目录

一、监控误区和挑战

二、墨盒和白盒监控

1. 黑盒监控

2. 自盒监控

三、 度量值的收集

1. 两种收集方法概述

2. PUSH VS PULL （客户端角度）

3. 测量什么

1. 谷歌提出应该监控如下的四个指标：

2. Brendan的方法

3.汤姆.威尔基的红色方法

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一、监控误区和挑战

        监控是管理基础设施和业务的核心工具。也是大多数公司必须的，应该和应有程序一起构建和部署。没有监控，将无法了解你的系统运行环境，进行故障诊断，也无法向组织提供系统性的性能、成本和状态等信息。

1. 机械式的监控
2. 不够准确的监控
3. 静态和监控
4. 不频繁的监控
5. 缺少自动化或自服务

二、墨盒和白盒监控

        监视方法主要分为两大类，即黑盒监视和自盒监视。有很多人也叫做是探针(黑盒监控)和内省(自盒监控)

1. 黑盒监控

        应用程序或主机是从外部观察的，因此，这种方法可能相当有限。检查是为了评估被观察的系统是否以已知的方式响应探测:

• 主机是否响应PING的请求
• 特定的TCP端口是否打开
• 应用程序在接收到特定的HTTP请求时，是否使用正确的数据和状态代码进行响应200?
• 特定应用程序的进程是否在其主机中运行?

2. 自盒监控

        系统在被测对象表面显示其内部状态和临界段的性能数据。这种类型的自省可能非常强大，因为它暴露了内部操作,因此不同内部组件的健康状况，否则很难甚至不可能确定。这种数据处理通常以以下方式处理

• 通过目志导出:到目前为止，这是也是在广泛引入库之前，应用程序是如何暴露其内部工作的最常见的情况。例如,可以处理HTTP服务器的访问目志来监视请求率、延迟和错误百分比。
• 以结构化的事件输出:这种方法类似于日志记录，但不是将数据写入磁盘，而是直接将数据发送到处理系统进行分析和聚合.
• 以聚合的方式保存在内存中:这种格式的数据可以驻留在端点中，也可以直接从命令行工具中读取。这种方法的例子有/metrics with Prometheus metrics、HAProxy的stats页面或varnishstats命令行工具。

三、 度量值的收集

1. 两种收集方法概述

• PUSH >> client主动推送到---sever端
• PULL  >>  监控sever端---向client端发送拉取数据请求----client端向sever端发送日志

2. PUSH VS PULL （客户端角度）

3. 测量什么

        在计划度量时，必然会出现一个问题，即定义要观察哪些度量。为了回答这个问题，我们应该求助于当前的最佳实践和方法。在下面的主题中，我们将概述一些最具影响力和最受关注的方法，这些方法可以降低噪声，提高性能和一般可靠性方面的可视性。

1. 谷歌提出应该监控如下的四个指标：

• 延迟：服务请求所需的时间
• 流量：正在发出的请求的数量
• 错误：求失败比率
• 饱和：未处理的工作量，通常在队列中

2. Brendan的方法

更关注于机器，它声明对于每一个资源（CPU、磁盘、网络接口等等），应该监视以下指标：

• 利用率：以资源繁忙的百分比来衡量
• 饱和：资源无法处理的工作，通常会排队
• 错误：发生的错误数量

3.汤姆.威尔基的红色方法

RED方法更侧重于服务级别方法，而不是底层系统本身。显然，这种策略对于监视服务很有用，对于预测外部客户的体验也很有价值。如果服务的错误率增加，那么就可以合理的驾车这些错误将直接或简介的影响客户的体验。这些是需要注意的度量标准：

• 速率：转换成没秒请求书
• 错误：每秒失败请求的数量
• 持久性：这些请求所花费的时间

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