网易互娱全球监控政治体制：亿万级指标下，从分钟级到秒级监控的演进

则会好好局域网优解构，比agent必要连到的里面央则会快很多。

3、一个里面心功用

1）控管并不一定结构设计

紧接著给大家说什么一下我们的控管并不一定结构设计，这也是我们的一个里面心功用之一。

我们把控管并不一定直观为Entity，用EntityType所述它是仅限于什么类别的，用Tag所述它的并不一定。同时tag也则会有一个类似交叉表的用途，把entity关联性在独自，比如工具是一类单独，某种程度是一类单独，而具体原因的工具名如hostname01是工具的一个Entity，悄悄直通的agent某种程度是某种程度的一个单独，之后我们可以通过Entity或Metric的tag漂白到我们努力得到的TimeSeries（数据流统计数据）。迄今我们非常少有500+个EntityType，1500万Entity单独模型，覆盖了差不多15亿的数据流用量解构。

2）自定JaScript控管（python）

我居然提及了有一个测试是我们的自定JaScript，这里面的说什么一下它的指导流程。

①首先免费器在前端应用程序创建JaScript，我们则会自动创建一个gitlab仓储；

②然后免费器则会在这个仓储里面的编写进JaScript亦同定义，亦同定义递交后，则会一连串pip包的协作；

③控管作业里面心则会生成Agent所均需的JaScript配备，然后报送到Agent；

④Agent提供到JaScript讯息后，从pip源玛取pip包并装设直通。

这里面的也给大家看一下我们JaScript的亦同定义用量，范例它却是我们这里面的定义了一个子程序，免费器只无均需实现这个sample新方法即可。

3）统计软件系统对

JaScript装设此后，控管统计数据是怎么都从的？这是由我们的统计软件系统对高度集中的。

各种请示端的统计数据核心内容到kafka后，我们则会有一个模块解构完成统计数据的清洗与亦同处理，然后如此一来都从到下一个kafka，用作打印、向警方或者其他串流系统对。同时我们也有一个亦同交联的模块解构用作对免费器重视的统计数据完成一次亦同交联，必需减较低统计打印空外，加快统计数据卡斯看，亦同交联的规章可以从我们的UI上完成配备。

4）统计数据打印

侧面解说我们的统计数据打印，它具稀热力分离、失效移除和HDFS永久打印的特征。

稀热力分离：统计软件系统对则会流到kafka，由统计数据的擦除模块解构统筹写进到我们的热力统计编目，我们常用Redis完成热力统计数据的打印，只由此可知每个单独6小时的统计数据，然后通过稀统计数据擦除模块解构每半小时把Redis里面的统计数据写进到MongoDB的稀库里面。 失效移除：我们的稀库分成4种一般而言：1分钟、5分钟、30分钟、1天，当免费器卡斯的星期之内有所不同时，我们则会根据星期之内选择有所不同一般而言的统计编目卡斯看。每一种一般而言的复原心率不一样，比如1分钟只复原7天，5分钟复原30天，统计数据失效则会自动移除。 HDFS归档打印：每天通过归档擦除模块解构把稀统计编目里面的数据流统计数据打印到廉价的HDFS里面，用作AI、极度检卡斯等统计研究组的企业故事情节。

当免费器发起卡斯看的时候，我们则会根据数据流统计编目的UUID玛取到数据流统计数据，如此一来根据UUID卡斯看到对应的数据流统计数据，然后把稀热力统计数据并入完如此一来回到给免费器。

4、系统对设计故事情节

紧接著给大家看一些系统对设计故事情节，主要有4个系统对设计故事情节，分别是工具免费器端、某种程度免费器端、容器免费器端和一个我们自定的高度集中面板。

1）工具免费器端

主要统筹一些系统化控管的工具，我们重视的系统化用量解构有CPU、CPU、IO等，我们则会与CMDB好好一些同步的，分群三组、免费、工具三元三组，对讲机工具可以加载有所不同的免费，如此一来加载到一个群三组上，我们就可以在这里面的面好好有所不同的柱状简介。

当点到具体原因某一个工具时，我们则会展开这个工具的基板，可以认出有详细资料的数据流统计打印空外解构，也可以选择交联方式将，auto是一个星期一般而言，居然说什么到我们则会根据有所不同的卡斯看之内选择有所不同的一般而言简介给免费器，基板左边也可以戈有所不同类别的统计数据完成卡斯看。

2）某种程度免费器端

这里面的简介的是我们的某种程度免费器端，我们可以把单独类别的tag好好一个编目行政机构简介，比如我有三个某种程度，都仅限于一个某种程度三组，我在这侧面可以认出有Redis较大的CPU常用率、较大的RSSCPU常用率等讯息。点到具体原因的每一个行政机构下可以简介每一个某种程度具体原因的用量解构详情，如此一来点开就像居然简介的工具免费器端的基板，则会有来得加详细资料的用量解构。

3）高度集中面板

如此一来给大家解说一下我们自定的高度集中面板，免费器可以在这里面的面配备单独类别。

高度集中面板必需一栏卡斯看的用量解构，漂白先决条件Tag，这里面的赞成灵活的括号语义表达式 比如(a|b)Companyc，同时必需按照tag完成两三组交联，也能指定回到的星期有规律，默认则会根据卡斯看之内算出有一个合适的有规律。

配完此后即可按有所不同的类别简介我们的统计数据，比如这是一个大盘，它则会简介我们整个单项直通了哪些免费，免费的系统化用量解构常用的原因，也可以点开工具详情或一些其他的企业控管之类的。

5、问题与再一

这一套控管系统对直通了好几年，看来也没有什么问题，但是我们知道信息应用发展是日新月初异的，比如从之后的单体Core到分布式Core，以及到过去的service mesh的免费网格解构，我们传统观念的控管也很难符合免费器的均需求用量。

整套的控管系统对结构设计是基于分钟一般而言结构设计的，最较低只能打印1分钟的控管统计数据，很难符合一些敏感企业的控管故事情节，比如统计编目的OP控管，1分钟则会起因很多次，致使分心了波峰波谷，从而则会致使DBA处理不及时而影响企业。 越来越多的碧原生故事情节控管一般而言都是秒级，企业努力也能赞成到秒级的控管。 这一套TSDB基本是基于python写进的，在海用量的统计数据处理上，python显得好像力不从心，虽然我们常用golang表征了大外模块解构，但是还有外一个里面心模块解构由于复杂性没有表征。

二、混合源亦同定义用量解构结构设计秒级控管

我们要怎么去赞成秒级？却是我们也好好过一些调研：

Thanos，迄今之下有用过OpenTSDB好好打印，但是不赞成正则卡斯看，而且第三方打印、空叛兵管理等无均需较大的自力与资源成本。 原生的Prometheus是三台打印，很难赞成空叛兵盗匪现有，也符合不了均需求用量。 EyesTSDB新建赞成秒级，无均需在Agent端赞成秒级采集，然后打印端分一般而言打印，基本仅限于砸毁重建，收益不明显。

之后我们选择了一个赞成空叛兵部署的Prometheus远端打印，既能符合秒级、又能赞成碧原生等故事情节——VictoriaMetrics。VictoriaMetrics是一个源亦同定义的数据流统计编目，有以下几个特征：

源亦同定义数据流统计编目 迅速高效可扩展 入门级控管系统对 源亦同定义版永久在线

此外，它还赞成侧面说什么到的Prometheus卡斯看API，也有较高的填充比，赞成多种贸易协定擦除，也赞成OpenTSDB的HTTP写进贸易协定。最重要的一点是它赞成多租户，因为迄今我们这套EyesTSDB也是多租户的，有所不同电子产品是按租户接进来的。

1、编目本体

首先解说一下VictoriaMetrics的编目本体，它把统计数据和引文从前了，data是它的统计数据编目，indexdb是它的引文编目。

data统计数据编目里面的分成big编目和small编目，为什么要分成big编目和small编目？

这个主要比如说磁盘紧致占用上来考用量的。数据流统计数据往往擦除最近擦除的统计数据，较少读历史统计数据。而且，数据流统计数据的统计打印空外相当大，通常则会常用填充算法完成填充，所以历史的统计数据就置放big编目里面的，它则会用相当高的填充算法完成填充，而small则会用相当较低的填充行政级别填充统计数据，small则会定期并入成big。

index是常用复原心率复原的，主要有两个，一个是当前的复原心率，比如我配备了一个月初的复原心率，那么一个月初的统计数据都则会假定这里面的，然后这是下一个复原心率的统计数据。引文赞成复原很小星期和较大星期，便于好好一些二分卡斯询，必需迅速定位到具体原因的统计数据前方。

2、统计数据本体

这里面的说什么一下它非常少的统计数据本体：

AccountID和ProjectID是它的租户讯息； MetricGroupID是它的用量解构两三组ID； JobID和InstanceID是tag用量解构，比如JobID是第一个tag的加密算法差值，InstanceID是第二个tag的加密算法差值； 最后的MetricID是它的用量解构ID，是一个自增的星期手脚ID。

3、基本Core

右侧的平面图是它的基本Core，我们可以从里面外看起，里面外主要是打印，上下分别是卡斯看和擦除，它的卡斯看是vmselect，帮助是vminsert，两者是没有长时间的，我可以随时为了将端口。

如此一来侧面是擦除贸易协定，它赞成Prometheus的擦除或InfluxDB的联络线贸易协定擦除。

其里面的打印却是是有长时间的，但也赞成我们的垂直现有，比如打印块码，我们可以转为端口赞成统计数据新厂擦除。

迄今它无缝赞成Grafana和Prometheus API的卡斯看。

以上是VictoriaMetrics的Core，我们怎么将其新建成为我们需用的Core？

4、新Core结构设计

这是我们迄今一整套重新Core，里面外红框外就是我们居然说什么到的VictoriaMetrics的系统化Core。

我们可以从侧面门廊看起，agent，比如我有一个exporter，它则会擦除到transfer，这个是赞成Remote Write贸易协定的，然后则会都从到一个kafka，侧面有一个proxy模块解构，统筹统计数据的亦同处理和清洗，然后分送我们的向警方系统对好好一些向警方归一解构和规章归一解构。如此一来侧面是它的打印，左边是统计数据打印，右侧是index的打印，这一不足之处我们有完成新建。

侧面主要是一些API和UI的模块解构，顶端我们可以认出有右侧有一个稀统计数据的打印端口，这侧面则会擦除到稀统计数据，data空叛兵里面的我们叛较低了一个Shuffle模块解构，它统筹二阶vm的文档，将同一个用量解构的所有数据流统计数据发送到稀统计数据打印，然后由downsample叛谐波模块解构完成叛一般而言由此可知到稀打印空叛兵里面。Data cluster有多套，而index cluster是可向一套，从而叛较低打印成本。

5、如何与之下CMDB同步

那么秒级和碧原生我们都赞成了，最后如何继承我们的CMDB同步？

居然说什么到我们的Entity和Metric都则会有tag，而这些tag就之外我们之下的CMDB并不一定，比如下方平面图。我们是将这些tag之外由此可知了一份，与Metric的tag比如说前的。它则会把用量解构与TSID去好好引文，最后是tag与MetricID去好好引文，每一个tag它都则会去好好一遍引文。

TSDB细分两个模块解构，第一个是Meta讯息，我们可以认出有最侧面一条范例，它是一个用量解构，前头是它的星期手脚和差值，Meta讯息则会之外用量解构名、labels。侧面一外是它的数据流统计数据，timestamp和value就假定这边，里面外通过一个ID关联性起来。

大外TSDB的不赞成单个label key、多个label value，如 gid=1,gid=2。如何把CMDB的tag加进labels里面？

我们是将其之外一份打印很久的，tag是用有所不同的index引文去由此可知的，因为VictoriaMetrics本身有index的取名紧致，有所不同的取名紧致是不一样的，然后我们叛较低了取名紧致去传统观念计数据，同时也叛较低了这些tag的增补卡斯改应用程序以符合我们CMDB tag的擦除和卡斯看，如此一来提供到有所不同的统计编目去卡斯看。

6、增添功用

1）vmshuffle

vmshuffle是我们自己好好的一个功用，因为一个用量解构可能打印在有所不同端口上，而我们是把一个用量解构的统计数据为统一核心内容到一个打印端口上，然后定期打印到一个稀统计数据空叛兵上。

迄今赞成的故事情节：

长星期从前一小段星期内的高精度统计数据卡斯看 历史统计数据统计和分析 利用历史统计数据完成模型锻炼

我们如何把一个用量解构打印到一个端口上？却是我们是按它提供的一些原统计数据完成为统一规整，比如MetricGroupID、ProjectID、AccountID、MetricName，加密算法到有所不同的vmstorage里面的，同一个Metric下的统计数据则会打印在完全相同的vmstorage里面的，然后经过Metric此后，统计数据则会出有过去文档的相邻前方。

2）vmdownsample

另外我们还好好了一个叛谐波的功用，我们之后那套EyesTSDB有有所不同针对性的叛谐波，那么这一套我们是怎么去赞成的？

我们有一个存储空叛兵，居然说什么的vmshuffle为统一把统计数据假定稀统计数据空叛兵，然后每一个端口则会跑完一个统计数据交联的模块解构，然后去导，因为一个用量解构只则会打印在一个端口上，把该用量解构一整块统计数据玛出有来，比如一天跑完一次，就把前一天的统计数据玛出有来好好交联，然后按有所不同的针对性，比如5分钟、30分钟、一天打印到有所不同的空叛兵上，就能符合从之后的EyesTSDB到这一套的过渡，都能仅仅兼容赞成。

7、问题与再一

1）如何在卡斯看侧让tag和label一样都能漂白到数据流统计数据？

居然说什么到我们构筑了一个label的取名紧致去打印的，却是它与原本打印的label取名紧致是类似的，那么它就必需复用就有的赞成的功用，比如label的promql的卡斯看语句、漂白、交联等功用。

2）如何符合就有的企业卡斯看故事情节？

它早就赞成promql的卡斯看自然语言了，那么我们可以通过灵活的卡斯看语句归一解构到我们的高度集中面板。比如我们之后提供的那些交联方式将，g、min、sum等，它可以通过g(g_over_time)赞成有所不同曲面、有所不同星期区外的交联差值，比如g_over_time用作5分钟内的最少差值，然后g则是把这5分钟内的最少曲面如此一来好好一个最少，就能符合到侧面提及的高度集中面板的卡斯看。

三、未曾来最新

1、统计数据数用量级

迄今我们打印的统计数据相当多，但是有一些统计数据看来却是统计数据数用量级不高，比如免费器请示各种各样的统计数据，但他确实重视的可能只有20%～30%，我们后续则会减较低统计数据数用量级，减较低我们打印的效能。

2、企业多元解构均需求用量

我们之下有多套空叛兵，有所不同的空叛兵有有所不同的均需求用量，比如一套空叛兵无均需好好到一些去重，一些空叛兵不无均需好好CMDB关联性，以及我们后续甚至则会好好一些SaaS解构之类的。

3、Agent与作业里面心性能指标

这是EyesTSDB那一套的性能指标优解构，老的那套是Python写进，里面外也用GoLand完成表征，迄今还在表征里面，未曾仅仅表征。

4、回馈源亦同定义

最后主要是我们则会源亦同定义，我们联合开发的一些额外的功用后续稳定此后，也则会考用量反哺源亦同定义邻里与大家共同发展独自突飞猛进。我们还有很多亦同想，比如电子解构空叛兵搭建、SaaS解构空叛兵管理，前头有机则会如此一来跟大家透过。

QCompanyA

Q1：这个统计编目改用的是哪种稀热力统计数据分离可行性？是否则会有统计数据丢弃可能性？

A1：重新这一套我们有一个热力统计编目，稀统计数据比如说存储空叛兵里面的不外断很久的。统计数据丢弃的可能性不足之处，迄今我们主库有一个储备，我们的各种叛谐波一般而言的稀库也是都有储备的。

Q2：CMDB统计数据的准确性如何大幅提高？有什么可行性吗？

A2：这一不足之处我们EyesTSDB那一套却是有一些延期，比如这么大体用量的CMDB统计数据如何流到统计数据里面的面如此一来打印很久，或者到向警方外却是是有延期的。然后我们是有与CMDB系统对携手好好到一些系统对不外断，我们重新一套CMDB有一些拓扑本体，它用平面图统计编目打印CMDB的统计数据，然后当里面外某个端口起因变来得时，它则会一连串一个变来得消息，寄送消息此后则会把这个端口具体的讯息都完成来得新，这里面的涉及一些批用量并入以及星期的策略，这套也是我们迄今悄悄好好的，从前早就合上了，前头有机则会如此一来跟大家透过一下我们是怎么好好的。

来得多精彩主旨

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