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深入探索 CnosDB 可观测性最佳实践：Metrics

article 2024/12/4 4:37:21

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在现代软件架构中，尤其是在微服务和云原生环境中，监控与告警是确保系统稳定性和性能的关键。CnosDB 作为一款高性能的时序数据库，提供了强大的监控与告警功能，帮助开发者和运维团队实时掌握系统状态，快速响应潜在问题。

针对 Metrics 的可视化展示，CnosDB 支持的搭建环境有两种，分别是使用 Promethues 和 Kafka。这里将 Promethues 的搭建过程进行介绍。

如图所示，通过在集群中每个节点运行 node_exporter 进行信息搜集，通过 Prometheus 获取各个node_exporter 搜集的信息。Prometheus 通过 remote write 将数据写入到 CnosDB 中，Grafana 通过Prometheus remote read 读取CnosDB 中储存的数据，并展示到 Dashboard 上。

CnosDB、Prometheus、Node Exporter 和 Grafana 是一套流行的开源监控系统，它们的组合具有以下特点：

多维度数据模型：Prometheus 的数据模型基于时间序列数据，其中每个时间序列由一个唯一的指标名称和一组键值对标识符组成。这种多维度的数据模型使得监控指标可以关联到多个标签，并对时间序列进行切片和切块，以支持各种图形、表格和告警场景。
灵活的查询语言： Prometheus 提供了强大的查询语言 PromQL 来查询和分析数据。PromQL 支持各种聚合操作、函数和操作符，以及灵活的时间窗口和聚合方式，使用户可以轻松地查询和分析他们的数据。
不依赖分布式存储：Prometheus 不依赖分布式存储，单个服务器节点是自主的。这种设计使得Prometheus的部署和维护变得简单，同时也降低了系统的复杂性和成本。
以 HTTP 方式，通过 Pull 模型拉取时间序列数据：Prometheus 使用 HTTP 协议从各种数据源中收集指标数据。Prometheus 的拉模型使得它可以轻松地扩展到大规模的集群，并且可以避免由于推送数据而导致的网络问题。
通过中间网关支持Push模型：除了拉模型，Prometheus 还支持推模型。用户可以使用 Pushgateway 组件将指标数据推送到 Prometheus 中，这种方式适用于短期的任务或者临时性的任务。
支持多种多样的图标和界面展示：Grafana 提供了丰富的可视化工具，例如图表、表格、警报等，以帮助用户更好地理解和分析业务数据。用户可以使用这些工具来创建漂亮的仪表板来显示 Prometheus 收集的指标数据。
支持多种数据源：Grafana 支持多种数据源，例如 Prometheus、Elasticsearch、InfluxDB 等。用户可以使用这些数据源来获取数据并将其可视化。
支持多种插件：Grafana 支持多种插件，例如 Worldmap Panel、Pie Chart Panel、Clock Panel 等。用户可以使用这些插件来增强 Grafana 的功能。
支持多种告警方式：Prometheus 支持多种告警方式，例如电子邮件、PagerDuty、Slack 等。用户可以使用这些方式来接收告警信息。
支持多种数据源的联合查询：Grafana 支持多种数据源的联合查询，例如 Prometheus 和 Elasticsearch的联合查询。这种联合查询可以帮助用户更好地理解和分析他们的数据。