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為什么Nagios會那么吵?你又能做些什么呢?(1)

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摘要:自動化監(jiān)控這里我需要問兩個重要的問題為什么洪水警戒會一直發(fā)生并且為什么會愈演愈烈問題的根源其實是基于告警監(jiān)控的積極一面自動化。所以,我們對配置好閾值,并把這項艱巨的工作委派給它。開發(fā)人員通過吸收客戶的反饋指導,會選擇短平快的項目。

如果你受困于 Nagios 的告警洪潮中不能自拔,那么這兩篇連載博客就是為你而生的。讓我們來詳細的闡述下這個問題!

運維人員都有著獨立的監(jiān)控工具,因此會經(jīng)常受到 Nagios 告警吵鬧的影響。很多運維人員對 Nagios 都是愛恨交加的,Nagios 給了你實時的可見性,可以了解你的 IT 基礎設施的內(nèi)部運作。用 Naigos,你可以辨認出哪一臺主機內(nèi)存不足,哪臺服務器會占用太多 CPU 周期,哪一個應用由于訪問時間太長而跳轉離開。你也能夠足夠早的得到告警信息,在他們影響最終用戶之前解決掉問題,最大限度的讓 Nagios 為你而戰(zhàn)。

埋在干草堆里的針

然而這些都是理論上的,不難發(fā)現(xiàn),Nagios 最終導致的問題跟它解決掉的問題其實是一樣多的。讓我們退一小步來講,Nagios 實際上并不會引起問題,只是它會使運維團隊鑒別出真正的問題時更加困難。舉個例子,當小孩子哭鬧時,并不一定是真的做錯了什么,他們只是想被關注,或是因為他們經(jīng)驗有限,無法處理一件微不足道的小事,而在他們看來這卻是一個大大的問題,所以會使勁兒的哭。作為父母,我們知道摔傷的膝蓋只需要一個創(chuàng)可貼,但在疼痛來臨的那一刻,你的孩子會認為他可能永遠無法再走路了。

處理 Nagios 告警就像哄一個哭泣的孩子一樣,從外觀上看,我們并沒有什么好的方法能夠輕松區(qū)分一個摔傷的膝蓋和一個折斷的腿。因為 Nagios(實際上也是大多數(shù)監(jiān)控系統(tǒng)的通病)的每一個告警都看起來像即將到來的重大問題,又或者只是一個平常的小事而已。因此即便父母近乎一瞬間就會知道,他們手上有一個亟需處理的問題需要解決,但關鍵是我們并不能區(qū)分這鱷魚的眼淚是真是假。

自動化監(jiān)控

這里我需要問兩個重要的問題:為什么洪水警戒會一直發(fā)生?并且為什么會愈演愈烈?

問題的根源其實是基于告警監(jiān)控的積極一面:自動化。沒有任何一個運維人員,甚至是整個運維團隊,能夠手動解析成千上萬個數(shù)據(jù),用來查明問題。沒有人會要求運營團隊時刻盯著圖表去指出隨時出現(xiàn)的問題所在。

所以,我們對 Nagios 配置好閾值,并把這項艱巨的工作委派給它。然后 Nagios 會通過我們設定好的所有的監(jiān)控去尋找超過閾值的事件,并向我們報告。

說到這里,發(fā)現(xiàn)問題了嗎?

純自動化終歸不如人工智能,窗戶打開了,新鮮空氣伴隨著蒼蠅蚊子都會進來。最終的結果會比你想象的直接得多:設定的這種配置,會把我們埋葬在浪潮般的告警洪流中,這就是 Nagios 所做的事情。

那么如何解決這個左右為難的問題呢?首先我們先列出問題點都有哪些:

1、無法辨認
現(xiàn)代的應用已經(jīng)不再是單多帶帶立的個體了,它不再依賴于一個強大的服務器,相反它可以從防火墻、服務器直接上升到云層共享,它可能依賴于數(shù)十、甚至成百上千個服務器支持著。所以當應用程序遇到問題時,我們得到的是數(shù)以百計的警報,并且往往都指向同一個緣由,即使它們看起來像一個多帶帶的問題。

2、關聯(lián)性
在過去的十年中,單一的應用之間因為許多共同的服務而彼此互通著,這一問題將隨著時間的推移而變得更加明顯,越來越多的開發(fā)者會創(chuàng)造更多的應用程序。這使得公司發(fā)展的很快,而對應的擴展性,關聯(lián)穩(wěn)定性和可維護性卻日趨上演成了主角。

這也就意味著,一個單一的問題可能會影響到多個服務器,在一個服務器上的問題,也可能會逐步升級到鄰近的應用層面,逐漸從幾十個服務器中創(chuàng)造一系列告警。

然而,哪一個服務器是根源?在一個巨大的告警洪流中,它是不可能區(qū)分出來的。

3、快節(jié)奏的時代
在這個快節(jié)奏的時代,工程師團隊必須調(diào)整他們的目標與頂層的業(yè)務相結合。這種轉變意味著,我們現(xiàn)在會越來越少的看到長達幾年之久的,在學術上非常靚麗的研發(fā)。開發(fā)人員通過吸收客戶的反饋指導,會選擇短平快的項目。不幸的是,這影響了我們保持準確和最新監(jiān)控配置的能力。當我們完成配置的閾值和分類的時候,我們的應用已經(jīng)變了。隨著時間的推移,我們積累了大量無意義的監(jiān)測或者過時的閾值數(shù)據(jù)。

然后,你能夠區(qū)分出這些遺留的噪音哪些是應該被忽視的,哪些是可以制止的,哪些又是會導致宕機的亟需待解決的問題嗎?

的確,配置實時的監(jiān)控閾值是一項非常重要的工作,但不幸的是,我們的監(jiān)控告警系統(tǒng)壓根兒跟不上時代的變遷。

那么,是時候引出新概念了。用科學的數(shù)據(jù),馴服 Nagios。

Onealert 智能告警監(jiān)控可以把你的 Nagios 告警關聯(lián)到任一高層事件,因此你能更快的辨認出關聯(lián)性的問題,而不是人工去涉足數(shù)以千計的 Nagios 告警洪流,你現(xiàn)在能夠以統(tǒng)一的標準來檢閱它們,清晰的從噪音中分離出有意義的信號。這就是運維團隊所需要的辨認關鍵性信息的能力,關聯(lián)告警的能力,跟上快節(jié)奏時代的能力。

離開 Onealert 會讓你受到威脅,配置錯誤,宕機等一系列問題,因為真正的解決方案已經(jīng)埋葬在了告警浪潮之中。

敬請期待下一節(jié),我將更深入的探討,通過 Onealert 告警信息關聯(lián),如何智能的添加進你的 Naigos 告警中。

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