如何解决Prometheus的告警管理问题?
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2023-06-20 11:56
Prometheus发展到今天,已经全面接管了 K8s 上的监控体系,形成了一套以它为核心的统一方案,但监控依然是云原生领域非常让人头疼的问题之一。
一方面是因为监控非常重要,直接关系到应用的高效、平稳运行;另一方面,云原生使监控更加复杂了,除了业务方面,集群、节点、Service、Pod 等等维度众多,并且还要应对短时间内不断变化的现实,同时还面临降低资源开销的挑战。
拿告警来说,现实困境包括:
没有告警:系统装箱过度,导致节点 CPU 100%,业务已崩而调度器还在不停调度Pod;
海量告警=没有告警:一天 200 个告警电话,处理一个告警的时候同时又收到10个告警;
可自愈的告警不该告警:周末背着电脑和朋友聚餐,接到告警电话立马处理,登录系统后发现已经自动恢复,关上电脑结果又出现告警…
在具体的监控指标规划上,业界通用的两个原则是 USE 和 RED 。
从资源监控指标来看,如节点和容器的资源使用情况等等,需要考虑利用率(Utilization),资源被有效利用起来提供服务的平均时间占比;饱和度(Saturation),资源拥挤的程度,比如工作队列的长度;错误率(Errors),错误的数量。
从服务监控指标来看,比如 kube-apiserver 或者某个应用的工作情况,要考虑每秒请求数量(Rate)、每秒错误数量(Errors)、服务响应时间(Duration)。
怎么样,是不是感觉实现起来复杂度挺高的?
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