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图解云计算平台三大管理工具

木马童年 2019-5-1 11:00 65 0

在搭建趋势云计算平台时,遇到了很多的问题和挑战。开始搭建时,第一次来了那么多性能强劲的机器,我们在感到兴奋的同时,也不免有些顾虑。大家坐在一起讨论,问题就列了满满一白板。 出了问题怎么办,有没有预警机 ...

在搭建趋势云计算平台时,遇到了很多的问题和挑战。开始搭建时,第一次来了那么多性能强劲的机器,我们在感到兴奋的同时,也不免有些顾虑。大家坐在一起讨论,问题就列了满满一白板。

出了问题怎么办,有没有预警机制?有没有可视化的管理界面?管理平台需要自己开发吗?开发难度有多大?有没有开源的管理工具?那么多日志分布在各个机器上,有没有更有效的方法管理?能否生成好的报表?机器宕机,管理员能否收到短信通知?如何做性能调优?扩容升级时,能否给出依据?

带着这些问题,我们开始了自己的云计算平台管理和运营之旅,一路走来,收获颇丰。现在基本上形成了如图1所示的一整套云计算平台监控体系。

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图1 云计算平台监控架构

在这个系统中,我们综合利用了Nagios、Ganglia和Splunk,搭建起云计算平台监控体系,使其具备错误报警、性能调优、问题追踪和自动生成运维报表的功能。有了这套系统,我们终于能够轻松管理Hadoop/HBase云计算平台了。接下来将简单介绍它们的特点和功能。

Nagios:云计算平台的智能报警器

总不能天天盯着机器看吧,因此我们首先关心的是机器的监控与报警。最理想的境界是:如果机器出故障了,我能第一时间处理;如果机器没有问题(最好永远没有问题),我能去喝茶、钓鱼和睡大觉。

发现机器有没有问题,对我们而言不是什么难事。写个脚本,Ping一下IP,Telnet每台机器的Service端口,如果增加了新机器就改改配置即可。但这样也太原始了吧,可视化效果差,不好维护,没有层次,不好管理,出不来报表,总不能老是用Excel人工写报表吧。有没有更好的方法呢?

有,你可以用Nagios.

Nagios是一个可运行在Linux/Unix平台之上的开源监视系统,可以用来监视系统运行状态和网络信息。Nagios可以监视所指定的本地或远程主机以及服务,同时提供异常通知功能。

Nagios可以提供以下几种监控功能。

监控网络服务(SMTP、POP3、HTTP、NNTP、Ping等)。监控主机资源(处理器负荷、磁盘利用率等)。简单的插件设计使得用户可以方便地扩展自己服务的检测方法。并行服务检查机制。具备定义网络分层结构的能力,并使用"parent"主机定义来表达网络主机间的关系,这种关系可被用来发现和明晰主机宕机或不可达状态。当服务或主机问题产生与解决时将告警发送给联系人(通过电子邮件、短信、用户定义方式)。具备定义事件处理功能,可以在主机或服务的事件发生时获取更多问题定位。自动的日志回滚。可以支持并实现对主机的冗余监控。可选的Web界面用于查看当前的网络状态、通知和故障历史、日志文件等。[page]

Nagios最好用的地方就是它将这些每天管理员做的工作自动化,你只需设定好要监听的端口即可,它会默默地工作,帮忙定时地去检测服务端口的状态,一旦发现问题,会及时发出报警。报警可以是电子邮件也可以是手机,从而使得管理员第一时间就能收到系统的状况。

Nagios的报表功能也很强大。管理员可以很容易地得到每天、每周和每月的Service运行状况。

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图2 SPN 后台运行的所有Service的当前状态

如图2所示,红色部分清楚地标注有问题的机器,点开链接,就可以得到有问题机器的情况。虽然在HBase中,几台Region Server宕机不会对整体服务产生大的影响,但多少会影响到系统的Performance.而且,如果某几台Region Server频繁宕机,对整个系统的稳定性也会产生不好的影响。有了Nagios,我们可以快速定位有问题的机器,及时地将一些机器移除出HBase系统,待调整好了再上线运行,以保证系统的稳定性。

现在,Nagios已经成为了很多公司必备的监控工具。只需要简单地配置,就可以实现强大的功能,将管理员从日常烦琐的工作中解放出来。

有了Nagios,哪怕就是管理上千台机器,也不会手忙脚乱,而是有一种统领千军、运筹帷幄的感觉。

Ganglia:看到云计算平台的方方面面

Nagios的确不错,但你是不是真的可以喝茶、钓鱼、睡大觉呢?显然还不行。有了Nagios,你基本上可以做个优秀的救火队员,能在事发第一时间到达现场、处理事故。但如何防患于未然,真正做到运筹帷幄、游刃有余呢?

我们需要更加精确的数据,能够看到云计算平台的方方面面,能根据这些数据,做出性能调整、升级、扩容等的决策,从而保证Service能够满足不断增长的业务需求。

这时候,你需要Ganglia.

Ganglia是UC Berkeley发起的一个开源实时监视项目,用于测量数以千计的节点,为云计算系统提供系统静态数据以及重要的性能度量数据。Ganglia系统基本包含以下三大部分。

Gmond:Gmond运行在每台计算机上,它主要监控每台机器上收集和发送度量数据(如处理器速度、内存使用量等)。

Gmetad:Gmetad运行在Cluster的一台主机上,作为Web Server,或者用于与Web Server进行沟通。

Ganglia Web前端:Web前端用于显示Ganglia的Metrics图表。

Hadoop和HBase本身对于Ganglia的支持非常好。通过简单的配置,我们可以将Hadoop和HBase的一些关键参数以图表的形式展现在Ganglia的Web Console上。这些对于我们洞悉Hadoop和HBase的内部系统状态有很大的帮助。[page]

在Hadoop的conf文件夹下面,找到hadoop-metrics.properties,配置好Ganglia的Server即可。这里要注意,Ganglia 3.0和Ganglia 3.1的区别,它们使用了不同的class.

dfs.class=org.apache.hadoop.metrics.ganglia.GangliaContext31

dfs.period=10

dfs.servers={Ganglia_Server}:8649

有了这些图表,Hadoop和HBase就不再是一个黑盒。无论是Hadoop的Namenode、Datanode,还是HBase的 MasterServer、RegionServer任何时刻的情况,都会一目了然。由于图标的跨度可以是小时、天、月甚至是年,这样,就可以非常方便地定期生成周报、月报和年报。同时,根据图中Metrics的状况,我们可以通过调整参数、增加内存和硬盘、增加机器等的方法调整单个机器或者整个 Service的性能。

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图3 Hadoop其中一个DataNode的Metrics

Nagios 最大的问题在于不能洞悉到Service内部的状况。像Hadoop、HBase这样的分布式系统,一个节点的故障并不等于整个Service的故障,影响的只是Service的性能。所以,在测定Service的SLA时,我们不能以某一台机器的故障作为Service故障的评判标准。比如在我们的 HBase SLA的设定上,我们定义了HBase Service完全不能工作的评判标准如下。

Master Server 联系不上。所有RegionServer 都无法联系上。-ROOT- 表无法访问META. 表无法访问。

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图4 Ganglia对Hadoop/HBase使用情况的监测

那么,我们就可以根据这个规则定义SLA,通过定期调用HBaseAdmin相应API ,将测试的结果发给Ganglia.采用同样的方法,我们还可以自定义一些规则,监视HBase Master、Zookeeper等的情况。[page]

通过这些方法,我们完全能够针对Hadoop/HBase使用的实际情况,做出Service级别而不是机器级别的监控系统并生成报表。

此外,Ganglia还可以通过Server反馈回来的Load信息,给出各个机器的Load情况,给我们做升级和扩容提供依据。

如图5所示,Ganglia分别会用不同颜色,标注出当前时刻的机器Load分布情况。如果Load过重,就应该检查机器的具体使用情况。

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图5 HBase Cluster Load Metrics

Splunk:像查Google一样查日志

有了Nagios和Ganglia,算是成功了一大半。作为一名优秀的管理员,我们需要具备一定的Troubleshooting能力,对一些常见的问题能给出解决方案。那么,对日志的分析就必不可少。

但Hadoop/HBase的日志分布在各个机器上面,而日志之间关联性强。Client端的错误有可能是Region Server引起,而Region Server的错误有可能是Zookeeper导致。有没有一个统一的日志管理平台呢?

众里寻它千百度,蓦然回首,我们找到了Splunk--日志界的Google.

很遗憾,Splunk不是开源的,但它的免费版本提供每天500MB日志索引。如果数据量较小,通过定义好Log的级别,基本上也能满足需求。但对于数据量较大的公司,就有些捉襟见肘。

Splunk支持AdHoc的日志搜索,而且可以与Nagios配合使用。比如Nagios报警某台RegionServer端口不可达,我们收到Notification后,登录Splunk,直接搜索shutdown和host名称,找到RegionServer退出的日志。点击详细信息,分析日志,就能快速定位问题。如图6所示。

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图6 Splunk与Nagios配合使用进行日志搜索

对Hadoop和HBase有了进一步了解后,我们可以利用Splunk实时检测日志中的关键字,定义关键字规则,如监控"shutdown"、"quit"、"ERROR"、"Zookeeper Session Expired"等,一旦出现,利用Splunk的Notification功能,发出邮件通知管理员,管理员通过Splunk定位问题,就可以在系统真正出现问题之前,对系统进行调整,防患于未然。

总结:搭建一套云计算平台,强大的监控管理系统是必不可少的。当然,任何工具都不是万能的,在实际维护过程中,我们也发现,Nagios和 Splunk经常出现误报,如果规则定义得不好,大量的警报邮件如潮水一样涌来,反而掩盖了真正的问题。可以说,在云计算平台的运维管理上,没有一劳永逸的事情,随着规模的不断增大和应用的不断多样化,需要大家不断地实践和总结。

在不久的将来,多智时代一定会彻底走入我们的生活,有兴趣入行未来前沿产业的朋友,可以收藏多智时代,及时获取人工智能、大数据、云计算和物联网的前沿资讯和基础知识,让我们一起携手,引领人工智能的未来!

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