Copyright © 2021 Cloud To Go. 让企业都能高效创新 SolarMesh 基于Istio构建的流量监管平台 Copyright © 2021 Cloud To Go Copyright © 2021 Cloud To Go 目录 1. 为什么我们需要服务网格 2. SolarMesh的定位 3. SolarMesh的特点 4. SolarMesh 对Istio社区的产品化改进 入的 情况下提供可观察性、流量管理和安全性等能力。 Copyright © 2021 Cloud To Go SolarMesh的定位 - 基于Istio构建的流量监管平台 Istio是目前服务网格领域最流行的开源项目，38% 的企业在生产中使用服务网格，其中有接近一半的 选择是Istio SolarMesh 基于 Istio 及容器技术，提供流量监控 和管理，提供完善的非侵入式服务治理解决方案。 传统的故障定位方式 使用solarmesh的故障定位方式 1. 发现页面报错 2. F12看接口 3. 从网关开始，顺着调用链看日志 4. 日志没报错，下一个 5. 循环 4 6. 直到找到故障位置 1. 流量告警 / 发现页面报错 2. 看图 3. 直接找到故障位置 Copyright © 2021 Cloud To Go 应用场景 - 灰度版本迁移 传统的版本升级方式 使用solarmesh的版本升级方式

Container Platform 4.10 监控 在 OpenShift Container Platform 中配置和使用监控堆栈 Last Updated: 2023-10-17 OpenShift Container Platform 4.10 监控 在 OpenShift Container Platform 中配置和使用监控堆栈 法律通告 法律通告 Copyright © property of their respective owners. 摘要 摘要 本文提供有关在 OpenShift Container Platform 中配置和使用 Prometheus 监控堆栈的说明。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 章 监 监控概述 控概述 1.1. 关于 OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 监控 1.2. 了解监控堆栈 1.3. OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 监控的常见术语表 1.4. 其他资源 1.5. 后续步骤 第 第 2 章 章 配置 配置监 监控堆 控堆栈 栈 2.1. 先决条件 2.2. 对监控的维护和支持 2.3. 准备配置监控堆栈 2

OpenShift Container Platform 4.14 电源监控 为 Red Hat OpenShift 配置和使用电源监控 Last Updated: 2024-02-23 OpenShift Container Platform 4.14 电源监控 为 Red Hat OpenShift 配置和使用电源监控 法律通告 法律通告 Copyright © 2024 Red Hat OpenStack community. All other trademarks are the property of their respective owners. 摘要 摘要 您可以使用电源监控来监控 OpenShift Container Platform 集群中运行的每个容器的功耗，如 CPU 和 DRAM。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 发行注 行注记 记 1.1. 电源监控 0.1 （技术预览） 第 第 2 章 章 电 电源 源监 监控概述 控概述 2.1. 关于电源监控 2.2. 电源监控架构 2.3. KEPLER 硬件和虚拟化支持 2.4. 其他资源 第 第 3 章 章 为 为 RED HAT OPENSHIFT 安装 安装电 电源 源监 监控 控 3.1. 安装 POWER 监控 OPERATOR 3.2. 部署

监控Apache Flink应用程序(入门) caolei Exported on 01/10/2020 caolei – 监控Apache Flink应用程序(入门) – 2 Table of Contents 1 Flink指标体系 ...................................................................... ............................................................................................. 6 3 监控 .................................................................................................. ....................................................................................... 9 4 进度和吞吐量监控 ......................................................................................... 10 4.1 吞吐量

Istio 流量管理原理与协议扩展 赵化冰 赵化冰 腾讯云 服务网格团队 https://zhaohuabing.com Service Mesh Service Mesh Layer 处理服务间通信（主要是七层通信）的云原生基础设施层： Service Mesh 将各个服务中原来使用 SDK 实现的七层通信相关功能抽象 出来，使用一个专用层次来实现，Service Mesh 对应用透明，因此应用 专注于其业务价值。 流量控制：服务发现、请求路由、负载均衡、灰度发布、错误重试、 断路器、故障注入 可观察性：遥测数据、调用跟踪、服务拓扑 通信安全： 服务身份认证、访问鉴权、通信加密 Proxy Application Layer Service 1 Istio 流量管理 – 概览 • 控制面下发流量规则： Pilot • 数据面标准协议：xDS • 集群内Pod流量出入： Sidecar • 集群外部流量入口：Ingress Gateway • 集群外部流量出口：Egress Gateway（可选,在一个集中点对外部访问进行控制） • Service discovery • Load balancing • Time out • Retries • Circuit breaker • Routing • Auth • Telemetry collecting 外部流量出口 外部流量入口

APACHE APISIX的全流量API网关 温铭, 来自一家在远程工作方式下商业化开源项目的创业公司(支流科技), 担任CEO&联合创始人, Apache 顶级项目APISIX的PMC主席, Skywalking开源项目的贡献者(commiter)。在创业之前, 在360做企业安全, 360开源委员会的发起人, 腾讯的TVP, TARS基金会的TOC成员, 在安全领域有四十多个专利, 最近三年全 毫秒 • 运维友好：Prometheus， SkyWalking，流量复制，故障注入等 技术架构 Apache APISIX 能做什么？ • 处理 L4、L7 层流量：HTTP、HTTPS、TCP、UDP、MQTT、Dubbo、gRPC… • 替代 Nginx 处理南北向流量 • 替代 Envoy 处理服务间东西向流量 • k8s ingress controller • 借助 MQTT 性能（单核，开启两个限流和 prometheus插件） 18000 1700 支持流量量复制和故障 是 否 注⼊ 是 否 支持SkyWalking 是 否 插件热更新 新增、删除、更新插件不用 重载服务 无, 每次都需要重载 服务 二次开发 难度低 难度中等 本地技术支持 有, 1小时响应 无 定期巡检和培训 有 无 基于 Apache APISIX 的全流量网关 Nginx 遇到的挑战 • 社区不活跃：没有 github

在 k8s 上部署高可用的 service mesh 监控 pctang@caicloud.io 唐鹏程 才云科技TOC Solving issues in a new way Monitoring your service mesh Old-school monitoringPrometheus + Kubernetes ● A time series based monitoring

云原生监控体系建设 秦晓辉 快猫星云 联合创始人 个人介绍 秦晓辉，常用网名龙渊秦五、UlricQin，山东人，12年 毕业自山东大学，10年经验一直是在运维研发相关方向， 是Open-Falcon、Nightingale、Categraf 等开源软件 的核心研发，快猫星云联合创始人，当前在创业，为客 户提供稳定性保障相关的产品 个人主页：https://ulricqin.github.io/ io/ 大纲 • 云原生之后监控需求的变化 • 从Kubernetes架构来看要监控的组件 • Kubernetes所在宿主的监控 • Kubernetes Node组件监控 • Kubernetes控制面组件监控 • Kubernetes资源对象的监控 • Pod内的业务应用的监控 • 业务应用依赖的中间件的监控 云原生之后监控需求的 变化 云原生之后监控需求的变化 •相比物理机虚拟机时 •原来使用资产视角管理监控对象的系统不再适用 •要么使用注册中心来自动发现，要么就是采集器和被监控对象通过sidecar模式捆绑一体 指标生命周期变短 •微服务的流行，要监控的服务数量大幅增长，是之前的指标数量十倍都不止 •广大研发工程师也更加重视可观测能力的建设，更愿意埋点 •各种采集器层出不穷，都是本着可采尽采的原则，一个中间件实例动辄采集几千个指标 指标数量大幅增长 •老一代监控系统更多的是关注机

Apache APISIX借助ServiceMesh 实现统一技术栈的全流量管理 金卫（API7 解决方案架构师） • 支流科技 - 解决方案架构师 • Apache APISIX PMC • Apache APISIX Ingress Controller Founder • Apache skywalking committer • Github: https://github.com/gxthrj 将通用能力下沉  应用专注于业务逻辑  注册发现  流量管理  可观测性  安全防护 服务网格的痛点  方案众多，各有缺陷  与基础设施整合成本高  性能损耗  资源的额外消耗  扩展难度高 理想的服务网格应该是什么样？ 易于扩展 理想的服务网格 业务无感知 落地成本低 动态且增量配置 安全管控 可观测 流量精细化管理 跨集群部署 性能损耗低 资源消耗低 按需下发配置 com/api7/amesh 下一个版本发布时间 12 月 未来展望 概览  APISIX Ingress处理南北向入口流量  APISIX Service Mesh处理东西向流量  APISIX专用插件配置等通过Amesh 下发 APISIX 全流量代理的价值  节约成本  统一技术栈  统一管理  复用技术经验 未来  结合APISIX xRPC实现  原生异构多协议支持

探讨和实践基于Istio的微服务治理事件监控 2018.11.25 徐运元关于我 2008年毕业于浙江大学，曾在思科和浙大网新有超过 9年的工作经验和5年的云计算领域工作经验，带领团 队完成公司第一代基于Kubernetes的云平台开发和第 二代基于Kubernetes的DevOps云平台开发。目前致力 于公司基于Istio的微服务平台打造。 来自于浙江大学SEL实验室目录 CONTENTS 微服务平台的监控演进 Mixer组件的功能介绍 Mixer组件的功能介绍 基于Mixer的开发流程和实例微服务平台的监控演进典型的运维场景 传统的监控面临容器化和微服务化的困境 测试运维沟通鸿沟，如何提升沟通效率 监控工具繁杂，如何快速找到合适工具进行问题定位 偶发性问题场景复杂，如何保留发生现场 如何在错综复杂的未服用调用链路中找到错误源头监控场景转换 帮助运维人员快速的定位问题，解决问题 基于容器化和微服务化的监 控场景 • 基于请求的依赖追踪监控 基于虚拟化的监控场景 • 应用规模大 • 服务之间依赖呈现为线型 • 日志、性能指标需要集中化 存储 基于主机的监控场景 • 应用规模较小 • 服务之间没有互相依赖 • 日志、性能指标都在单个主 机问题一：什么是用户想要的监控 什么是用户想要的监控？分布式监控的三个维度 Metrics Logging Tracing 指标监控 • 指标可被聚合