DeepFlow 最佳实践 —— 主机指标数据集成及统一观测 原创

树欲静而风不止
发布于 2024-8-23 11:00
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DeepFlow 可观测性平台以 eBPF 技术实现的零侵扰(Zero Code)分布式追踪为核心,不仅实现了面向应用的全栈(Full Stack)观测能力,同时通过开放的数据集成接口和智能标签(SmartEncoding)技术支持汇聚外部的 Metrics、Tracing、Logging、Profiling 等各类的海量观测数据,消除运维数据孤岛,为 IT 系统的运行维护、安全监测、运营分析提供统一的可观测性数据综合解决方案。


在本篇实践案例中,将向您介绍如何在 DeepFlow 可观测性平台快速集成主机指标数据,补充、丰富可观测性数据湖的信号种类,在业务异常的诊断过程中,对应用指标监测、分析的同时,快速调阅主机指标数据,快速分析业务异常与主机指标的关联关系,增强 IT 系统监控、诊断的全面性和工作效率。

01|DeepFlow 主机指标集成方案


整体架构

本次实践中,使用 DeepFlow Agent + Grafana Alloy 在 CentOS 环境中实现了主机指标数据的快速集成,要点包括:

  • Alloy 的 unix_exporter 模块采集主机指标数据;
  • Alloy 通过 Prometheus Remote Write 接口将采集的主机指标数据发送到 DeepFlow Agent;
  • DeepFlow Agent 接收到主机指标数据后,与各类观测数据统一回送到 DeepFlow Server;
  • DeepFlow Server 对各类观测数据打上统一的标签,并构建统一的数据观测能力。

DeepFlow 最佳实践 —— 主机指标数据集成及统一观测-鸿蒙开发者社区

主机指标数据集成部署架构


部署 DeepFlow Agent

安装指导链接[1]

部署并运行后,DeepFlow Agent 开始对云端 K8s 集群中的应用服务进行零侵扰的 eBPF 数据采集,支持获取的数据主要包括:

  • 应用调用的 RED 指标(支持的应用协议详见链接[2]
  • 分布式调用链追踪数据
  • 应用实例 CPU、Memory Profiling 数据
  • 慢文件读写事件
  • 网络流量的 L3 吞吐、L4 吞吐、TCP 性能、TCP 异常、TCP 时延等指标

同时 DeepFlow Agent 默认开启数据集成接口(默认端口号为 38086)用于其他 Metrics、Tracing、Logging、Profiling 等数据的接收,其中用于 Prometheus 指标数据 Remote Write 的接口 API 为:/api/v1/prometheus


部署 Grafana Alloy

第 1 步:安装 Grafana Alloy

安装指导链接[3]

第 2 步:修改运行配置文件

cat << EOF > /etc/alloy/config.alloy
logging {
  level = "warn"
}

prometheus.exporter.unix "local_system" {
  include_exporter_metrics = true
  disable_collectors       = ["mdadm"]
}

prometheus.scrape "scrape_metrics" {
  targets         = prometheus.exporter.unix.local_system.targets
  forward_to      = [prometheus.relabel.filter_metrics.receiver]
  scrape_interval = "10s"
}

prometheus.relabel "filter_metrics" {
  rule {
    action        = "replace"
    replacement   = "IP_OF_HOST"
    target_label  = "instance"
  }
  forward_to = [prometheus.remote_write.deepflowagent.receiver]
}

prometheus.remote_write "deepflowagent" {
    endpoint {
        url = "http://127.0.0.1:38086/api/v1/prometheus"
    }
}
EOF
DEFAULT_INTERFACE=$(ip route | grep default | awk '{print $5}')
DEFAULT_IP=$(ip -4 addr show $DEFAULT_INTERFACE | grep -oP '(?<=inet\s)\d+(\.\d+){3}')
sed -i "s|IP_OF_HOST|$DEFAULT_IP|g" /etc/alloy/config.alloy


DeepFlow Server 收到 DeepFlow Agent 回送的 Metrics 数据后,会尝试根据数据中的 instance 标签值标记更多的 DeepFlow 原生的可观测性标签(比如 chost、vpc、az、cloud、region 等),因此在 Metrics 数据集成时,上述 "filter_metrics" 的 "relabel" 策略用于确保 instance 填入正确的主机 IP。否则,在 DeepFlow 平台中将产生数据孤岛,且只能通过 tag.instance、tag.agent_hostname、tag.*** 等原生 Prometheus 标签检索分析所集成的 Metrics 数据。


第 3 步:启动服务

sudo systemctl start alloy
sudo systemctl enable alloy

(可选步骤)检查服务状态

sudo systemctl status alloy -l

(可选步骤)检查运行日志

sudo journalctl -u alloy -e

02|统一观测效果


主机指标列表监控

进入 DeepFlow 中的指标-主机功能入口,可以快速调阅所有主机的 CPU 使用率、MEM 使用率、系统负载,用于对 IT 系统全部主机状态的快速浏览。


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主机列表监控


主机指标详情监控

进入 DeepFlow 中的视图功能入口,可以通过内置的「主机指标详情监控」视图观测更详细的主机指标。


详情监控视图主要包括 CPU、内存、负载、磁盘、文件 IO、网络、进程等相关的监测指标曲线。

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主机指标详情监控


应用观测与主机指标观测的统一

在此基础之上,还可以将内置的「主机指标详情监控」 添加到应用监控子视图的「右滑窗」中,当发现应用指标异常时,便可以在「右滑窗」中一键调阅主机指标详情,快速诊断主机性能与应用服务异常的关联关系。

应用监控子视图「右滑窗」定制「主机指标监控视图」的方法

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应用监控子视图右滑窗定制


应用监控子视图「右滑窗」定制「主机指标监控视图」后的统一观测效果

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统一观测使用效果


03|什么是 DeepFlow


DeepFlow 是云杉网络开发的一款可观测性产品,旨在为复杂的云原生及 AI 应用提供深度可观测性。DeepFlow 基于 eBPF 实现了应用性能指标、分布式追踪、持续性能剖析等观测信号的零侵扰Zero Code)采集,并结合智能标签SmartEncoding)技术实现了所有观测信号的全栈Full Stack)关联和高效存取。使用 DeepFlow,可以让云原生及 AI 应用自动具有深度可观测性,从而消除开发者不断插桩的沉重负担,并为 DevOps/SRE 团队提供从代码到基础设施的监控及诊断能力。


GitHub 地址:https://github.com/deepflowio/deepflow

访问 DeepFlow Demo[4],体验零侵扰、全栈的可观测性。


参考资料

[1]DeepFlow Agent 安装指导链接:​​https://www.deepflow.io/docs/zh/ee-install/saas/cloud-host/​

[2]应用调用的 RED 指标支持应用协议:​​https://www.deepflow.io/docs/zh/features/l7-protocols/overview/​

[3]安装 Grafana Alloy 链接:​​https://grafana.com/docs/alloy/latest/set-up/install/linux/​

[4]DeepFlow Demo: ​​https://deepflow.io/docs/zh/ce-install/overview/​

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