带你读《企业级云原生白皮书项目实战》——5.1.4 集群监控告警(3)

简介: 带你读《企业级云原生白皮书项目实战》——5.1.4 集群监控告警(3)

《企业级云原生白皮书项目实战》——第五章 大数据——5.1 检索分析服务 Elasticsearch版——5.1.4 集群监控告警(2) https://developer.aliyun.com/article/1228839?groupCode=supportservice


5.1.4.2 高级监控告警

5.1.4.2.1 高级监控

高级监控报警服务是基于Elasticsearch开发的一种SAAS服务,具备对集群指标和日志数据的采集、加工、监控、检索、可视化和报警等多种能力,底层使用的是Grafana,并且查看集群、节点、索引和机器资源等维度的可视化监控数据,进行集群的异常日志分析,并可以根据业务需求自定义监控大屏和报警规则

阿里云控制台-监控与日志-集群监控-高级监控报警。

image.png

第一次使用,是需要进行授权的。为保证能正常使用高级监控报警功能,请确保再提示应用授权时,选中"获取登录用户的基本信息(默认授权域,不可移除)"、"阿里云颁发的唯一用户标志符"、"用户的名称等个人信息"。

注意:如果使用的是阿里云账号,同时勾选三项授权即可登录;如果使用的是RAM用户身份,那么需要由阿里云账号授权,或者由阿里云账号完成首次的登录授权后,才可以正常登录。如果由阿里云账号授权,可以参见为RAM用户授权,将策略内容中的Action和Resource替换为以下信息:Action:ims:* Resource:acs:ims:::application/*其中,需要替换成您自己的RAM用户身份ID。使用RAM角色单点登录阿里云控制台时,不支持访问高级监控报警服务。如果需要访问,可使用RAM用户单点登录阿里云控制台。如果授权出现问题,请通过重新授权进行处理。

高级监控的监控指标中,除了基础监控中包含的大部分指标,还包括更多的ES应用层面的监控项,重点的ES应用层面的监控部分为cluster、index、Node Resource、Node Network、Node DiskNode JVM 、Thread_pool。

cluster表示ES集群维度监控,包括了节点的总数量、index的总数量、集群中shard的总数量、主shard的总数量等数据。

index是索引维度监控数据,包括了集群中索引维度的查询QPS、集群中索引维度的写入QPS、索引请求的执行耗时、查询请求的执行耗时、index segments内存使用情况、index segments数目等,当ES集群整体QPS异常,可以通过该指标看下,具体是那个索引的写入QPS上升了,当ES集群内存异常,可以通过这部分监控数据,分析下具体是哪部分内存异常,比如index segments内存使用情况,是指每个segment都会有一部分数据缓存在内存中,加速索引数据的查询速度,这部分内存是无法被GC的,一个node的segment memory占用过多的时候,就需要考虑删除、归档数据,或者扩容了。

Node Resource主要是节点内存、CPU资源的监控,当业务出现请求异常,可以优先查看下节点的资源数据,使用存在CPU、内存打高的情况。

Node Network是节点网络相关数据,包括节点网络流入流出包、节点网络流入流出率、节点TCP连接数,主要观察下ES集群连接数量和请求流量等。

Node Disk是节点维度的磁盘使用情况,包括每秒完成的读写请求数量、每秒完成的读写大小等指标,主要是观察存储维度的数据读写情况。

Node JVM是节点JVM内存使用的监控,包括heap使用率、old区使用情况、old GC耗时、young GC耗时、old GC频次、young GC频次、堆外内存最大使用量等。其中heap使用率,也就是堆内内存。es内存分配,堆内和堆外个一半,当内存超过64G,堆内存不会再多分配,全部分配给堆外内存。而gc是保证ES内存资源使用的重要机制,一般通过gc的频次和耗时情况,判断集群的内存压力,当内存使用异常,可以通过gc的频次和耗时情况分析下。

Thread_pool是线程监控,包括线程池中的线程总数、查询线程池中被拒绝的请求数、查询线程池中排队的请求数,以及通用线程池的相关数据,线程一般和请求及CPU相关,当客户端请求失败,可以先观察下CPU使用率,以及查询线程池的情况,如果CPU使用率过高,查询线程池中排队的请求数打满,都可能导致请求失败。


《企业级云原生白皮书项目实战》——第五章 大数据——5.1 检索分析服务 Elasticsearch版——5.1.4 集群监控告警(4) https://developer.aliyun.com/article/1228836?groupCode=supportservice

相关文章
|
Cloud Native 关系型数据库 分布式数据库
登顶TPC-C|云原生数据库PolarDB技术揭秘:Limitless集群和分布式扩展篇
阿里云PolarDB云原生数据库在TPC-C基准测试中以20.55亿tpmC的成绩刷新世界纪录,展现卓越性能与性价比。其轻量版满足国产化需求,兼具高性能与低成本,适用于多种场景,推动数据库技术革新与发展。
|
6月前
|
人工智能 Cloud Native 算法
拔俗云原生 AI 临床大数据平台:赋能医学科研的开发者实践
AI临床大数据科研平台依托阿里云、腾讯云,打通医疗数据孤岛,提供从数据治理到模型落地的全链路支持。通过联邦学习、弹性算力与安全合规技术,实现跨机构协作与高效训练,助力开发者提升科研效率,推动医学AI创新落地。(238字)
428 7
|
Cloud Native 关系型数据库 分布式数据库
登顶TPC-C|云原生数据库PolarDB技术揭秘:Limitless集群和分布式扩展篇
云原生数据库PolarDB技术揭秘:Limitless集群和分布式扩展篇
|
10月前
|
Cloud Native 关系型数据库 分布式数据库
客户说|知乎基于阿里云PolarDB,实现最大数据库集群云原生升级
近日,知乎最大的风控业务数据库集群,基于阿里云瑶池数据库完成了云原生技术架构的升级。此次升级不仅显著提升了系统的高可用性和性能上限,还大幅降低了底层资源成本。
|
存储 SQL Apache
为什么 Apache Doris 是比 Elasticsearch 更好的实时分析替代方案?
本文将从技术选型的视角,从开放性、系统架构、实时写入、实时存储、实时查询等多方面,深入分析 Apache Doris 与 Elasticsearch 的能力差异及性能表现
1580 17
为什么 Apache Doris 是比 Elasticsearch 更好的实时分析替代方案?
|
Cloud Native 安全 Serverless
云原生应用实战:基于阿里云Serverless的API服务开发与部署
随着云计算的发展,Serverless架构日益流行。阿里云函数计算(Function Compute)作为Serverless服务,让开发者无需管理服务器即可运行代码,按需付费,简化开发运维流程。本文从零开始,介绍如何使用阿里云函数计算开发简单的API服务,并探讨其核心优势与最佳实践。通过Python示例,演示创建、部署及优化API的过程,涵盖环境准备、代码实现、性能优化和安全管理等内容,帮助读者快速上手Serverless开发。
|
人工智能 Cloud Native 多模数据库
实力见证!数据管理服务DMS、云原生多模数据库Lindorm荣获“2024技术卓越奖”
实力见证!数据管理服务DMS、云原生多模数据库Lindorm荣获“2024技术卓越奖”
335 1
|
运维 Cloud Native 开发工具
智能运维:云原生大规模集群GitOps实践
智能运维:云原生大规模集群GitOps实践,由阿里云运维专家钟炯恩分享。内容涵盖云原生运维挑战、管理实践、GitOps实践及智能运维体系。通过OAM模型和GitOps优化方案,解决大规模集群的发布效率与稳定性问题,推动智能运维工程演进。适用于云原生环境下的高效运维管理。
570 8
|
人工智能 自然语言处理 搜索推荐
云端问道12期实操教学-构建基于Elasticsearch的企业级AI搜索应用
本文介绍了构建基于Elasticsearch的企业级AI搜索应用,涵盖了从传统关键词匹配到对话式问答的搜索形态演变。阿里云的AI搜索产品依托自研和开源(如Elasticsearch)引擎,提供高性能检索服务,支持千亿级数据毫秒响应。文章重点描述了AI搜索的三个核心关键点:精准结果、语义理解、高性能引擎,并展示了架构升级和典型应用场景,包括智能问答、电商导购、多模态图书及商品搜索等。通过实验部分,详细演示了如何使用阿里云ES搭建AI语义搜索Demo,涵盖模型创建、Pipeline配置、数据写入与检索测试等步骤,同时介绍了相关的计费模式。
453 3

热门文章

最新文章