{"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 = Ausgangsgeschwindigkeit 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 selbst entwickelt haben. Es unterscheidet sich von bestehenden Systemen durch die M\u00f6glichkeit, hochfrequente synchronisierte Metriken zu erfassen, und hat einen sehr geringen Ressourcenverbrauch. Die Abfragefrequenz kann bis zu 0,1 Millisekunden betragen, mit einer Synchronisationsgenauigkeit von 10 Nanosekunden zwischen den Metriken. Alle Bin\u00e4rdateien nehmen 6 Megabyte ein. <\/p>\n

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\u00dcber das Projekt<\/h2>\n

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Wir bieten ein recht spezifisches Produkt an. Wir entwickeln eine umfassende L\u00f6sung zur Kombinierung von Bandbreite und Ausfallsicherheit f\u00fcr Daten\u00fcbertragungskan\u00e4le. Das bedeutet, dass mehrere Kan\u00e4le zusammengef\u00fchrt werden, zum Beispiel Betreiber1 (40 Mbit\/s) + Betreiber2 (30 Mbit\/s) + etwas anderes (5 Mbit\/s). Das Ergebnis ist ein stabiler und schneller Kanal mit einer Geschwindigkeit von etwa: (40 + 30 + 5) \u00d7 0,92 = 75 \u00d7 0,92 = 69 Mbit\/s. <\/p>\n

<\/p>\n

Solche L\u00f6sungen sind gefragt, wo die Kapazit\u00e4t eines einzelnen Kanals nicht ausreicht. Beispielsweise im Transportwesen, bei Video\u00fcberwachungssystemen und Echtzeit-Video-Streaming, Live-\u00dcbertragungen von Fernsehemissionen, sowie an l\u00e4ndlichen Standorten, wo nur Anbieter der gro\u00dfen Vier vertreten sind und die Geschwindigkeit eines Modems\/Kanals nicht ausreicht.
\nF\u00fcr jede dieser Richtungen bieten wir eine eigene Reihe von Ger\u00e4ten an, jedoch ist der Softwareteil nahezu identisch und ein qualitatives \u00dcberwachungssystem \u2014 eines der Hauptmodule, ohne dessen richtige Umsetzung das Produkt nicht m\u00f6glich w\u00e4re.<\/p>\n

<\/p>\n

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

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Problemstellung<\/h2>\n

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Das \u00dcberwachungssystem erm\u00f6glicht das Erfassen von Metriken aus zwei grundlegend unterschiedlichen Klassen: Echtzeitmetriken und alle anderen. Die Anforderungen an das \u00dcberwachungssystem waren die folgenden:<\/p>\n

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    \n
  1. Hochfrequente, synchrone Erfassung von Echtzeitmetriken und deren \u00dcbertragung an das Kommunikationsmanagementsystem ohne Verz\u00f6gerungen.
    \nEine hohe Frequenz und die Synchronisation verschiedener Metriken sind nicht nur wichtig, sie sind f\u00fcr die Analyse der Entropie von Daten\u00fcbertragungskan\u00e4len von entscheidender Bedeutung. Wenn in einem Daten\u00fcbertragungskanal die durchschnittliche Verz\u00f6gerung 30 Millisekunden betr\u00e4gt, f\u00fchrt ein Synchronisationsfehler von nur einer Millisekunde zwischen den anderen Metriken zu einer Geschwindigkeitsverschlechterung des resultierenden Kanals um etwa 5 %. Wenn wir eine Synchronisationsfehler von 1 Millisekunde in vier Kan\u00e4len haben, kann die Geschwindigkeitseinbu\u00dfe leicht auf bis zu 30 % fallen. Zudem \u00e4ndert sich die Entropie in den Kan\u00e4len sehr schnell, sodass wir, wenn wir sie weniger oft als einmal alle 0,5 Millisekunden messen, bei schnellen Kan\u00e4len mit geringer Verz\u00f6gerung eine erhebliche Geschwindigkeitseinbu\u00dfe feststellen werden. Nat\u00fcrlich ist eine solche Pr\u00e4zision nicht f\u00fcr alle Metriken und nicht unter allen Bedingungen erforderlich. Wenn die Verz\u00f6gerung im Kanal 500 Millisekunden betr\u00e4gt und wir auch mit solchen arbeiten, wird ein Fehler von 1 Millisekunde kaum bemerkbar sein. Auch f\u00fcr Metriken von Versorgungssystemen reicht uns eine Abfragerate und Synchronisation von 2 Sekunden aus, jedoch sollte das \u00dcberwachungssystem in der Lage sein, mit extrem hohen Abfrageraten und \u00e4u\u00dferst pr\u00e4ziser Synchronisation der Metriken zu arbeiten.<\/li>\n
  2. Minimale Ressourcenanforderungen und ein einheitlicher Software-Stack.
    \nDas Endger\u00e4t kann sowohl ein leistungsstarkes Bordkomplexsystem sein, das die Verkehrssituation analysiert oder biometrische Daten von Personen erfasst, als auch ein Hand-PC, den ein Spezialkr\u00e4ftek\u00e4mpfer unter der kugelsicheren Weste tr\u00e4gt, um in Verbindung mit schlechter Netzwerkabdeckung Echtzeitvideos zu \u00fcbertragen. Trotz dieser vielf\u00e4ltigen Architekturen und Rechenleistungen m\u00f6chten wir dennoch einen einheitlichen Software-Stack verwenden.<\/li>\n
  3. \u00dcbergreifende Architektur
    \nDie Metriken sollten direkt auf dem Endger\u00e4t gesammelt und aggregiert werden, mit einem lokalen Speichersystem und Echtzeit- sowie retrospektiver Visualisierung. Bei einer bestehenden Verbindung sollten die Daten an das zentrale \u00dcberwachungssystem gesendet werden. Wenn keine Verbindung besteht, sollte die Sendewarteschlange angesammelt werden, ohne den Arbeitsspeicher zu beanspruchen. <\/li>\n
  4. API f\u00fcr die Integration in das \u00dcberwachungssystem des Kunden, denn niemand ben\u00f6tigt viele \u00dcberwachungssysteme. Der Kunde sollte Daten von beliebigen Ger\u00e4ten und Netzwerken in einer einheitlichen \u00dcberwachung sammeln.<\/li>\n<\/ol>\n

    <\/p>\n

    Was entstanden ist<\/h2>\n

    <\/p>\n

    Um den bereits umfangreichen Bericht nicht weiter zu belasten, werde ich keine Beispiele und Messungen aller \u00dcberwachungssysteme anf\u00fchren. Das w\u00fcrde eine eigene Artikelreihe erfordern. Ich sage einfach, dass wir kein \u00dcberwachungssystem finden konnten, 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 gleicherma\u00dfen effizient arbeitet. Daher beschlossen wir, unser eigenes zu entwickeln, das all diese Funktionen bietet. Hier ist das Ergebnis:<\/p>\n

    <\/p>\n

    Summierung der Bandbreite von drei Kan\u00e4len f\u00fcr unterschiedliche 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 von<\/h2>\n

    <\/p>\n

    Als Hauptprogrammiersprache verwenden wir sowohl auf den Ger\u00e4ten als auch im Rechenzentrum Golang. Es hat unser Leben erheblich erleichtert, da es Multithreading erm\u00f6glicht und die Erstellung einer statisch verlinkten ausf\u00fchrbaren Bin\u00e4rdatei f\u00fcr jeden Dienst erlaubt. Dadurch sparen wir erheblich an Ressourcen, Methoden und dem Datenaufwand f\u00fcr die Bereitstellung von Diensten auf Endger\u00e4ten sowie an Entwicklungs- und Debuggingzeiten. <\/p>\n

    <\/p>\n

    Das System basiert auf dem klassischen modularen Prinzip und umfasst mehrere Teilsysteme:<\/p>\n

    <\/p>\n

      \n
    1. Registrierung von Metriken.
      \nJede Metrik wird von einem eigenen Thread bearbeitet 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 standen vor der Wahl, ob wir unser eigenes Speicher f\u00fcr Zeitreihen schreiben oder etwas Vorhandenes verwenden. Die Datenbank ist f\u00fcr retrospektive Daten notwendig, die sp\u00e4ter visualisiert werden sollen. Das bedeutet, dass sie keine Daten \u00fcber Latenzen im Kanal alle 0,5 Millisekunden oder Fehleranzeigen im Transportnetz enth\u00e4lt, sondern die Geschwindigkeit an jedem Interface alle 500 Millisekunden. Neben den hohen Anforderungen an die Plattformunabh\u00e4ngigkeit und den geringen Ressourcenverbrauch ist es f\u00fcr uns extrem wichtig, die Daten dort zu verarbeiten, wo sie gespeichert sind. Das spart enormen Rechenaufwand. Seit 2016 nutzen wir die Datenbank Tarantool in diesem Projekt und bisher sehen wir keine Alternative dazu. Sie ist flexibel, mit optimalem Ressourcenverbrauch und bietet mehr als angemessenen technischen Support. Zudem bietet Tarantool ein GIS-Modul. Es ist zwar nicht so leistungsstark wie PostGIS, reicht aber f\u00fcr unsere Anforderungen zur Speicherung bestimmter, standortbezogener Metriken (insbesondere im Verkehr) aus. <\/li>\n
    3. Visualisierung von Metriken
      \nHier ist alles relativ einfach. Wir holen die Daten aus dem Speicher und zeigen sie entweder in Echtzeit oder retrospektiv an. <\/li>\n
    4. Datenabgleich mit dem zentralen \u00dcberwachungssystem.
      \nDas zentrale \u00dcberwachungssystem empf\u00e4ngt Daten von allen Ger\u00e4ten, speichert sie mit einem festgelegten R\u00fcckblick und gibt sie \u00fcber die API an das \u00dcberwachungssystem des Kunden weiter. Im Gegensatz zu klassischen \u00dcberwachungssystemen, bei denen das 'Zentrum' die Daten sammelt, haben wir ein umgekehrtes Schema. Die Ger\u00e4te senden die Daten selbstst\u00e4ndig, sobald eine Verbindung besteht. Dies ist ein sehr wichtiger Punkt, da es erm\u00f6glicht, Daten von Ger\u00e4ten zu erhalten, auch in Zeitr\u00e4umen, in denen sie nicht verf\u00fcgbar waren, ohne die Kan\u00e4le und Ressourcen zu belasten, w\u00e4hrend das Ger\u00e4t nicht erreichbar ist. Als zentrales \u00dcberwachungssystem verwenden wir den Influx Monitoring Server. Im Gegensatz zu \u00e4hnlichen Produkten kann er r\u00fcckblickende Daten importieren (d.h. mit Zeitstempel, der von dem Zeitpunkt der Metrikaufnahme abweicht). Die gesammelten Metriken werden durch ein angepasstes Grafana visualisiert. Dieses Standard-Stack wurde ebenfalls gew\u00e4hlt, da es nahezu mit jedem \u00dcberwachungssystem des Kunden \u00fcber fertige API-Integrationen kompatibel ist.<\/li>\n
    5. Datenabgleich mit dem zentralen Ger\u00e4temanagementsystem.
      \nDas Ger\u00e4temanagementsystem implementiert Zero Touch Provisioning (Firmware-Updates, Konfigurationen usw.) und im Gegensatz zu einem \u00dcberwachungssystem erh\u00e4lt es ausschlie\u00dflich Probleme von Ger\u00e4ten. Dies sind die Trigger f\u00fcr die Funktion der eingebetteten Hardware-Wachdienste und alle Metriken der Betriebssysteme: Temperatur von CPU und SSD, CPU-Auslastung, freier Speicherplatz und S.M.A.R.T-Gesundheit der Laufwerke. Der Speicher der Subsysteme basiert ebenfalls auf Tarantool. Dies erm\u00f6glicht uns eine signifikante Geschwindigkeit bei der Aggregation von Zeitreihen \u00fcber Tausende von Ger\u00e4ten und l\u00f6st das Problem der Datensynchronisation mit diesen Ger\u00e4ten vollst\u00e4ndig. Tarantool verf\u00fcgt \u00fcber ein hervorragendes Queuing-System und garantierte Zustellung. Diese wichtige Funktion haben wir standardm\u00e4\u00dfig integriert, wunderbar!<\/li>\n<\/ol>\n

      <\/p>\n

      Netzwerkmanagementsystem<\/h3>\n

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

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

      <\/p>\n

      Momentan ist das schw\u00e4chste Glied unser zentrales \u00dcberwachungssystem. Es basiert zu 99,9 % auf einem Standard-Stack und hat eine Reihe von M\u00e4ngeln:<\/p>\n

      <\/p>\n

        \n
      1. InfluxDB verliert Daten bei Stromausf\u00e4llen. In der Regel holt der Kunde alles, was von den Ger\u00e4ten kommt, schnell ab, und in der Datenbank befinden sich keine Daten, die \u00e4lter als 5 Minuten sind. In Zukunft k\u00f6nnte das jedoch ein Problem darstellen.<\/li>\n
      2. Grafana hat einige Probleme mit der Datenaggregation und der Synchronit\u00e4t der Anzeige. Das h\u00e4ufigste Problem tritt auf, wenn in der Datenbank eine Zeitreihe mit einem Intervall von 2 Sekunden gespeichert wird, beginnend, sagen wir, um 00:00:00, und Grafana beginnt, die Daten mit einer Aggregation ab +1 Sekunde anzuzeigen. Infolgedessen sieht der Benutzer ein springendes Diagramm.<\/li>\n
      3. Es gibt eine \u00fcberm\u00e4\u00dfige Menge an Code f\u00fcr die API-Integration mit externen Monitoring-Systemen. Das kann viel kompakter gestaltet werden, und man k\u00f6nnte es sicherlich auf Go umschreiben.)<\/li>\n<\/ol>\n

        <\/p>\n

        Ich nehme an, dass Sie alle bereits gesehen haben, wie Grafana aussieht, und die Probleme kennen, daher m\u00f6chte ich den Beitrag nicht mit Bildern \u00fcberladen.<\/p>\n

        <\/p>\n

        Fazit<\/h2>\n

        <\/p>\n

        Ich habe absichtlich keine technischen Details beschrieben, sondern lediglich das grundlegende Design dieses Systems dargestellt. Erstens w\u00fcrde es eine weitere Artikel erfordern, um das System technisch vollst\u00e4ndig zu beschreiben. Zweitens wird das nicht jeden interessieren. Schreiben Sie in die Kommentare, welche technischen Details Sie gerne erfahren w\u00fcrden. <\/p>\n

        <\/p>\n

        Wenn jemand Fragen hat, die \u00fcber diesen Artikel hinausgehen, k\u00f6nnen Sie 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":"

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Dies ist ein Artikel dar\u00fcber, wie wir ein neues \u00dcberwachungssystem f\u00fcr uns selbst entwickelt haben. Es unterscheidet sich von bestehenden durch die M\u00f6glichkeit der hochfrequenten synchronen Abfrage von Metriken und einen sehr geringen Ressourcenverbrauch. Die Abfragefrequenz kann bis zu 0,1 Millisekunden erreichen, mit einer Synchronisationsgenauigkeit zwischen den Metriken von 10 Nanosekunden. 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