一.前言 每个系统都需要监控,而每个监控需求都有不同,我这边的的方案是结合了当前部门及公司的特性去思考设计的,至于为什么说是方案,而不是一个组件,因为个性化监控,要解决的问题其实不是一个组件就可以完全解决的,它需要多个组件合力完成.但为了但一篇文章足够简单,同时也能给读者带来一定的思考及学习价值,所以这里焦点在方案上,但作者其实已经实现的本篇中的
sre8 sre10 重要要点 黄金信号对于运营团队监视其系统并发现问题至关重要。 当我们转向微服务和容器时，这些信号尤为重要，在这些服务和容器中，更多的功能（包括第三方）分布得越来越薄。 有许多指标需要监控，但行业经验表明，这5个指标：速率，错误，延迟，饱和度和利用率，实际上包含了您需要了解发生的一切以及发生在哪里的所有信息。 获取这些信号非常具有挑战性，并且会因可用的服务和工具而异。
目录SRE是什么？系统稳定性衡量指标SRE的目的是什么？SRE稳定性保障规划如何衡量系统的可用性SRE的切入点错误预算（Error Budget）落地SLO还需要考虑的因素故障发现：如何建设On-Call的流程机制故障处理：一切以恢复业务为最高优先级故障复盘：黄金三问与判定三原则互联网典型的SRE组织架构SRE是什么？谈到网站的可靠性保障就离不开一个词SRE，它的全称是Site Reliabili
监控的意义监控将系统和应用程序生成的指标转换为对应的业务价值；不构建指标或监控将存在严重的业务和运营风险，这将导致：·无法识别或诊断故障； ·无法衡量应用程序的运行性能； ·无法衡量应用程序或组件的业务指标以及成功与否，例如跟踪销售数据或交易价值监控系统两个“客户”： – 技术 – 业务监控的机制监控数据类型Google监控的4个黄金指标Four Golden Signals是Google针对大量
指标监控跟系统监控一样，在构建应用程序的监控系统之前，首先也需要确定，到底需要监控哪些指标。特别是要清楚，有哪些指标可以用来快速确认应用程序的性能问题。对系统资源的监控，USE 法简单有效，却不代表其适合应用程序的监控。举个例子，即使在 CPU 使用率很低的时候，也不能说明应用程序就没有性能瓶颈。因为应用程序可能会因为锁或者 RPC 调用等，导致响应缓慢。所以，应用程序的核心指标，不再是资源的使用
监控告警运营的目标1，通过数字，客观反应监控对象覆盖情况，监控对象的采集数据质量 2，通过数字，客观的反应告警情况，告警的运行质量 下文根据这两个目标，探讨如何设置合理的运营指标可以反映现状，并可以指导监控系统可以持续改进运营指标设定覆盖率 定义： 监控的对象占所有的需要监控对象的比例，单位% 计算公式： 需要监控的对象需要从CMDB中来，包括不限于生产上使用的活跃对象 常规提升方法： 1，流程驱
linux 系统性能监控 系统监控可分为系统性能监控和故障监控，其中系统性能监控主要以CPU，内存，磁盘和网络为基准来衡量。 一、性能分析的标准: 衡量一个系统的性能状态，主要从系统的响应时间和系统的吞吐量进行分析。 系统的响应时间:指发出请求的时刻到用户获得返回结果所需要的时间 &nb
google有四个黄金信号，分别是Latency — The time it takes to service a request Traffic — A measure of how much demand is being placed on your system Errors — The rate of requests that fail Saturatio
单选(2分) 以下描述中不正确的是： A. 性能测试设计的关键是使用测试工具 B. 性能测试中，可利用脚本参数化实现让多个虚拟用户使用几个不同的实际发生数据来执行同一脚本的目的 C. 不借助测试工具几乎无法展开性能测试 D. 性能测试中常见的系统指标包括：平均响应时间、每秒事务数、每秒点击数、吞吐量等 正确答案：A单选(2分) 单元测试中最不需要测试的是： A. 一个执行排序功能的函数 B. 类中
目录一、监控指标如何选择二、监控数据的采集、处理和存储一、监控指标如何选择四个黄金信号（Four Golden Signals）。它指的是在服务层面一般需要监控四个指标，分别是延迟、通信量、错误和饱和度。延迟指的是请求的响应时间。比如接口的响应时间、访问数据库和缓存的响应时间。通信量可以理解为吞吐量，也就是单位时间内请求量的大小。比如访问第三方服务的请求量，访问消息队列的请求量。错误表示当前系统发
三、如何分析监控的关键指标？ 通过第二部分监控收集到性能度量关键指标，如何进行分析，并判断是否存在性能瓶颈呢？以下主要从资源指标与系统指标两方面进行阐述。 · 资源指标分析 判断CPU是否是瓶颈的方法：一般情况下CPU满负荷工作，有时候并不能判定为CPU出现瓶颈，比如Linux 总是试图要CPU尽可能的繁忙，使得任务的吞吐量最大化，即CPU尽可能最大化使用。 判断C
一、产品概述流量氨氮一体监测仪集流量传感器和水质传感器于一体，属于复合指标监测产品，适合应用于地下受限空间内，对水量水质都有监测需求的场景。可用于排水管道、排水渠、排水口的在线流量测量、液位预警，适合浅流、非满流、满流、管道过载等状态的流速、液位、流量的监测，可测逆流数据，可远程设置和修改设备的配置参数；产品可应用于排水管道水质指标突变的在线监测，具备预警和云端管理功能，可远程设置。二、功能概述监
DevOps的4个关键指标，似乎已经成为能解释一切软件开发生产力（或研发效能）问题的“北极星”指标。 我们知道，收集每个指标的数据，都需要投入成本，所以指标不是多多益善，需要识别关键的北极星指标。另外，当北极星指标没有符合预期目标时，也需要参考其他群星指标，以便为团队提供当时的上下文，识别合理的改进时机（后文“如何识别度量数据中的改进信号”会详细讨论如如何通过度量数据，识别改
当我第一次遇到带有颜色和数字标记为“平均值”和“上 90”的术语counter和gauge图表时，我的反应是一种回避。就像我看到了它们，但我不在乎，因为我不了解它们或它们如何有用。由于我的工作不需要我关注他们，他们一直被忽视。 那是大约两年前的事了。随着我在职业生涯中的进步，我想更多地了解我们的网络应用程序，这就是我开始学习指标的时候。我了解监控（到目前为止）的三个阶段是：第 1 阶段：什么？（别
一.需求分析1.监控需求：将云厂商的RDS数据库监控指标集成到自己公司的监控系统中
2.集成方法：调用厂商提供的API接口
3.华为云/阿里云RDS的监控指标异同
##注意：
调用接口有如下两种认证方式，您可以选择其中一种进行认证鉴权。
Token认证：通过Token认证通用请求。
AK/SK认证：通过AK（Access Key ID）/SK（Secret Access Key）加密调用请求。推
目录一、数据指标监控与归因目的二、监控与归因框架三、指标监控方法与实施3.1 指标异常监控方法3.2 梳理核心监控指标并进行异常监控四、异常归因方法与实施4.1 Adtributor根因分析原理介绍4.2 Adtributor根因分析python代码示例4.3 Adtributor根因分析hive实现核心代码五、智能归因可视化5.1 整体指标波动情况5.2 归因分析结论一、数据
这里先思考一个基本的问题，在实现监控时，我们到底应该监控哪些对象以及哪些指标。本文会介绍会介绍一些通用的套路
原创
2022-01-04 10:05:13
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Google针对大型分布式监控总结了4个黄金指标，这4个黄金指标可以在服务这个层面帮助运维人员衡量终端的用户体验、服务中断、业务影响等问题，这4个指标分别是延迟、流量使、错误、饱和度。延迟是服务请求所需要的时间，在网关入口的地方就可以记录到这个指标，通过这个指标可以对成功请求和失败请求的延迟时间进行对比。例如在其他关键后端服务异常触发HTTP500的情况下，用户会很快得到请求失败的响应内容，如果不
原创
2021-12-27 22:23:40
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性能衡量指标一般有以下几个：响应时间并发用户数吞吐量TPS上面几个指标的具体理解我就不说了，网上有很多。那么在实际的性能测试中，一般我们拿到线上的pv值，那么根据pv值我们怎么算出合适的线程数，以及系统的吞吐量呢？首先分享一下TPS的计算方式：2种方式：峰值法和二八法峰值法：取一段峰值访问时间的pv，除以时间长度，得到TPS二八法：TPS平均值 = ( (PV80%)/(24606020%))/服
全链路监控（一）：方案概述与比较0 问题背景1 目标要求2 功能模块3 Google Dapper3.1 Span3.2 Trace3.3 Annotation3.4 调用示例4 方案比较4.1 探针的性能4.2 collector的可扩展性4.3 全面的调用链路数据分析4.4 对于开发透明，容易开关4.5 完整的调用链应用拓扑4.6 Pinpoint与Zipkin细化比较4.6.1 Pinpo
