{"id":33632,"date":"2019-10-31T21:53:52","date_gmt":"2019-10-31T18:53:52","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/eshhe-odna-sistema-monitoringa\/"},"modified":"2019-10-31T21:53:52","modified_gmt":"2019-10-31T18:53:52","slug":"eshhe-odna-sistema-monitoringa","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/administrirovanie\/eshhe-odna-sistema-monitoringa","title":{"rendered":"Ein weiteres \u00dcberwachungssystem","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

\"Ein
\n16 Modems, 4 Mobilfunkanbieter = \u00dcbertragungsgeschwindigkeit 933,45 Mbit\/s<\/em> <\/p>\n

<\/p>\n

Einf\u00fchrung<\/h2>\n

<\/p>\n

Hallo! Dies ist ein Artikel dar\u00fcber, wie wir ein neues \u00dcberwachungssystem f\u00fcr uns entwickelt haben. Es unterscheidet sich von bestehenden Systemen durch die M\u00f6glichkeit der hochfrequenten synchronen Abfrage von Metriken und einem sehr geringen Ressourcenverbrauch. Die Abfragefrequenz kann bis zu 0,1 Millisekunden erreichen, mit einer Synchronisationsgenauigkeit zwischen den Metriken von 10 Nanosekunden. Alle Bin\u00e4rdateien nehmen 6 Megabyte ein. <\/p>\n

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\u00dcber das Projekt<\/h2>\n

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Wir haben ein ziemlich spezielles Produkt. Wir bieten eine umfassende L\u00f6sung zur Aggregation der Bandbreite und Fehlertoleranz von Daten\u00fcbertragungskan\u00e4len an. Das bedeutet, dass es mehrere Kan\u00e4le gibt, zum Beispiel Betreiber1 (40 Mbit\/s) + Betreiber2 (30 Mbit\/s) + etwas anderes (5 Mbit\/s), was zu einem stabilen und schnellen Kanal f\u00fchrt, dessen Geschwindigkeit etwa so sein wird: (40+30+5)x0,92=75\u00d70,92=69 Mbit\/s. <\/p>\n

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Solche L\u00f6sungen sind dort gefragt, wo die Kapazit\u00e4t eines einzelnen Kanals nicht ausreicht. Beispielsweise im Transportwesen, bei Video\u00fcberwachungssystemen und Streaming in Echtzeit, bei der \u00dcbertragung von Live-TV- und Radiosendungen sowie in l\u00e4ndlichen Gebieten, wo nur die Vertreter der gro\u00dfen vier Anbieter vorhanden sind und die Geschwindigkeit eines Modems\/Kanals unzureichend ist.
\nF\u00fcr jeden dieser Bereiche haben wir eine eigene Produktlinie entwickelt, jedoch ist der Softwareteil fast identisch und ein qualitativ hochwertiges \u00dcberwachungssystem ist eines der Hauptmodule, ohne dessen richtige Implementierung das Produkt unm\u00f6glich w\u00e4re.<\/p>\n

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In den letzten Jahren ist es uns gelungen, ein mehrschichtiges, schnelles, plattform\u00fcbergreifendes und leichtgewichtiges \u00dcberwachungssystem zu schaffen, das wir mit der gesch\u00e4tzten Gemeinschaft teilen m\u00f6chten.<\/p>\n

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Aufgabenstellung<\/h2>\n

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Das \u00dcberwachungssystem erm\u00f6glicht die Erfassung von Metriken zweier grunds\u00e4tzlich verschiedener Klassen: Echtzeitmetriken und alle anderen. An das \u00dcberwachungssystem wurden lediglich folgende Anforderungen gestellt:<\/p>\n

<\/p>\n

    \n
  1. Hochfrequente synchrone Erfassung von Echtzeitmetriken und deren \u00dcbertragung an das Kommunikationsverwaltungssystem ohne Verz\u00f6gerungen.
    \nEine hohe Frequenz und Synchronisation unterschiedlicher Metriken sind nicht nur wichtig, sie sind lebensnotwendig f\u00fcr die Analyse der Entropie von Daten\u00fcbertragungskan\u00e4len. Wenn die durchschnittliche Verz\u00f6gerung in einem Daten\u00fcbertragungskanal 30 Millisekunden betr\u00e4gt, wird ein Synchronisationsfehler zwischen den anderen Metriken von nur einer Millisekunde zu einer Geschwindigkeitsverschlechterung des resultierenden Kanals von etwa 5 % f\u00fchren. Wenn wir in der Synchronisation um 1 Millisekunde in 4 Kan\u00e4len fehlerhaft sind, kann die Geschwindigkeitsverschlechterung leicht auf 30 % sinken. Dar\u00fcber hinaus ver\u00e4ndert sich die Entropie in den Kan\u00e4len sehr schnell, daher erhalten wir bei einer Messung seltener als einmal alle 0,5 Millisekunden in schnellen Kan\u00e4len mit geringen Verz\u00f6gerungen eine hohe Geschwindigkeitsverschlechterung. Nat\u00fcrlich ist eine solche Genauigkeit nicht f\u00fcr alle Metriken und Bedingungen erforderlich. Wenn die Verz\u00f6gerung im Kanal 500 Millisekunden betr\u00e4gt und wir auch damit arbeiten, wird ein Fehler von 1 Millisekunde kaum bemerkbar sein. Auch f\u00fcr die Metriken der Systeme zur Lebenssicherung reicht eine Abfrage- und Synchronisationsfrequenz von 2 Sekunden aus, jedoch muss das Monitoringsystem selbst in der Lage sein, mit extrem hohen Abfragefrequenzen und extrem genauer Synchronisation der Metriken zu arbeiten.<\/li>\n
  2. Minimaler Ressourcenverbrauch und ein einheitlicher Stack.
    \nDas Endger\u00e4t kann sowohl ein leistungsstarkes Bord-Komplexsystem sein, das die Situation auf der Stra\u00dfe analysieren oder biometrische Daten von Personen erfassen kann, als auch ein Einplatinencomputer in Handgr\u00f6\u00dfe, den ein Spezialeinsatzk\u00e4mpfer unter einer kugelsicheren Weste tr\u00e4gt, um Videos in Echtzeit unter schlechten Verbindungsbedingungen zu \u00fcbertragen. Trotz dieser Vielzahl von Architekturen und Rechenleistungen w\u00fcrden wir gerne einen einheitlichen Software-Stack haben.<\/li>\n
  3. \u00dcbergreifende Architektur
    \nMetriken m\u00fcssen am Endger\u00e4t gesammelt und aggregiert, eine lokale Speicherung und eine Visualisierung in Echtzeit sowie retrospektiv haben. Im Falle einer Verbindung sollten die Daten an das zentrale Monitoring-System \u00fcbertragen werden. Wenn keine Verbindung besteht, sollte die Warteschlange f\u00fcr den Versand aufgebaut werden und keinen Arbeitsspeicher verbrauchen. <\/li>\n
  4. API zur Integration in das Monitoring-System des Kunden, denn niemand braucht viele Monitoring-Systeme. Der Kunde sollte Daten von beliebigen Ger\u00e4ten und Netzwerken in einem einheitlichen Monitoring sammeln.<\/li>\n<\/ol>\n

    <\/p>\n

    Was ist herausgekommen?<\/h2>\n

    <\/p>\n

    Um den bereits umfangreichen Longread nicht weiter zu belasten, werde ich keine Beispiele und Messungen aller \u00dcberwachungssysteme anf\u00fchren. Das w\u00fcrde einen weiteren Artikel in Anspruch nehmen. Ich sage einfach, dass es uns nicht gelungen ist, ein \u00dcberwachungssystem zu finden, das in der Lage ist, zwei Metriken gleichzeitig mit einer Abweichung von weniger als 1 Millisekunde zu erfassen und das sowohl auf ARM-Architektur mit 64 MB RAM als auch auf x86_64-Architektur mit 32 GB RAM gleich effektiv funktioniert. Daher haben wir uns entschieden, unser eigenes zu schreiben, das das alles kann. Das ist das Ergebnis:<\/p>\n

    <\/p>\n

    Summierung der Bandbreite von drei Kan\u00e4len f\u00fcr verschiedene Netzwerk-Topologien<\/h3>\n

    \n

    \r\n \"Video\r\n
    <\/div>\r\n <\/div><\/center>
    \n
    \r\n \"Video\r\n
    <\/div>\r\n <\/div><\/center><\/p>\n

    Visualisierung einiger wichtiger Metriken<\/h3>\n

    \n\"Ein
    \n\"Ein
    \n\"Ein
    \n\"Ein<\/p>\n

    Architektur<\/h2>\n

    <\/p>\n

    Als Hauptprogrammiersprache verwenden wir sowohl auf dem Ger\u00e4t als auch im Rechenzentrum Golang. Dies hat das Leben durch die Implementierung von Multithreading erheblich erleichtert und erm\u00f6glicht es, f\u00fcr jeden Dienst eine statisch verlinkte ausf\u00fchrbare Bin\u00e4rdatei zu erhalten. Dadurch sparen wir erheblich in Bezug auf Ressourcen, Methoden und den Traffic beim Deployment des Dienstes auf die Endger\u00e4te sowie bei der Entwicklungs- und Debuggerzeit. <\/p>\n

    <\/p>\n

    Das System ist nach dem klassischen modularen Prinzip aufgebaut und enth\u00e4lt mehrere Teilsysteme:<\/p>\n

    <\/p>\n

      \n
    1. Registrierung von Metriken.
      \nJede Metrik wird von einem eigenen Thread verarbeitet und \u00fcber Kan\u00e4le synchronisiert. Es ist uns gelungen, eine Synchronisationsgenauigkeit von bis zu 10 Nanosekunden zu erreichen.<\/li>\n
    2. Speicherung von Metriken
      \nWir haben zwischen der Entscheidung, unser eigenes Speichersystem f\u00fcr Zeitreihen zu schreiben, oder etwas Vorhandenes zu verwenden, gew\u00e4hlt. Die Datenbank ist f\u00fcr retrospektive Daten erforderlich, die anschlie\u00dfender Visualisierung unterliegen. Das hei\u00dft, sie enth\u00e4lt keine Daten \u00fcber Verz\u00f6gerungen im Kanal alle 0,5 Millisekunden oder Fehlermeldungen im Transportnetz, sondern die Geschwindigkeit an jedem Schnittstelle alle 500 Millisekunden. Neben den hohen Anforderungen an die Plattformunabh\u00e4ngigkeit und den geringen Ressourcenverbrauch ist es f\u00fcr uns von entscheidender Bedeutung, die Daten dort zu verarbeiten, wo sie gespeichert sind. Das spart enorm Rechenressourcen. Seit 2016 nutzen wir die Datenbank Tarantool in diesem Projekt und sehen zurzeit keinen Ersatz daf\u00fcr in Sicht. Flexibel, mit optimalem Ressourcenverbrauch und mehr als angemessener technischen Unterst\u00fctzung. Auch ein GIS-Modul ist in Tarantool implementiert. Es ist zwar nicht so leistungsstark wie PostGIS, reicht aber f\u00fcr unsere Bed\u00fcrfnisse zur Speicherung einiger, standortbezogener Metriken aus (aktuell im Transportbereich). <\/li>\n
    3. Visualisierung von Metriken
      \nHier ist alles relativ einfach. Wir nehmen die Daten aus dem Speicher und zeigen sie entweder in Echtzeit oder retrospektiv an. <\/li>\n
    4. Synchronisierung der Daten mit dem zentralen \u00dcberwachungssystem.
      \nDas zentrale \u00dcberwachungssystem empf\u00e4ngt Daten von allen Ger\u00e4ten, speichert sie mit einer bestimmten Retrospektive und gibt sie \u00fcber die API an das \u00dcberwachungssystem des Kunden weiter. Im Gegensatz zu klassischen \u00dcberwachungssystemen, bei denen der \u201eMaster\u201c herumgeht und Daten sammelt, haben wir ein umgekehrtes Schema. Die Ger\u00e4te senden die Daten selbst dann, wenn eine Verbindung besteht. Dies ist ein sehr wichtiger Punkt, da es erm\u00f6glicht, Daten von Ger\u00e4ten zu erhalten, w\u00e4hrend sie nicht verf\u00fcgbar waren, und dabei die Kan\u00e4le und Ressourcen nicht zu belasten, wenn das Ger\u00e4t nicht verf\u00fcgbar ist. Als zentrales \u00dcberwachungssystem verwenden wir den Influx-\u00dcberwachungsserver. Im Gegensatz zu Alternativen kann er retrospektive Daten importieren (d. h., mit einem Zeitstempel, der von dem Zeitpunkt der Erhebung der Metrik abweicht). Die gesammelten Metriken werden von einem optimierten Grafana visualisiert. Dieser Standard-Stack wurde auch ausgew\u00e4hlt, weil er bereitgestellte API-Integrationen mit nahezu jedem \u00dcberwachungssystem des Kunden erm\u00f6glicht.<\/li>\n
    5. Synchronisierung der Daten mit dem zentralen Ger\u00e4temanagementsystem.
      \nDas Ger\u00e4temanagement-System implementiert Zero Touch Provisioning (Firmware-Updates, Konfigurationen usw.) und erh\u00e4lt im Gegensatz zum \u00dcberwachungssystem nur Ger\u00e4teprobleme. Dies sind Trigger f\u00fcr die Funktionalit\u00e4t der integrierten Hardware-\u00dcberwachungsdienste sowie alle Metriken der Lebenshaltungssysteme: CPU-Temperatur und SSD, CPU-Auslastung, freier Speicherplatz und S.M.A.R.T.-Gesundheit der Festplatten. Der Speicher der Subsysteme basiert ebenfalls auf Tarantool. Dies erm\u00f6glicht uns eine signifikante Geschwindigkeit bei der Aggregation von Zeitreihen \u00fcber tausende Ger\u00e4te und l\u00f6st vollst\u00e4ndig das Problem der Datensynchronisation mit diesen Ger\u00e4ten. Tarantool verf\u00fcgt \u00fcber ein ausgezeichnetes Queue- und garantierte Liefer-System. Diese wichtige Funktion haben wir direkt \u201eout of the box\u201c erhalten, hervorragend!<\/li>\n<\/ol>\n

      <\/p>\n

      Netzwerkmanagement-System<\/h3>\n

      \n\"Ein<\/p>\n

      Was kommt als n\u00e4chstes<\/h2>\n

      <\/p>\n

      Derzeit ist unser schw\u00e4chstes Glied das zentrale \u00dcberwachungssystem. Es basiert zu 99,9% auf einem Standard-Stack und hat eine Reihe von Nachteilen:<\/p>\n

      <\/p>\n

        \n
      1. InfluxDB verliert Daten bei Stromausf\u00e4llen. In der Regel holt der Auftraggeber alles, was von den Ger\u00e4ten kommt, schnell ab und in der Datenbank sind keine Daten \u00e4lter als 5 Minuten vorhanden, dies k\u00f6nnte jedoch in Zukunft problematisch werden.<\/li>\n
      2. Grafana hat eine Reihe von Problemen bei der Datenaggregation und der Synchronit\u00e4t ihrer Anzeige. Das h\u00e4ufigste Problem besteht darin, dass in der Datenbank eine Zeitreihe mit einem Intervall von 2 Sekunden vorliegt, beginnend sagen wir um 00:00:00, w\u00e4hrend Grafana beginnt, Daten ab +1 Sekunde anzuzeigen. Infolgedessen sieht der Benutzer ein \u201espringendes\u201c Diagramm.<\/li>\n
      3. \u00dcberm\u00e4\u00dfiger Code f\u00fcr die API-Integration mit externen \u00dcberwachungssystemen. Es k\u00f6nnte viel kompakter gestaltet werden, und nat\u00fcrlich k\u00f6nnte es auf Go umgeschrieben werden!)<\/li>\n<\/ol>\n

        <\/p>\n

        Ich nehme an, ihr habt alle gesehen, wie Grafana aussieht, und kennt deren Probleme, daher werde ich den Beitrag nicht mit Bildern \u00fcberladen.<\/p>\n

        <\/p>\n

        Fazit<\/h2>\n

        <\/p>\n

        Ich habe bewusst auf technische Details verzichtet und nur das zugrundeliegende Design dieses Systems beschrieben. Erstens, um das System technisch vollst\u00e4ndig zu beschreiben, w\u00e4re ein weiterer Artikel erforderlich. Zweitens, es wird wahrscheinlich nicht f\u00fcr alle von Interesse sein. Schreibt in die Kommentare, welche technischen Details ihr wissen m\u00f6chtet. <\/p>\n

        <\/p>\n

        Wenn jemand Fragen hat, die \u00fcber diesen Artikel hinausgehen, k\u00f6nnt ihr mir unter a.rodin @ qedr.com schreiben.<\/p>\n

        Quelle: habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

        16 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043c\u043e\u0432, 4 \u0441\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430= \u0418\u0441\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0430\u044f \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c 933.45 \u041c\u0431\u0438\u0442\/\u0441 \u0412\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442! \u042d\u0442\u043e \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u043f\u0440\u043e \u0442\u043e, \u043a\u0430\u043a \u043c\u044b \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043b\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0435\u0431\u044f \u043d\u043e\u0432\u0443\u044e \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0443 \u043c\u043e\u043d\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u043d\u0433\u0430. \u041e\u0442 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u043e\u043d\u0430 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e 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