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    關于監控我們有很大的興趣，但是大部分人低于監控的技術是并不清楚地。今天我們就開講講關于監控的3大技術特點。傳統的監控很多還是在停留在設備、網絡、系統相關的監控上，重視數據的采集，但是在數據算法和Role上比較傳統。對監控系統簡化抽象下，傳統監控可以大致分為三個過程：數據采集、數據存儲、響應處理。OWL監控在傳統監控基礎上，增加了Algorithm模塊，支持復雜的算法規則報警，如下圖所示：

1. 監控數據采集

    Data Collection 就是數據采集，這里指的數據不光是基礎硬件的指標，也可以是業務指標。下面介紹兩個實例。

****個例子是主機硬盤狀態的采集：

    下面的數據采集中****列是硬盤設備標號，第二列是硬盤的狀態，在監控的這個層面，一切都是metric，不同的層級可以抽象到不同的metric，結合 metric timestamp tagk1 tagv1… tagkN tagvN，這樣針對相同的metric去加tag，用來標示數據，方便后期的查詢。

2. 監控數據存儲

    監控數據的存儲也是一個很有意思的話題，監控數據在數據結構上是很有特色的。仔細觀察發現監控數據基本上都是和時間維度相關的，以metric ＋timestamp的組合形式的數據占了所有監控數據量的大部分，相比而言，多維度的監控數據比較少；如果出現了多維度的監控數據，也可以通過其他的方式繞開處理。RDBMS 由于要考慮數據的關聯，所以它在整體數據存儲設計上充分考慮了數據的完整性和關系型，同時在 schema設計上還要遵守數據庫的幾大范式。傳統的監控大多數還是使用了RDBMS，但是這造成了性能上和擴展性上的局限性。針對監控數據這樣簡單的數 據結構，卻采用了一套復雜的存儲格式。隨著近些年各種各樣的垂直的。

    技術領域對數據的存儲不同要求的演變，如Graph database，Time Series Databases等數據庫得到了不斷發展；監控數據在存儲上有了更多的選擇，InfluxDB，OpenTSDB，KairosDB都是不錯的選擇，** 后我們選擇了OpenTSDB，這主要是因為TalkingData的大數據基因，Hadoop和HBase在我們的業務系統中大規模使用。從現有的數據 體量上，OpenTSDB能夠滿足現在的業務要求。簡單的總結了一下OpenTSDB的優點：

1. 使用HBase存儲，不存在單點故障。
2. 使用HBase存儲，存儲空間幾乎無限。支持****存儲，可以做容量規劃。
3. 易于定制圖形
4. 能擴展采集數據點到100億級。
5. 能擴展metrics數量到K級別（比如CPU的使用情況，可以算作一個metric，即metric就是1個監控項）
6. 支持秒級別的數據。

    此外，OpenTSDB支持API查詢，可以輕松地和其他系統進行數據對接，也方便其他系統抽取監控相關的數據。 并且，查詢方式靈活：查詢數據可以使用query接口，它既可以使用get的query string方式，也可以使用post方式以JSON格式指定查詢條件。

3. 監控的報警算法

    Algorithm這塊是傳統監控系統所欠缺的，基本上都是單個指標的大于，小于這樣的算法，但是遇到集群或者復雜的指標，就需要自己去增加一些算法，比如多個指標的加和，平均值，top10，歷史相似度等。這些算法的引入，可以增加報警的準確度，有效的減少報警數量，讓報警變得人性化。 關于報警的算法會在本系列的后續文章進行詳細介紹。

自研監控系統一覽

    簡單的介紹一下OWL的整體架構，下面目前的架構是第四個大版本。在研發的過程中，我們也嘗試了很多的開源技術，如RRDtools、Graphlite，也踩了很多的技術坑，**后我們整體選擇了OpenTSDB，在這個技術棧下面演進了兩個版本：

成都監控電視墻報道：