{"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\/es\/blog\/administrirovanie\/eshhe-odna-sistema-monitoringa","title":{"rendered":"Otro sistema de monitoreo","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

\"Otro
\n16 m\u00f3dems, 4 operadores m\u00f3viles = Velocidad de salida 933.45 Mbit\/s<\/em> <\/p>\n

<\/p>\n

Introducci\u00f3n<\/h2>\n

<\/p>\n

\u00a1Hola! Este es un art\u00edculo sobre c\u00f3mo escribimos un nuevo sistema de monitoreo para nosotros. Se diferencia de los existentes por su capacidad de obtener m\u00e9tricas de manera sincr\u00f3nica a alta frecuencia y por su bajo consumo de recursos. La frecuencia de sondeo puede alcanzar 0.1 milisegundos con una precisi\u00f3n de sincronizaci\u00f3n entre m\u00e9tricas de 10 nanosegundos. Todos los archivos binarios ocupan 6 megabytes. <\/p>\n

<\/a><\/noindex><\/p>\n

Sobre el proyecto<\/h2>\n

<\/p>\n

Tenemos un producto bastante espec\u00edfico. Producimos una soluci\u00f3n integral para sumar el ancho de banda y la resiliencia de los canales de transmisi\u00f3n de datos. Esto se produce cuando hay varios canales, por ejemplo, Operador1 (40 Mbit\/s) + Operador2 (30 Mbit\/s) + Algo m\u00e1s (5 Mbit\/s), resultando en un \u00fanico canal estable y r\u00e1pido, cuya velocidad ser\u00e1 aproximadamente: (40+30+5)x0.92=75\u00d70.92=69 Mbit\/s. <\/p>\n

<\/p>\n

Estas soluciones son demandadas donde la capacidad de un solo canal no es suficiente. Por ejemplo, en transporte, sistemas de videovigilancia y transmisi\u00f3n de video en tiempo real, transmisi\u00f3n de emisiones de televisi\u00f3n y radio en vivo, en cualquier propiedad rural donde los operadores de telecomunicaciones sean solo representantes de los grandes cuatro y la velocidad en un m\u00f3dem\/canal no es suficiente.
\nPara cada una de estas \u00e1reas, lanzamos una l\u00ednea separada de dispositivos, sin embargo, su parte de software es casi la misma y un sistema de monitoreo de calidad es uno de sus principales m\u00f3dulos, sin cuya implementaci\u00f3n adecuada el producto no ser\u00eda posible.<\/p>\n

<\/p>\n

En varios a\u00f1os, hemos logrado crear un sistema de monitoreo r\u00e1pido, multiplataforma y ligero. Es lo que queremos compartir con la respetada comunidad.<\/p>\n

<\/p>\n

Planteamiento del problema<\/h2>\n

<\/p>\n

El sistema de monitoreo garantiza la recepci\u00f3n de m\u00e9tricas de dos clases fundamentalmente diferentes: m\u00e9tricas en tiempo real y todas las dem\u00e1s. Se establecieron los siguientes requisitos para el sistema de monitoreo:<\/p>\n

<\/p>\n

    \n
  1. Recepci\u00f3n sincr\u00f3nica de alta frecuencia de m\u00e9tricas en tiempo real y su transmisi\u00f3n al sistema de gesti\u00f3n de comunicaci\u00f3n sin retrasos.
    \nUna alta frecuencia y la sincronizaci\u00f3n de diferentes m\u00e9tricas no solo son importantes, son vitales para el an\u00e1lisis de la entrop\u00eda en los canales de transmisi\u00f3n de datos. Si en un canal de transmisi\u00f3n de datos la latencia media es de 30 milisegundos, un error de sincronizaci\u00f3n de solo un milisegundo entre las dem\u00e1s m\u00e9tricas conducir\u00e1 a una degradaci\u00f3n de la velocidad del canal resultante de aproximadamente el 5%. Si cometemos un error de sincronizaci\u00f3n de 1 milisegundo en 4 canales, la degradaci\u00f3n de la velocidad podr\u00eda caer f\u00e1cilmente hasta el 30%. Adem\u00e1s, la entrop\u00eda en los canales cambia muy r\u00e1pido, por lo que si la medimos con menos frecuencia que una vez cada 0.5 milisegundos, en canales r\u00e1pidos con baja latencia, obtendremos una alta degradaci\u00f3n de la velocidad. Por supuesto, tal precisi\u00f3n no se necesita para todas las m\u00e9tricas y no en todas las condiciones. Cuando la latencia en el canal sea de 500 milisegundos, y trabajamos con tales, un error de 1 milisegundo casi no ser\u00e1 perceptible. Asimismo, para las m\u00e9tricas de los sistemas de soporte vital, nos basta con una frecuencia de sondeo y sincronizaci\u00f3n de 2 segundos; sin embargo, el propio sistema de monitoreo debe ser capaz de trabajar con frecuencias de sondeo extremadamente altas y una sincronizaci\u00f3n de m\u00e9tricas muy precisa.<\/li>\n
  2. M\u00ednimo consumo de recursos y una pila unificada.
    \nEl dispositivo final puede ser tanto un potente complejo a bordo que puede analizar la situaci\u00f3n en la carretera o realizar la toma biom\u00e9trica de personas, como un ordenador de una sola placa del tama\u00f1o de la palma de la mano que el soldado de un escuadr\u00f3n de \u00e9lite lleva bajo un chaleco antibalas para transmitir v\u00eddeo en tiempo real en condiciones de mala conexi\u00f3n. A pesar de la diversidad de arquitecturas y potencias de c\u00e1lculo, nos gustar\u00eda tener una pila de software uniforme.<\/li>\n
  3. Arquitectura de paraguas
    \nLas m\u00e9tricas deben ser recopiladas y agregadas en el dispositivo final, tener un sistema local de almacenamiento y visualizaci\u00f3n en tiempo real y retrospectiva. En caso de haber conexi\u00f3n, los datos deben ser enviados al sistema central de monitoreo. Cuando no hay conexi\u00f3n, la cola de env\u00edo debe acumularse y no consumir memoria operativa. <\/li>\n
  4. API para la integraci\u00f3n en el sistema de monitoreo del cliente, porque nadie necesita muchos sistemas de monitoreo. El cliente debe recopilar datos de cualquier dispositivo y red en un solo monitoreo.<\/li>\n<\/ol>\n

    <\/p>\n

    \u00bfQu\u00e9 resultados se obtuvieron?<\/h2>\n

    <\/p>\n

    Para no cargar a\u00fan m\u00e1s este extenso art\u00edculo, no proporcionar\u00e9 ejemplos y medidas de todos los sistemas de monitoreo. Eso requerir\u00eda otro art\u00edculo. Solo dir\u00e9 que no hemos podido encontrar un sistema de monitoreo que pueda capturar dos m\u00e9tricas simult\u00e1neamente con una desviaci\u00f3n de menos de 1 milisegundo y que funcione de manera igualmente efectiva en arquitectura ARM con 64 MB de RAM y en arquitectura x86_64 con 32 GB de RAM. Por lo tanto, decidimos crear el nuestro, que puede hacer todo eso. Esto es lo que logramos:<\/p>\n

    <\/p>\n

    Suma de la capacidad de tres canales para diferentes topolog\u00edas de red<\/h3>\n

    \n

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

    Visualizaci\u00f3n de algunas m\u00e9tricas clave<\/h3>\n

    \n\"Otro
    \n\"Otro
    \n\"Otro
    \n\"Otro<\/p>\n

    Arquitectura<\/h2>\n

    <\/p>\n

    Como lenguaje de programaci\u00f3n principal, tanto en el dispositivo como en el centro de datos, utilizamos Golang. Ha facilitado en gran medida nuestra vida con su implementaci\u00f3n de concurrencia y la posibilidad de obtener un \u00fanico binario est\u00e1ticamente vinculado para cada servicio. Como resultado, ahorramos significativamente en recursos, m\u00e9todos y tr\u00e1fico de despliegue del servicio en dispositivos finales, as\u00ed como en el tiempo de desarrollo y depuraci\u00f3n del c\u00f3digo. <\/p>\n

    <\/p>\n

    El sistema se implementa siguiendo el principio modular cl\u00e1sico y contiene varios subsistemas:<\/p>\n

    <\/p>\n

      \n
    1. Registro de m\u00e9tricas.
      \nCada m\u00e9trica es gestionada por su propio hilo y se sincroniza a trav\u00e9s de canales. Hemos logrado una precisi\u00f3n de sincronizaci\u00f3n de hasta 10 nanosegundos.<\/li>\n
    2. Almacenamiento de m\u00e9tricas
      \nEstuvimos eligiendo entre escribir nuestro propio almacenamiento para series temporales o usar algo disponible. La base de datos se necesita para datos retrospectivos que ser\u00e1n posteriormente visualizados. Es decir, no hay datos sobre las latencias en el canal cada 0.5 milisegundos o lecturas de errores en la red de transporte, pero hay velocidad en cada interfaz cada 500 milisegundos. Adem\u00e1s de los altos requisitos de multiplataforma y bajo consumo de recursos, es crucial para nosotros poder procesar los datos donde se almacenan. Esto ahorra enormes recursos computacionales. Desde 2016, utilizamos la base de datos Tarantool en este proyecto y, por el momento, no vemos sustituto en el horizonte. Es flexible, con un consumo de recursos \u00f3ptimo y un soporte t\u00e9cnico m\u00e1s que adecuado. Tambi\u00e9n en Tarantool se implement\u00f3 un m\u00f3dulo GIS. No es tan poderoso como PostGIS, pero es suficiente para nuestras necesidades de almacenamiento de algunas m\u00e9tricas relacionadas con la ubicaci\u00f3n (relevante para el transporte). <\/li>\n
    3. Visualizaci\u00f3n de m\u00e9tricas
      \nAqu\u00ed todo es relativamente sencillo. Tomamos los datos del almacenamiento y los mostramos ya sea en tiempo real o de manera retrospectiva. <\/li>\n
    4. Sincronizaci\u00f3n de datos con el sistema central de monitoreo.
      \nEl sistema central de monitoreo recibe datos de todos los dispositivos, los almacena con la retrospectiva establecida y, a trav\u00e9s de la API, los entrega al sistema de monitoreo del Cliente. A diferencia de los sistemas de monitoreo cl\u00e1sicos, donde la 'cabeza' se mueve para recoger los datos, nosotros tenemos un esquema inverso. Los dispositivos env\u00edan los datos por s\u00ed mismos cuando hay conexi\u00f3n. Este es un punto muy importante, ya que permite obtener datos del dispositivo en los intervalos de tiempo en que no estaba disponible y no sobrecargar los canales y recursos cuando el dispositivo est\u00e1 inaccesible. Para el sistema central de monitoreo, utilizamos Influx monitoring server. A diferencia de sus an\u00e1logos, puede importar datos retrospectivos (es decir, con marcas de tiempo distintas del momento de recepci\u00f3n de la m\u00e9trica). Las m\u00e9tricas recopiladas se visualizan mediante Grafana, que ha sido ajustada. Este conjunto est\u00e1ndar fue elegido tambi\u00e9n porque tiene APIs de integraci\u00f3n listas pr\u00e1cticamente con cualquier sistema de monitoreo del cliente.<\/li>\n
    5. Sincronizaci\u00f3n de datos con el sistema central de gesti\u00f3n de dispositivos.
      \nEl sistema de gesti\u00f3n de dispositivos implementa Zero Touch Provisioning (actualizaci\u00f3n de firmware, configuraci\u00f3n, etc.) y, a diferencia del sistema de monitoreo, recibe \u00fanicamente problemas de los dispositivos. Estos son los disparadores para el funcionamiento de los servicios de vigilancia de hardware a bordo y todas las m\u00e9tricas de los sistemas de soporte vital: temperatura de CPU y SSD, carga de CPU, espacio libre y salud S.M.A.R.T de los discos. El almacenamiento de la subsistema tambi\u00e9n est\u00e1 construido sobre Tarantool. Esto nos proporciona una velocidad significativa en la agregaci\u00f3n de series temporales de miles de dispositivos, as\u00ed como resuelve completamente el tema de la sincronizaci\u00f3n de datos con estos dispositivos. Tarantool tiene un excelente sistema de colas y entrega garantizada. \u00a1Esta importante caracter\u00edstica la obtenemos de manera predeterminada, genial!<\/li>\n<\/ol>\n

      <\/p>\n

      Sistema de gesti\u00f3n de red<\/h3>\n

      \n\"Otro<\/p>\n

      \u00bfQu\u00e9 sigue?<\/h2>\n

      <\/p>\n

      Por ahora, el eslab\u00f3n m\u00e1s d\u00e9bil es nuestro sistema central de monitoreo. Est\u00e1 implementado en un 99.9% en la pila est\u00e1ndar y tiene una serie de desventajas:<\/p>\n

      <\/p>\n

        \n
      1. InfluxDB pierde datos al cortarse la energ\u00eda. Por lo general, el Cliente recoge r\u00e1pidamente todo lo que reciben los dispositivos y en la propia base de datos no hay datos mayores a 5 minutos, sin embargo, en el futuro esto puede convertirse en un problema.<\/li>\n
      2. Grafana tiene varios problemas con la agregaci\u00f3n de datos y la sincronizaci\u00f3n de su visualizaci\u00f3n. El problema m\u00e1s com\u00fan es cuando en la base hay una serie temporal con un intervalo de 2 segundos comenzando, digamos, a las 00:00:00, y Grafana comienza a mostrar los datos en la agregaci\u00f3n con +1 segundo. Como resultado, el usuario ve un gr\u00e1fico inestable.<\/li>\n
      3. Exceso de c\u00f3digo para la integraci\u00f3n API con sistemas de monitoreo externos. Se podr\u00eda hacer mucho m\u00e1s compacto y, por supuesto, reescribirlo en Go)<\/li>\n<\/ol>\n

        <\/p>\n

        Supongo que todos ustedes han visto c\u00f3mo se ve Grafana y conocen sus problemas sin que yo lo mencione, as\u00ed que no sobrecargar\u00e9 la publicaci\u00f3n con im\u00e1genes.<\/p>\n

        <\/p>\n

        Conclusi\u00f3n<\/h2>\n

        <\/p>\n

        He decidido no describir los detalles t\u00e9cnicos y solo he esbozado el dise\u00f1o base de este sistema. En primer lugar, para describir t\u00e9cnicamente el sistema se requerir\u00eda otro art\u00edculo. En segundo lugar, no a todos les interesar\u00e1 esto. Escriban en los comentarios qu\u00e9 detalles t\u00e9cnicos les gustar\u00eda saber. <\/p>\n

        <\/p>\n

        Si alguien tiene preguntas m\u00e1s all\u00e1 de este art\u00edculo, puede escribirme a a.rodin @ qedr.com<\/p>\n

        Fuente: 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 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u0438\u043d\u0445\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a \u0438 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043c\u0430\u043b\u0435\u043d\u044c\u043a\u0438\u043c \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432. \u0427\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u0430 \u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0438\u0433\u0430\u0442\u044c 0.1 \u043c\u0438\u043b\u043b\u0438\u0441\u0435\u043a\u0443\u043d\u0434\u044b \u0441 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0441\u0438\u043d\u0445\u0440\u043e\u043d\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0430\u043c\u0438 \u0432 10 \u043d\u0430\u043d\u043e\u0441\u0435\u043a\u0443\u043d\u0434. \u0412\u0441\u0435 \u0431\u0438\u043d\u0430\u0440\u043d\u044b\u0435 \u0444\u0430\u0439\u043b\u044b \u0437\u0430\u043d\u0438\u043c\u0430\u044e\u0442 […]<\/p>\n","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"author":1,"featured_media":25323,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[688],"tags":[],"class_list":["post-33632","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-administrirovanie"],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\n","aioseo_head_json":{"title":"\ud83e\udd47Otro sistema de monitoreo | ProHoster","description":"16 m\u00f3dems, 4 operadores celulares = Velocidad de salida 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