis de gestão de eventos Kapacitor integrados, incluindo HipChat, OpsGenie, Alerta, Sensu, PagerDuty, folga e assim por diante. Por exemplo, Kapacitor pode enviar uma mensagem para PagerDuty, se ocorrer um problema durante a noite você pode ser notificado, ou enviar uma mensagem para Slack.

TICK começar InfluxDB e executar toda a pilha é bastante simples. É possível executar binários ou recipientes Docker, tal sistema de controlo para um funcionamento normal. Mas o objetivo real de um sistema de monitoramento quando os problemas de infra-estrutura ou para notificá-lo quando o tempo de inatividade do aplicativo. Se o seu sistema eo servidor de monitoramento em conjunto abater, e depois não funcionou corretamente. Então, você precisa confiar em seu sistema de monitoramento. Você vai precisar dele, bem como infra-estrutura e aplicação de desacoplamento, assim você pode ter 100% de certeza de que o sistema de monitoramento ainda pode trabalhar normalmente quando o servidor de aplicativos e abater. Você precisa saber que este não é um alvo fácil, mas também significa mais do que alguns dos comandos run Docker.