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文章摘要

近年來容器技術(shù)不斷成熟并得到應(yīng)用。Docker作為容器技術(shù)的一個(gè)代表，目前也在快速發(fā)展中，基于 Docker的各種應(yīng)用也正在普及，與此同時(shí) Docker對(duì)傳統(tǒng)的運(yùn)維體系也帶來了沖擊。我們?cè)诮ㄔO(shè)運(yùn)維平臺(tái)的過程中，也需要去面對(duì)和解決容器相關(guān)的問題。
 
Docker的運(yùn)維是一個(gè)體系，而監(jiān)控系統(tǒng)作為運(yùn)維體系中重要組成部分，在 Docker運(yùn)維過程中需要重點(diǎn)考慮。本文介紹了一種針對(duì) Docker容器的自動(dòng)化監(jiān)控實(shí)現(xiàn)方法，旨在給 Docker運(yùn)維體系的建立提供相關(guān)的解決方案。
 

容器

 
談到容器，有人首先會(huì)想到 LXC（Linux Container）。它是一種內(nèi)核虛擬化技術(shù)，是一種操作系統(tǒng)層次上的資源的虛擬化。在 Docker出現(xiàn)之前，就已經(jīng)有一些公司在使用 LXC技術(shù)。容器技術(shù)的使用，大大提升了資源利用率，降低了成本。
 
直接使用 LXC稍顯復(fù)雜，企業(yè)擁抱容器技術(shù)具有一定的門檻，可以說 Docker的出現(xiàn)改變了這一局面。Docker對(duì)容器底層的復(fù)雜技術(shù)做了一個(gè)封裝，大大降低了使用復(fù)雜性，從而降低了使用容器技術(shù)的門檻。Docker給出了一些基本的規(guī)范和接口，用戶只要熟悉 Docker的接口，就能夠輕松玩轉(zhuǎn)容器技術(shù)?？梢哉f，Docker大大加快了容器技術(shù)的使用普及度，甚至被看做業(yè)界容器規(guī)范。
 

容器的監(jiān)控

 
容器與通常的虛擬機(jī)在虛擬化程度上存在著差異，在監(jiān)控手段上也有不同。一臺(tái)虛擬機(jī)，我們可以當(dāng)做一個(gè)物理機(jī)對(duì)待，而容器雖然也可以當(dāng)做虛擬機(jī)，但這不符合容器的使用理念。在監(jiān)控的實(shí)現(xiàn)過程中，我們更傾向于把容器看做是宿主機(jī)上的一系列進(jìn)程樹。
 
主流的監(jiān)控系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)過程中，一般需要在目標(biāo)機(jī)器上部署 agent模塊，通過 agent模塊來做數(shù)據(jù)采集。而根據(jù)容器的使用理念，一般不建議在容器鏡像里面捆綁 agent。當(dāng)然這并不意味著數(shù)據(jù)沒法采集，針對(duì)容器的虛擬化技術(shù)特點(diǎn)，在容器的宿主機(jī)上對(duì)容器進(jìn)行數(shù)據(jù)采集是完全可行的，而且能夠做到更加高效。
 
當(dāng)然，如果把容器當(dāng)做虛擬機(jī)對(duì)待，上面部署上 agent模塊來采集監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，也是一種方法，但這不是推薦的做法。我們可以看到業(yè)界已經(jīng)出現(xiàn)的一些 Docker監(jiān)控方案，如 Docker Stats、CAdvisor、Scout等，也都是在宿主機(jī)上對(duì)容器進(jìn)行監(jiān)控的。本文提出的監(jiān)控方案，也將會(huì)從宿主機(jī)上著手。
 

 

常見容器監(jiān)控存在的問題

 
隨著 Docker的應(yīng)用，業(yè)界也出現(xiàn)了很多的監(jiān)控工具，這些工具實(shí)際上也都能對(duì) Docker容器進(jìn)行一些監(jiān)控。利用這些工具搭建一套監(jiān)控系統(tǒng)來使用，也是基本能夠解決一些需求的。但是分析這些監(jiān)控工具，主要存在兩方面的問題。
 

1. 與運(yùn)維體系的結(jié)合度

 
這些工具基本都是獨(dú)立的，很難與運(yùn)維體系中其他系統(tǒng)整合打通。在運(yùn)維自動(dòng)化不斷發(fā)展的今天，往往更加注重的是整個(gè)體系的集成度。所以需要有一個(gè)更好的模型化的思路，便于系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)打通。
 

2. 監(jiān)控的層次

 
這些工具的監(jiān)控一般都只停留在單個(gè)容器的層面，例如對(duì)容器的 CPU，磁盤 IO等的監(jiān)控。而大多數(shù)應(yīng)用設(shè)計(jì)架構(gòu)都具備一定的節(jié)點(diǎn)容錯(cuò)能力，單個(gè)節(jié)點(diǎn)的問題，往往不能夠反映出應(yīng)用的真實(shí)問題。所以監(jiān)控需要覆蓋到更多的層次。
 

模型化容器監(jiān)控方案

 
這里我們從整體上提出一種模型化監(jiān)控方案。這一方案有利于和運(yùn)維基礎(chǔ)的 CMDB系統(tǒng)打通，同時(shí)能兼顧到更多層次上的監(jiān)控。
 
監(jiān)控系統(tǒng)一般會(huì)涉及：數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)分析和報(bào)警、數(shù)據(jù)展示等幾個(gè)部分。本文將講述一種模型化監(jiān)控方法，主要提出了以下五種模型：
 

1 監(jiān)控對(duì)象模型

 
這里我們將使用一種產(chǎn)品樹的結(jié)構(gòu)來建模監(jiān)控對(duì)象。把監(jiān)控對(duì)象分為四類，分別是產(chǎn)品、應(yīng)用、集群、節(jié)點(diǎn)。
 
○ 產(chǎn)品：一般是一個(gè)高層次的概念，一個(gè)產(chǎn)品一般可以獨(dú)立輸出，對(duì)外提供服務(wù)。
○ 應(yīng)用：是產(chǎn)品下的模塊組成，多個(gè)應(yīng)用共同形成一個(gè)產(chǎn)品。
○ 集群：是應(yīng)用的存在形式。同一個(gè)應(yīng)用，一般會(huì)根據(jù)環(huán)境，地域等，部署多個(gè)集群。
○ 節(jié)點(diǎn)：集群內(nèi)承載服務(wù)的資源，包括前文提到的服務(wù)器，虛擬機(jī)，容器等。
 

 

3 數(shù)據(jù)模型

 
用來定義監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)格式，模型包括數(shù)據(jù)項(xiàng)和指標(biāo)項(xiàng)。一個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)一般包含一個(gè)或者多個(gè)指標(biāo)項(xiàng)。數(shù)據(jù)模型中的數(shù)據(jù)來自于對(duì)應(yīng)的采集器。
 

 
這個(gè)模型表示 CPU趨勢圖，且根據(jù) usr，sys兩個(gè)指標(biāo)項(xiàng)畫圖。示例如下：
 

 
各模塊的基本功能簡要描述如下：
 
○ agent：節(jié)點(diǎn)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)采集
○ master：agent的管控中心，負(fù)責(zé)將監(jiān)控項(xiàng)配置下發(fā)給agent。
○ monitor：接收agent采集的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，并統(tǒng)一存放到Kafka消息隊(duì)列中。
○ analyser：訂閱Kafka對(duì)列消息，進(jìn)行數(shù)據(jù)的分析處理，存儲(chǔ)和報(bào)警。（實(shí)際實(shí)現(xiàn)過程中，可以視情況對(duì)該模塊進(jìn)行適度的功能擴(kuò)展和模塊拆分）
○ web: 監(jiān)控模型的各種管理，視圖的展示。
○ kafka: 消息隊(duì)列，緩存采集數(shù)據(jù)，共其他模塊訂閱使用。
○ DB/HBase：存儲(chǔ)模型配置，監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)等。
 
這個(gè)架構(gòu)是一個(gè)常見的監(jiān)控模型架構(gòu)，而且比較容易和運(yùn)維體系打通。在我們實(shí)現(xiàn)容器監(jiān)控的過程中，就可以采用這個(gè)模型。
 

容器監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)采集

 
數(shù)據(jù)采集是 Docker監(jiān)控和一般監(jiān)控系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)過程中最有差異的地方。因?yàn)樵?Docker容器內(nèi)部，沒有數(shù)據(jù)采集的 agent模塊將不能直接依賴 agent來采集。
 

1. 節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)

 
在容器宿主機(jī)上，我們可以獲取到容器的很多基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。一般有以下幾種方法。
 

通過 Docker命令

 
docker stats 這一方法比較簡單，但是數(shù)據(jù)并不全面，我們可以看到如下效果。
 

 

2. 數(shù)據(jù)采集

 
集群的數(shù)據(jù)，是根據(jù)每個(gè)節(jié)點(diǎn)上的原始數(shù)據(jù)計(jì)算得到。是一種聚合運(yùn)算，一般會(huì)有 sum，avg等運(yùn)算場景。
 

3. 應(yīng)用和產(chǎn)品數(shù)據(jù)

 
同理，應(yīng)用和產(chǎn)品的數(shù)據(jù)則可以通過子節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)來計(jì)算得到。
 

監(jiān)控的自動(dòng)化

 
由于容器的自身特性，容器的銷毀，創(chuàng)建等是一個(gè)很常見的場景。一個(gè)容器啟動(dòng)后，監(jiān)控系統(tǒng)怎么察覺，同時(shí)需要對(duì)其做哪些數(shù)據(jù)模型的采集，這些問題就是監(jiān)控自動(dòng)化過程需要解決的。
 

1. 容器的自發(fā)現(xiàn)

 
容器新創(chuàng)建，停止，或者銷毀，在宿主機(jī)上可以感知到。一般可以從如下目錄獲取。由于 Docker安裝配置不同，或者 Docker采用的文件系統(tǒng)的差異，可能部分目錄會(huì)有不一致，但實(shí)際獲取策略都類似。
 

 
當(dāng)容器關(guān)聯(lián)到集群后，則可以自動(dòng)監(jiān)控項(xiàng)配置。通過 master將配置下發(fā)到容器宿主機(jī)上的 agent后，則可以開始對(duì)容器進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和上報(bào)，從而對(duì)容器進(jìn)行自動(dòng)監(jiān)控。
 

總結(jié)

 
本文提出了一種模型化容器監(jiān)控方案。通過對(duì)監(jiān)控對(duì)象、監(jiān)控過程進(jìn)行建模，基于模型來驅(qū)動(dòng)整個(gè)監(jiān)控場景，同時(shí)描述了該方案的主要實(shí)現(xiàn)方法。
 
這套方案相比現(xiàn)有的容器監(jiān)控實(shí)現(xiàn)，具有更好的靈活性和擴(kuò)展性。通過模型的改進(jìn)和擴(kuò)展，能夠方便地將 Docker容器的監(jiān)控融入到現(xiàn)有的監(jiān)控和運(yùn)維體系中去。
 
監(jiān)控系統(tǒng)本身是一個(gè)非常復(fù)雜的體系。本文描述的方案很多地方細(xì)節(jié)上還沒有充分展開，模型的建立上可能也有一些局限和考慮不周的地方，需要后續(xù)逐步完善。希望本文思路能給讀者在開發(fā)監(jiān)控系統(tǒng)、建設(shè)運(yùn)維體系的過程中提供一些參考。

感謝各位的閱讀，以上就是“Docker容器的自動(dòng)化監(jiān)控實(shí)現(xiàn)方法”的內(nèi)容了，經(jīng)過本文的學(xué)習(xí)后，相信大家對(duì)Docker容器的自動(dòng)化監(jiān)控實(shí)現(xiàn)方法這一問題有了更深刻的體會(huì)，具體使用情況還需要大家實(shí)踐驗(yàn)證。這里是創(chuàng)新互聯(lián)，小編將為大家推送更多相關(guān)知識(shí)點(diǎn)的文章，歡迎關(guān)注！

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