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日本做a的动画视频在线观看网站,怎么弄推广广告,写作网站官方,wordpress github更新文章目录 Zabbix 介绍概述架构组成特点适用场景 Prometheus 介绍概述架构组成特点适用场景 Zabbix vs Prometheus 对比架构与组件Zabbix 架构Prometheus 架构 监控要点与最佳实践告警与可视化ZabbixPrometheus Alertmanager Grafana 伸缩与高可用ZabbixPrometheus 运维成本与…

文章目录

  • Zabbix 介绍
    • 概述
    • 架构组成
    • 特点
    • 适用场景
  • Prometheus 介绍
    • 概述
    • 架构组成
    • 特点
    • 适用场景
  • Zabbix vs Prometheus 对比
  • 架构与组件
    • Zabbix 架构
    • Prometheus 架构
  • 监控要点与最佳实践
  • 告警与可视化
    • Zabbix
    • Prometheus + Alertmanager + Grafana
  • 伸缩与高可用
    • Zabbix
    • Prometheus
  • 运维成本与社区支持
  • 其他可选方案
  • 选型建议


Zabbix 介绍

概述

Zabbix 是一个开源的企业级分布式监控解决方案,支持对网络设备、服务器、虚拟机、应用程序等进行监控,具备 数据采集、告警、可视化、自动化 等功能。

架构组成

  • Zabbix Server:核心组件,负责收集、处理数据并触发告警。
  • Zabbix Agent:部署在被监控主机上,采集本地数据。
  • Zabbix Proxy:可选组件,适用于分布式部署,减轻主服务器负载。
  • 数据库:用于存储监控数据(MySQL、PostgreSQL 等)。
  • Web UI:用于配置和展示监控数据的前端界面。

特点

  • 强大的 Web 界面,图形展示丰富。
  • 支持自动发现、分布式监控。
  • 自带报警机制,支持邮件、短信、Webhook 等。
  • 支持 SNMP、IPMI、JMX、agent、脚本等多种数据采集方式。

适用场景

  • 企业级运维环境。
  • 需要复杂告警策略和历史数据分析的场景。
  • 对统一平台和图形界面要求较高的组织。

Prometheus 介绍

概述

Prometheus 是由 SoundCloud 开发的开源监控系统,后来加入了 CNCF(云原生计算基金会),与 Kubernetes 紧密集成,主要面向 云原生微服务 场景。

架构组成

  • Prometheus Server:核心,定时拉取指标数据(pull 模式),存储和处理时间序列数据。
  • Exporter:暴露监控指标的组件,如 node_exporter、mysql_exporter。
  • Push Gateway:允许临时性任务推送指标(push 模式)。
  • Alertmanager:处理告警逻辑并分发(如邮件、Slack、WebHook)。
  • Grafana:通常搭配用于数据展示(Prometheus 本身图表较弱)。

特点

  • 原生支持时间序列数据和 PromQL 查询语言。
  • 采用 pull 模式,适合服务发现(如 Kubernetes 环境)。
  • 轻量、高性能,部署灵活。
  • 容器监控和云原生生态集成好(K8s、Docker)。

适用场景

  • 云原生、容器化环境。
  • 微服务架构监控。
  • 对指标数据分析和时序数据库有高要求的系统。

Zabbix vs Prometheus 对比

特性ZabbixPrometheus
数据采集方式主动/被动(agent、SNMP等)Pull为主(HTTP接口)
存储方式基于关系型数据库(如 MySQL)自带时序数据库
告警机制内建告警系统借助 Alertmanager
可视化自带 Web 界面常与 Grafana 搭配
集群支持内建支持 Proxy 分布式部署原生不支持 HA(可通过 Thanos、Cortex 实现)
微服务支持一般优秀
学习曲线较陡峭相对平缓
部署复杂度相对复杂相对简单(核心组件少)

架构与组件

Zabbix 架构

  • Server–Proxy–Agent
    • Zabbix Server:集中处理数据收集、触发告警、存储历史。
    • Zabbix Proxy:部署在边缘或远程站点,批量转发指标至 Server,支持水平扩展。
    • Zabbix Agent:部署在目标主机,支持主动推送或被动拉取指标,能执行自定义脚本(如 FastDFS、XXL‑Job Admin HTTP 接口、Nacos API)。
  • 数据库:配置与历史数据存储于 MySQL/PostgreSQL。超大规模环境(百万 NVPS)需分区表、优化 I/O,并配合主从或 Galera HAciteturn0search12turn0search4。
  • Web 界面:支持多前端负载均衡,高可用部署citeturn0search0。

Prometheus 架构

  • Prometheus Server:周期性 Pull 各类 Exporter 暴露的 /metrics 接口,存入本地时序数据库。
  • 关键 Exporters
    • node_exporter:CPU、内存、磁盘、网络等主机级指标
    • mysqld_exporter:MySQL 连接数、QPS、慢查询、InnoDB 缓冲池
    • redis_exporter:Keyspace、命中率、内存使用、持久化延迟citeturn0search5
    • kafka_exporter:Topic 大小、消费延迟、ISR、Under‑replicated partitionsciteturn0search11
    • jmx_exporter:JVM(GC、堆/非堆内存、线程)、ZooKeeper、Nacos、FastDFS、XXL‑Job(通过 JMX 或自定义 bean)citeturn0search1
    • nginx_exporter:连接数、请求速率、状态码分布
  • Alertmanager:基于 PromQL 规则的告警去重、分组、抑制与路由。
  • Grafana:社区丰富 Dashboard,用于可视化展示与告警面板。

监控要点与最佳实践

组件关键指标Zabbix 模板/方式Prometheus Exporter & Scrape
MySQL连接数、QPS、慢查询数、InnoDB Buffer Pool、锁等待官方 MySQL 模板mysqld_exporter + scrape_interval: 15s
Nacos服务注册数、心跳延迟、租约过期、配置发布次数自定义脚本 + Agent自建 JMX 或 HTTP Exporter,scrape_interval: 30s
Redisused_memory, evicted_keys, keyspace_hits/misses, latency_usec社区 Redis 模板redis_exporterscrape_interval: 15s citeturn0search9turn0search5
KafkaBroker 数量、Topic 生产/消费速率、ISR、Under‑replicated partitions社区 Kafka 模板kafka_exporterscrape_interval: 30s citeturn0search11
ZooKeeperzookeeper_server_watches, latency, request 延迟JMX 模板jmx_exporterscrape_interval: 30s citeturn0search1
FastDFSStorage 使用率、Tracker 请求量、Client 连接数自定义脚本 + Agent自建 HTTP Exporter 或 jmx_exporter + Spring Boot Actuator
Nginx/Tengine活跃连接数、请求速率、响应状态分布、上游健康状况官方 Nginx 模板nginx_exporterscrape_interval: 15s
XXL‑Job Admin执行任务数、失败数、耗时分布自定义脚本 + Agent自建 Exporter:定时抓取 /job/info 等 Admin API
Java/JDK 应用GC 次数/耗时、堆/非堆内存、线程状态、ClassLoader 使用JMX 模板jmx_exporterscrape_interval: 30s citeturn0search1
Linux 主机CPU、内存、磁盘 I/O、网络 I/Ozabbix_agent 默认模板node_exporterscrape_interval: 15s

告警与可视化

Zabbix

  • 触发器表达式:支持宏、运算符,可分级(Info/Warning/Critical)。
  • 依赖与抑制:定义触发器依赖,避免洪水告警。
  • 可视化:内置图表、Screen、Map、Dashboard。

Prometheus + Alertmanager + Grafana

  • Alertmanager
    • 分组(group_by)、抑制(inhibit_rules)、路由(routes)
    • 接收器:邮件、Slack、Webhook、钉钉、PagerDuty 等
  • PromQL:灵活聚合与函数,如 increase(redis_evicted_keys[5m])>100
  • Grafana:支持告警面板、模板共享,多租户与细粒度权限控制。

伸缩与高可用

Zabbix

  1. Proxy 扩展:多 Proxy 分担采集。
  2. DB 分区 & 主从:分区表、主从或 Galera HA。
  3. 前端 LB:多 Web 节点 + Nginx/LB。
  4. NVPS 优化:调优 CacheSizeHistoryStoragePeriod、SSD 存储、DB 参数citeturn0search12turn0search10。

Prometheus

  1. Federation:子集指标由多 Server 负责,顶级只聚合。
  2. Thanos/Cortex:长期存储、跨集群查询、高可用。
  3. Service Discovery:K8s、Consul、DNS、文件等自动发现 Exporter。

运维成本与社区支持

指标ZabbixPrometheus + Grafana
学习曲线中等:UI 直观,深入需掌握 DB/Proxy 架构较陡:需理解 PromQL、多组件运维
生态 & 支持模板齐全、商业支持(Zabbix SIA)、论坛活跃CNCF 生态、Exporter 丰富、Grafana Labs 支持
升级一键升级包,关注 DB Migrations多组件兼容需协调升级顺序
安全Agent/Proxy 加密、细粒度权限TLS 抓取、Alertmanager 认证、Grafana RBAC

其他可选方案

方案特点适用场景
Nagios主机/服务 UP/DOWN 监控,插件生态;关注可用性基础可用性、简单告警
Grafana CloudSaaS 化 Metrics+Logs+Trace,免运维;集成 Loki/Tempo快速上线、减轻运维
ELK + Metricbeat日志与指标统一,Metricbeat 灵活拓展日志分析与指标同平台
Datadog商业 SaaS,APM+Metrics+Logs+RUM 一体化预算充足、全托管需求

选型建议

需求场景推荐方案
快速部署、统一平台Zabbix
微服务、K8s、多时序指标分析Prometheus + Grafana
跨集群、高可用、长期存储Prometheus + Thanos/Cortex
无运维/轻量上云Grafana Cloud / Datadog
日志指标统一观测ELK/EFK + Metricbeat
http://www.dtcms.com/wzjs/395306.html

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