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對于 DevOps 而言，監(jiān)控是其中重要的一環(huán)，上一次的專題內(nèi)容中，我們與大家分享了大型企業(yè)級監(jiān)控系統(tǒng)的設(shè)計。今天我們將和大家從另一個角度進一步探討互聯(lián)網(wǎng)工程技術(shù)領(lǐng)域的監(jiān)控設(shè)計(monitoring)：系統(tǒng)的可觀測性(observerbality)。

無論監(jiān)控，還是可觀測性，都是工程界的術(shù)語，并非嚴格定義的概念。人們可以描述它，但很難定義它。所以本文不會糾結(jié)于這些名詞之間的區(qū)別。

在實踐中，所有這些概念/術(shù)語，目標(biāo)都是增強工程師對于線上系統(tǒng)運行情況的了解。

對工程師而言，監(jiān)控/可觀測性工程存在的意義，是幫助工程師發(fā)現(xiàn)問題，定位問題，解決問題。

對系統(tǒng)自身而言，這些工作都是通過數(shù)據(jù)的采集/存儲/分析，以及進一步迭代來完成。

一、監(jiān)控需求的產(chǎn)生

當(dāng)程序被交付，部署到生產(chǎn)環(huán)境，才是其生命周期中最長的部分的開始。人們需要了解生產(chǎn)環(huán)境是否一切正常，監(jiān)控需求自然而然產(chǎn)生。

互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展過程中涌現(xiàn)大量監(jiān)控相關(guān)的工具/系統(tǒng)，Ganlia, Zabbix, RRDTools, Graphite，各自在不同的層面為“是否正常”提供答案。

監(jiān)控本身，無論是業(yè)界對監(jiān)控的認知，監(jiān)控工具/系統(tǒng)自身的能力，也在以下兩個方向演進著：

1. 黑盒到白盒
2. 資源到業(yè)務(wù)

這個階段監(jiān)控的愿景是很明確的，如何落地則各顯神通。

直到 Etsy 于 2011 年通過博客公開了他們的 監(jiān)控實踐，利用 StatsD（已開源），以非常簡單統(tǒng)一的方式，實現(xiàn)資源/業(yè)務(wù)層面的數(shù)據(jù)采集/存儲/分析。后來的監(jiān)控系統(tǒng)，尤其是基于 metrics 的監(jiān)控系統(tǒng)，大多受過 StatsD 的啟發(fā)和影響。

二、可觀測性的提出

互聯(lián)網(wǎng)工程界，Twitter 應(yīng)該是最早提出可觀測性 的組織。在這系列文章中，Twitter 集中闡述了他們的可觀測性技術(shù)棧，其中包括了 Zipkin，Google Dapper 的開源實現(xiàn)。

如前言所說，本文不糾結(jié)于幾個名詞之間的包含關(guān)系。

拋開這些名詞的辯論，可觀測性相對于過去監(jiān)控，最大的變化就是系統(tǒng)需要處理的數(shù)據(jù)，從 metrics 為主，擴展到了更廣的領(lǐng)域。綜合起來，大約有幾類數(shù)據(jù)被看作是可觀測性的支柱(pillar)

• metrics
• logging
• tracing
• events

因此，一個現(xiàn)代化的監(jiān)控系統(tǒng)/可觀測性工程系統(tǒng)，也就必須具備妥善存儲以上幾種數(shù)據(jù)的能力。

三、存儲

Metrics

Metrics，通常是數(shù)值類型的時間序列數(shù)據(jù)。這類需求的存在如此廣泛，以至于衍生了專門服務(wù)于這個目標(biāo)的數(shù)據(jù)庫子類，時間序列數(shù)據(jù)庫，TSDB。

TSDB 經(jīng)歷了大約如下幾個方面的重要演進

• 數(shù)據(jù)模型。描述信息從 metric naming 中剝離出來，形成 tag。現(xiàn)代的 tsdb 通常都已采用 tag 化的數(shù)據(jù)模型。
• 數(shù)據(jù)類型。從簡單的數(shù)值記錄，到為不同場景衍生出 gauge, counter, timer 等等更多的數(shù)據(jù)類型
• 索引結(jié)構(gòu)。索引結(jié)構(gòu)跟數(shù)據(jù)模型密切相關(guān)，在 tag 為主的現(xiàn)代 tsdb, 倒排索引已經(jīng)是主流索引結(jié)構(gòu)。
• 數(shù)據(jù)存儲。從 rrdtool 寫環(huán)形隊列到文件的時代，到 OpenTSDB 這樣自行編解碼寫入底層數(shù)據(jù)庫，再到 Facebook 提出的時序數(shù)據(jù)壓縮算法，通常會是若干種技術(shù)的綜合使用，并且針對不同的數(shù)據(jù)類型采用不同方案

Metrics 存儲，或者是 TSDB 的研究和演進，我們會有另外的文章專門介紹。

logging

logging 通常會是工程師定位生產(chǎn)環(huán)境問題最直接的手段。日志的處理大約在如下幾個方面進行演進

• 集中存儲/檢索。使得工程師免于分別登陸機器查看日志之苦，日志被統(tǒng)一采集，集中存儲于日志服務(wù)，并提供統(tǒng)一的檢索服務(wù)。這個過程牽扯到例如日志格式統(tǒng)一，解析，結(jié)構(gòu)化等等問題。
• 日志的監(jiān)控。
• 原文中的關(guān)鍵字，例如 error, fatal 大概率意味著值得關(guān)注的錯誤產(chǎn)生
• 從日志中提取的 metrics，例如 access log 中攜帶的大量數(shù)據(jù)，都可以被提取成有用的信息。至于提取的手段，有的通過客戶端在日志本地進行解析，有的在集中存儲過程中進行解析。

tracing

隨著互聯(lián)網(wǎng)工程日漸復(fù)雜，尤其是微服務(wù)的風(fēng)潮下，分布式 tracing 通常是理解系統(tǒng)，定位系統(tǒng)故障的最重要手段。

在存儲層面，tracing 已經(jīng)有相對明確的方案，無論是 OpenZipkin，還是 CNCF 的 Jaeger ，都提供幾乎開箱即用的后端軟件，其中當(dāng)然包括存儲。

Tracing 的存儲設(shè)計主要考慮

1. 稀疏數(shù)據(jù)：tracing 數(shù)據(jù)通常是稀疏的，這通常有幾個原因

• 不同業(yè)務(wù)的 trace 路徑通常不同，也就是 span 不同，因而稀疏
• 同種業(yè)務(wù)的 trace ，在不同內(nèi)外部條件下，路徑也不同。例如訪問數(shù)據(jù)庫，是否命中緩存，都會產(chǎn)生不同的 span 鏈
• 訪問正常/異常的 trace ，產(chǎn)生不同 span

2. 多維度查詢：通常的解決思路

• 二級索引：在以 HBase, Cassandra 為基礎(chǔ)的方案中比較常見
• 引入倒排索引，在二級索引方案無法滿足全部查詢請求時，可能會引入 Elasticsearch 輔助索引，提升查詢靈活性

Events

同樣是一個難以定義，但是很容易描述的術(shù)語。我們把，一次部署，一次配置變更，一次dns 切換，諸如此類的變更，稱為事件。

它們通常意味著生產(chǎn)環(huán)境的變更。而故障，通常因為不恰當(dāng)?shù)淖兏稹?/p>

對 events 的處理主要包括

• 集中存儲：事件種類很多，較難歸納共同的查詢緯度，所以倒排索引在這種無法事先確定查詢緯度的場景下，是非常合適的存儲結(jié)構(gòu)
• Dashboard：以恰當(dāng)?shù)姆绞?，把事件查?/展示出來。上文提到 Etsy 的博客中，展示了很好的實踐方法，使得工程師能夠通過 dashboard ，非常輕松確認網(wǎng)站登陸失敗，與登錄模塊部署事件之間的關(guān)系。

總結(jié)

現(xiàn)代的監(jiān)控，或者可觀測性工程，通常是對不同類型數(shù)據(jù)的采集/存儲/分析。這些數(shù)據(jù)各有特點，因而存儲也不存在銀彈。通常是根據(jù)各自特點，獨立設(shè)計存儲方案，上層提供一個統(tǒng)一、綜合的存儲系統(tǒng)。