摘要：隨著云計(jì)算的廣泛應(yīng)用，越來(lái)越多的企業(yè)選擇在云平臺(tái)上部署其業(yè)務(wù)系統(tǒng)。通常，云服務(wù)商提供公有云平臺(tái)，專門滿足中小型企業(yè)的上云需求。這些企業(yè)會(huì)在購(gòu)買的云主機(jī)上部署MySQL、Redis、Tomcat等組件，以構(gòu)建其業(yè)務(wù)系統(tǒng)。由于租戶越來(lái)越關(guān)注業(yè)務(wù)系統(tǒng)的使用情況，監(jiān)控系統(tǒng)成為維護(hù)業(yè)務(wù)健康的重要手段之一。文章探討了建立云平臺(tái)PaaS組件監(jiān)控系統(tǒng)時(shí)面臨的挑戰(zhàn)，提出了云平臺(tái)PaaS組件監(jiān)控系統(tǒng)的設(shè)計(jì)思路和方案，并最終利用開源工具Prometheus和Grafana實(shí)現(xiàn)了可視化云平臺(tái)PaaS組件監(jiān)控系統(tǒng)。

關(guān)鍵詞：云平臺(tái)；PaaS；監(jiān)控系統(tǒng)

中圖分類號(hào)：TP311文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

0 引言

在數(shù)字經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展的時(shí)代背景下，企業(yè)上云是大勢(shì)所趨，隨著云上業(yè)務(wù)需求的迅猛增長(zhǎng)，云資源池的規(guī)模與數(shù)量也與日俱增，公有云、私有云和混合云等云平臺(tái)架構(gòu)應(yīng)運(yùn)而生，賦能千行百業(yè)上云用數(shù)，但隨之也出現(xiàn)云資源池分散、異構(gòu)、無(wú)法統(tǒng)一監(jiān)控的行業(yè)難題。面對(duì)復(fù)雜多樣的云平臺(tái)及業(yè)務(wù)系統(tǒng)，監(jiān)控如運(yùn)維之眼般必不可少。缺乏智能有效的監(jiān)控手段便難以掌握IaaS、PaaS、SaaS各層情況和各系統(tǒng)的運(yùn)營(yíng)狀況。故障發(fā)生時(shí)，僅依賴人工登錄各類設(shè)備，逐層、逐個(gè)排查問(wèn)題，故障往往難以精準(zhǔn)定位，無(wú)法敏捷調(diào)度快速恢復(fù)業(yè)務(wù)。為保障云上業(yè)務(wù)穩(wěn)定運(yùn)行，迫切需要設(shè)計(jì)面向云上業(yè)務(wù)運(yùn)維的組件級(jí)監(jiān)控系統(tǒng)，幫助企業(yè)全面掌握云上資源使用情況、網(wǎng)絡(luò)連接情況、業(yè)務(wù)應(yīng)用運(yùn)行健康狀況等信息。

1 云平臺(tái)PaaS組件監(jiān)控系統(tǒng)面臨的挑戰(zhàn)

隨著企業(yè)上云步伐的不斷加快，云計(jì)算生態(tài)圈呈多樣化發(fā)展，異構(gòu)云統(tǒng)一監(jiān)控的難度持續(xù)增加，上云企業(yè)對(duì)業(yè)務(wù)穩(wěn)定和運(yùn)維感知的需求不斷增加。傳統(tǒng)監(jiān)控系統(tǒng)只能監(jiān)測(cè)硬件、板卡、網(wǎng)絡(luò)等，以及端口down、ping超時(shí)、云主機(jī)CPU、云主機(jī)內(nèi)存等基礎(chǔ)設(shè)施指標(biāo)，而IaaS層的監(jiān)控?zé)o法解決云主機(jī)內(nèi)部業(yè)務(wù)系統(tǒng)的監(jiān)控難題。當(dāng)出現(xiàn)MySQL、Redis、Tomcat等組件異常，利用傳統(tǒng)的監(jiān)控系統(tǒng)無(wú)法及時(shí)感知業(yè)務(wù)組件劣化態(tài)勢(shì)，因此亟需引入數(shù)字化監(jiān)控手段構(gòu)建云平臺(tái)PaaS層組件級(jí)新型監(jiān)控體系。

2 云平臺(tái)PaaS組件監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)分析

2.1 監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)分析

基于上述問(wèn)題，本文通過(guò)Prometheus與Grafana 結(jié)合設(shè)計(jì)了PaaS組件監(jiān)控系統(tǒng)，主要包括資產(chǎn)中心與監(jiān)控中心。資產(chǎn)中心可錄入項(xiàng)目、業(yè)務(wù)、IaaS資產(chǎn)、PaaS資產(chǎn)等信息，并進(jìn)行信息的統(tǒng)一編排管理。監(jiān)控中心根據(jù)資產(chǎn)中心的信息情況進(jìn)行組件性能的實(shí)時(shí)監(jiān)控，可配置組件性能指標(biāo)告警閾值，當(dāng)采集性能數(shù)據(jù)達(dá)到告警閾值時(shí)觸發(fā)告警事件，自動(dòng)推送給運(yùn)維人員。

Prometheus和Grafana 監(jiān)控的實(shí)現(xiàn)過(guò)程是，將云平臺(tái)和業(yè)務(wù)系統(tǒng)中所涉及的租戶項(xiàng)目信息、虛擬機(jī)資源、業(yè)務(wù)信息等納入統(tǒng)一的運(yùn)維監(jiān)控平臺(tái)，并通過(guò)解析云平臺(tái)異構(gòu)軟件，進(jìn)行定制化實(shí)施數(shù)據(jù)采集手段，對(duì)各種不同的數(shù)據(jù)來(lái)源實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一管理、統(tǒng)一規(guī)范、統(tǒng)一處理、統(tǒng)一展現(xiàn)，最終實(shí)現(xiàn)運(yùn)維規(guī)范化、自動(dòng)化、數(shù)字化的運(yùn)維管理。

根據(jù)以上原理，PaaS組件監(jiān)控的實(shí)現(xiàn)架構(gòu)設(shè)計(jì)分為兩大模塊，分別是數(shù)據(jù)收集提取模塊和監(jiān)控告警模塊。從下到上可具體分為6層，分別是數(shù)據(jù)收集層、數(shù)據(jù)提取層、數(shù)據(jù)展示層、告警規(guī)則配置層、告警事件發(fā)生層、用戶顯示層［1］。

2.1.1 數(shù)據(jù)收集層

數(shù)據(jù)收集層主要收集主機(jī)數(shù)據(jù)、操作系統(tǒng)數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)庫(kù)、中間件數(shù)據(jù)等，再將收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范化，并進(jìn)行存儲(chǔ)。

根據(jù)實(shí)際業(yè)務(wù)及資源情況需求，搭建好 Prometheus 集群，把集群作為服務(wù)端。在主機(jī)內(nèi)安裝 exporter和cadvisor，實(shí)現(xiàn)對(duì)主機(jī)及容器性能數(shù)據(jù)的獲取。通過(guò)exporter采集不同維度的監(jiān)控指標(biāo)，并通過(guò)Prometheus 支持的數(shù)據(jù)格式暴露出來(lái)，Prometheus定期pull數(shù)據(jù)并用 Grafana 展示。通過(guò)Prometheus-node-exporter采集主機(jī)的性能指標(biāo)數(shù)據(jù)，并通過(guò)暴露的metrics接口用 Prometheus 抓取。

2.1.2 數(shù)據(jù)提取層

數(shù)據(jù)提取層主要是通過(guò)部署時(shí)編寫好的yaml文件內(nèi)的告警規(guī)則語(yǔ)言，將數(shù)據(jù)收集層獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)格化和過(guò)濾處理，通過(guò)PrometheusAPI提取需要的數(shù)據(jù)到監(jiān)控告警模塊，Prometheus把收集的數(shù)據(jù)通過(guò)exporter保存統(tǒng)一格式的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到 Prometheus 自帶的時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)，用于 Grafana 調(diào)用。

2.1.3 數(shù)據(jù)展示層

數(shù)據(jù)展示層是一個(gè)Web展示界面，主要是將數(shù)據(jù)收集層獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一展示，展示的方式可以是曲線圖、柱狀圖、餅狀態(tài)等，通過(guò)將數(shù)據(jù)圖形化，可以幫助運(yùn)維人員了解一段時(shí)間內(nèi)主機(jī)或網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行狀態(tài)和運(yùn)行趨勢(shì)，并作為運(yùn)維人員排查問(wèn)題或解決問(wèn)題的依據(jù)。實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)展示層主要通過(guò) Grafana工具。

2.1.4 告警規(guī)則配置層

告警規(guī)則配置層主要是根據(jù)第三層獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行告警規(guī)則設(shè)置、告警閾值設(shè)置、告警聯(lián)系人設(shè)置和告警方式設(shè)置等。該功能主要通過(guò)Grafana進(jìn)行配置。

2.1.5 告警事件發(fā)生層

告警事件發(fā)生層主要是將告警事件進(jìn)行實(shí)時(shí)記錄以及用戶通知。

2.1.6 用戶顯示層

用戶顯示層是一個(gè)Web展示界面，主要是將監(jiān)控統(tǒng)計(jì)結(jié)果、告警故障結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)一展示。

2.2 Prometheus介紹

Prometheus是一種開源的系統(tǒng)監(jiān)視和警報(bào)工具，基本原理是通過(guò)HTTP協(xié)議周期性抓取被監(jiān)控組件的狀態(tài)，任意組件只要提供對(duì)應(yīng)的HTTP接口并且符合Prometheus定義的數(shù)據(jù)格式，就可以接入Prometheus監(jiān)控，不需要任何 SDK或者其他的集成過(guò)程［2］。

2.2.1 Prometheus的特點(diǎn)

Prometheus的主要特點(diǎn)有：（1）多維度數(shù)據(jù)模型。（2）靈活的查詢語(yǔ)言。（3）可以直接在本地部署，不依賴其他分布式存儲(chǔ)。（4）通過(guò)基于HTTP的pull方式采集時(shí)序數(shù)據(jù)。（5）可以通過(guò)中間網(wǎng)關(guān)pushgateway的方式把時(shí)間序列數(shù)據(jù)推送到Prometheus Server端。（6）可通過(guò)服務(wù)發(fā)現(xiàn)或者靜態(tài)配置來(lái)發(fā)現(xiàn)目標(biāo)服務(wù)對(duì)象（targets）。（7）有多種可視化圖像界面，如Grafana等。

Prometheus和zabbix的區(qū)別在于：Prometheus能更好地支持容器，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)可以達(dá)到每秒千萬(wàn)級(jí)別的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，同時(shí)可以通過(guò)對(duì)接第三方時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)擴(kuò)展歷史數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)等。監(jiān)測(cè)對(duì)象若是云環(huán)境，使用 Prometheus部署，Prometheus成為主導(dǎo)及容器監(jiān)控方面的標(biāo)配。監(jiān)控對(duì)象若是物理機(jī)，可以使用 zabbix部署，zabbix在傳統(tǒng)監(jiān)控系統(tǒng)中，尤其是在服務(wù)器相關(guān)監(jiān)控方面占據(jù)絕對(duì)優(yōu)勢(shì)。

2.2.2 Prometheus組件介紹

（1）Prometheus Server。Prometheus Server用于收集和存儲(chǔ)時(shí)間序列數(shù)據(jù)。

（2）Client Library?？蛻舳藥?kù)，檢測(cè)應(yīng)用程序代碼，當(dāng)Prometheus抓取實(shí)例的HTTP端點(diǎn)時(shí)，客戶端庫(kù)會(huì)將所有跟蹤的metrics指標(biāo)的當(dāng)前狀態(tài)發(fā)送到Prometheus Server端。

（3）Exporters。Prometheus支持多種exporter，通過(guò)exporter可以采集metrics數(shù)據(jù)，然后發(fā)送到Prometheus Server端，所有向Promtheus Server提供監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的程序都可以被稱為exporter。

（4）Alertmanager。從 Prometheus Server 端接收到 alerts 后，會(huì)進(jìn)行去重、分組，并路由到相應(yīng)的接收方，發(fā)出報(bào)警，常見的接收方式有電子郵件、微信、釘釘、slack等。

（5）Grafana。監(jiān)控儀表盤，可視化監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)。

（6）pushgateway。各個(gè)目標(biāo)主機(jī)可上報(bào)數(shù)據(jù)到pushgateway，然后Prometheus Server統(tǒng)一從pushgateway拉取數(shù)據(jù)。

2.3 Grafana介紹

Grafana 是一個(gè)開源的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)分析和可視化套件［3］，常用于對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施和應(yīng)用數(shù)據(jù)分析的時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化分析，也可以用于其他需要數(shù)據(jù)可視化分析的領(lǐng)域。Grafana 可以幫助用戶查詢、可視化、告警、分析所在意的標(biāo)和數(shù)據(jù)。

3 云平臺(tái)PaaS組件監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案

3.1 監(jiān)控系統(tǒng)架構(gòu)

云平臺(tái)PaaS組件監(jiān)控系統(tǒng)主要包括資產(chǎn)中心和監(jiān)控中心兩個(gè)模塊，兩個(gè)模塊既相互獨(dú)立，又相互關(guān)聯(lián)。在兩個(gè)模塊的基礎(chǔ)概念上設(shè)計(jì)系統(tǒng)架構(gòu)，如圖1所示。

通過(guò)資產(chǎn)管理中心和監(jiān)控中心有機(jī)組合形成的統(tǒng)一告警能力，可靈活配置添加新的監(jiān)控告警指標(biāo)，可實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化巡檢、健康報(bào)告、調(diào)用鏈分析、安全掃描，全面掌握系統(tǒng)健康狀況等運(yùn)維與感知功能。

3.2 資產(chǎn)中心

本文采用前后端分離方式在應(yīng)用集中監(jiān)控系統(tǒng)中創(chuàng)建資產(chǎn)中心，前端采用Vue開發(fā)語(yǔ)言編寫用于收集頁(yè)面參數(shù)信息，后端采用Java開發(fā)語(yǔ)言為前端提供數(shù)據(jù)接口查詢系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，最終將資產(chǎn)以可視化方式呈現(xiàn)在前端頁(yè)面。

資產(chǎn)管理中心可以通過(guò)手動(dòng)錄入或者API接口調(diào)用納管數(shù)據(jù)庫(kù)、負(fù)載均衡、應(yīng)用服務(wù)、消息隊(duì)列、容器等資產(chǎn)基礎(chǔ)配置信息，如CPU個(gè)數(shù)、TPS、隊(duì)列積壓、MySQL等。同時(shí)結(jié)合監(jiān)控告警數(shù)據(jù)及資源運(yùn)維人員精準(zhǔn)派發(fā)告警消息。

3.2.1 數(shù)據(jù)庫(kù)

數(shù)據(jù)庫(kù)包括MySQL、PostgreSQL、Oracle、TeleDB、TelePG、Redis、MongoDB、Elasticsearch等，主要展示云租戶當(dāng)前部署的數(shù)據(jù)庫(kù)組件信息，包括租戶名稱、業(yè)務(wù)系統(tǒng)名稱、所屬主機(jī)名稱、數(shù)據(jù)庫(kù)名稱、數(shù)據(jù)庫(kù)類型、數(shù)據(jù)庫(kù)IP、數(shù)據(jù)庫(kù)端口、告警數(shù)以及使用狀態(tài)。

3.2.2 負(fù)載均衡

負(fù)載均衡包括Nginx、LVS、ELB等，主要展示云租戶當(dāng)前部署的負(fù)載均衡組件信息，包括租戶名稱、業(yè)務(wù)系統(tǒng)名稱、所屬主機(jī)名稱、負(fù)載均衡名稱、負(fù)載均衡類型、負(fù)載均衡IP、負(fù)載均衡端口、告警數(shù)以及使用狀態(tài)。

3.2.3 應(yīng)用服務(wù)

應(yīng)用服務(wù)包括Tomcat、Apache、Websphere、Weblogic、Jetty等，主要展示云租戶當(dāng)前部署的應(yīng)用服務(wù)組件信息，包括租戶名稱、業(yè)務(wù)系統(tǒng)名稱、所屬主機(jī)名稱、應(yīng)用服務(wù)名稱、應(yīng)用服務(wù)類型、應(yīng)用服務(wù)IP、應(yīng)用服務(wù)端口、告警數(shù)以及使用狀態(tài)。

3.2.4 消息隊(duì)列

消息隊(duì)列包括Kafka、RocketMQ、CTG-MQ等，主要展示云租戶當(dāng)前部署的消息隊(duì)列組件信息，包括租戶名稱、業(yè)務(wù)系統(tǒng)名稱、所屬主機(jī)名稱、消息隊(duì)列名稱、消息隊(duì)列類型、消息隊(duì)列IP、消息隊(duì)列端口、告警數(shù)以及使用狀態(tài)。

3.2.5 分布式協(xié)調(diào)

分布式協(xié)調(diào)組件包括Zookeeper等，主要展示云租戶當(dāng)前部署的分布式協(xié)調(diào)組件信息，包括租戶名稱、業(yè)務(wù)系統(tǒng)名稱、所屬主機(jī)名稱、分布式協(xié)調(diào)組件名稱、分布式協(xié)調(diào)組件類型、分布式協(xié)調(diào)組件IP、分布式協(xié)調(diào)組件端口、告警數(shù)以及使用狀態(tài)。

3.2.6 容器

容器包括Docker、Kubernetes、Harbor等，主要展示云租戶當(dāng)前部署的容器信息，包括租戶名稱、業(yè)務(wù)系統(tǒng)名稱、所屬主機(jī)名稱、容器名稱、容器類型、容器IP、容器端口、告警數(shù)以及使用狀態(tài)。

3.3 監(jiān)控中心

采用前后端分離方式在應(yīng)用集中監(jiān)控系統(tǒng)創(chuàng)建監(jiān)控中心，前端采用Vue開發(fā)語(yǔ)言編寫，后端采用Java開發(fā)語(yǔ)言。監(jiān)控中心包含兩個(gè)子模塊告警管理和撥測(cè)管理。

3.3.1 告警管理

告警管理在Prometheus的架構(gòu)中劃分為兩個(gè)獨(dú)立部分。通過(guò)在Prometheus中定義AlertRule（告警規(guī)則），Prometheus會(huì)周期性地對(duì)告警規(guī)則進(jìn)行計(jì)算，如果滿足告警觸發(fā)條件就會(huì)向Alertmanager發(fā)送告警信息。

在Prometheus中，一條告警規(guī)則主要由以下幾部分組成。

告警名稱：用戶需要為告警規(guī)則命名，當(dāng)然對(duì)于命名而言，需要能夠直接表達(dá)該告警的主要內(nèi)容。

告警規(guī)則：告警規(guī)則實(shí)際上主要由PromQL進(jìn)行定義，其實(shí)際意義是當(dāng)表達(dá)式（PromQL）查詢結(jié)果持續(xù)多長(zhǎng)時(shí)間（During）后觸發(fā)告警。

在Prometheus中，還可以通過(guò)Group（告警組）對(duì)一組相關(guān)的告警進(jìn)行統(tǒng)一定義。通過(guò)YAML文件來(lái)統(tǒng)一管理。

通過(guò)告警接收接口收集Prometheus生成告警消息，結(jié)合資源配置數(shù)據(jù)形成告警內(nèi)容，展示當(dāng)前告警狀態(tài)、告警詳細(xì)信息、關(guān)聯(lián)資產(chǎn)信息等。通過(guò)資產(chǎn)關(guān)聯(lián)可以快速定位告警設(shè)備所在位置、業(yè)務(wù)重要性等。提供告警清除能力，當(dāng)前告警指標(biāo)采集值恢復(fù)到告警閾值以下時(shí)自動(dòng)清除告警狀態(tài)，當(dāng)告警無(wú)需處理時(shí)可通過(guò)頁(yè)面清除操作取消當(dāng)前告警狀態(tài)，告警消息轉(zhuǎn)為歷史告警。

3.3.2 撥測(cè)管理

通過(guò)前端頁(yè)面配置撥測(cè)地址、撥測(cè)頻率、告警閾值、告警通知、實(shí)時(shí)或自動(dòng)等選項(xiàng)參數(shù)，調(diào)用后臺(tái)命令下發(fā)能力實(shí)現(xiàn)撥測(cè)及告警功能。

4 云平臺(tái)PaaS組件監(jiān)控系統(tǒng)界面

通過(guò)資產(chǎn)中心前后端分離方式獲取租戶項(xiàng)目、云主機(jī)、業(yè)務(wù)系統(tǒng)信息，并以拓?fù)涞男问娇梢暬故居诒O(jiān)控界面，監(jiān)控中心則通過(guò)資產(chǎn)與告警實(shí)時(shí)信息的動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)，使業(yè)務(wù)網(wǎng)元可通過(guò)點(diǎn)擊獲取對(duì)應(yīng)的PaaS層組件監(jiān)控界面。通過(guò)此次系統(tǒng)設(shè)計(jì)，不僅可以看到業(yè)務(wù)側(cè)的監(jiān)控信息，而且隨時(shí)可以關(guān)聯(lián)到此業(yè)務(wù)對(duì)應(yīng)的云主機(jī)、項(xiàng)目租戶等，在IaaS監(jiān)控的基礎(chǔ)上創(chuàng)新PaaS層組件監(jiān)控，提高運(yùn)維效率，快速定位故障點(diǎn)，保障租戶業(yè)務(wù)的穩(wěn)定運(yùn)行。

面向PaaS組件的各類指標(biāo)，分層設(shè)計(jì)監(jiān)控，形成可視化的監(jiān)控體系，如圖2所示。

在PaaS組件監(jiān)控系統(tǒng)上，點(diǎn)擊圖2中的云主機(jī)節(jié)點(diǎn)，可以展示CPU、內(nèi)存、網(wǎng)絡(luò)等性能指標(biāo)，點(diǎn)擊數(shù)據(jù)庫(kù)、負(fù)載均衡等組件節(jié)點(diǎn)，可以展示各類型組件性能數(shù)據(jù)視圖，其中包括Prometheus和Grafan構(gòu)建的MySQL監(jiān)控視圖與Redis監(jiān)控。

4.1 MySQL監(jiān)控

MySQL指標(biāo)數(shù)據(jù)有：實(shí)例性能指標(biāo)、實(shí)例運(yùn)行狀態(tài)指標(biāo)、實(shí)例關(guān)聯(lián)表指標(biāo)、實(shí)例臨時(shí)表指標(biāo)、實(shí)例鎖定指標(biāo)、實(shí)例緩存指標(biāo)、實(shí)例查詢指標(biāo)、實(shí)例索引指標(biāo)、實(shí)例日志指標(biāo)。MySQL Exporter可以收集的指標(biāo)數(shù)據(jù)包括：實(shí)例性能指標(biāo)、實(shí)例運(yùn)行狀態(tài)指標(biāo)、實(shí)例關(guān)聯(lián)表指標(biāo)、實(shí)例臨時(shí)表指標(biāo)、實(shí)例鎖定指標(biāo)、實(shí)例緩存指標(biāo)、實(shí)例查詢指標(biāo)、實(shí)例索引指標(biāo)、實(shí)例日志指標(biāo)等，如圖3所示。

4.2 Redis監(jiān)控

請(qǐng)求響應(yīng)時(shí)間、緩存命中率、內(nèi)存碎片率、客戶端連接數(shù)等，如圖4所示。

5 結(jié)語(yǔ)

本文設(shè)計(jì)部署了以資產(chǎn)中心和監(jiān)控中心等模塊為核心的云平臺(tái)PaaS組件監(jiān)控系統(tǒng)，利用Prometheus和Grafana等開源工具軟件，實(shí)現(xiàn)各類異構(gòu)資源池的集中統(tǒng)一監(jiān)控，為企業(yè)提供統(tǒng)一運(yùn)維等能力，并可對(duì)第三方系統(tǒng)進(jìn)行能力開放，提升云上業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)價(jià)值，不僅創(chuàng)新了可視化展示監(jiān)控界面，而且補(bǔ)全了傳統(tǒng)監(jiān)控PaaS組件監(jiān)控方面的能力。后期將繼續(xù)探索云上業(yè)務(wù)監(jiān)控SaaS化轉(zhuǎn)型，持續(xù)提升上云業(yè)務(wù)的持續(xù)穩(wěn)定與客戶感知體驗(yàn)，為上云企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型助力添智。

參考文獻(xiàn)

［1］黃靜，陳秋燕.基于Prometheus+Grafana實(shí)現(xiàn)企業(yè)園區(qū)信息化PaaS平臺(tái)監(jiān)控［J］.數(shù)字通信世界，2020（9）：70-72.

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Design of PaaS component monitoring system based on cloud platform

TaoXiaojun1， ShaoMei2*， HuLinsen1

（1.China Telecom Anhui Branch， Hefei 230000， China; 2.China Telecom Bengbu Branch， Bengbu 233000， China）

Abstract：With the widespread application of cloud computing， more and more enterprises are choosing to deploy their business systems on cloud platforms. Usually， cloud service providers provide public cloud platforms specifically designed to meet the cloud needs of small and medium-sized enterprises. These enterprises will deploy components such as MySQL， Redis， and Tomcat on the purchased cloud hosts to build their business systems. As tenants are increasingly concerned about the usage of business systems， monitoring systems have become one of the important means of maintaining business health. The article explores the challenges faced in establishing a PaaS component monitoring system for cloud platforms， proposes a design concept and solution for the PaaS component monitoring system， and ultimately implements a visualized PaaS component monitoring system for cloud platforms using open-source tools Prometheus and Grafana.

Key words： cloud platform; PaaS; monitoring system