作者：vivo 互联网服务器团队- Chen Ningning
本文根据“2022 vivo开发者大会"现场演讲内容整理而成。
经过几年的平台建设，vivo监控平台产品矩阵日趋完善，在vivo终端庞大的用户群体下，承载业务运行的服务数量众多，监控服务体系是业务可用性保障的重要一环，监控产品全场景覆盖生产环境各个环节。从事前发现，事中告警、定位、恢复，事后复盘总结，监控服务平台都提供了丰富的工具包。从以前的水平拆分，按场景建设，到后来的垂直划分，整合统一，降低平台割裂感。同时从可观测性、AIOps、云原生等方向，监控平台也进行了建设实践。未来vivo监控平台将会向着全场景、一站式、全链路、智能化方向不断探索前行。
监控服务平台是自研的、覆盖全场景的可用性保障系统。经过多年深耕，vivo监控团队已经成体系构筑起一整套稳定性保障系统，随着云原生可观测技术变革不断深化，监控团队如何掌舵前行？下面就平台的建设历程、思考、探索，做一下简单介绍。
一、监控体系建设之道
1.1 监控建设历程
回顾监控建设历程，最初采用Zabbix，与告警中心的组合实现简易监控。随着业务的发展在复杂监控场景和数据量不断增长的情况下，这种简易的组合就显的捉襟见肘。所以从2018年开始我们开启了自研之路，最开始我们建设了应用监控、日志监控、拨测监控解决了很大一部分监控场景没有覆盖的问题；2019年我们建设了基础监控、自定义监控等，完成了主要监控场景的基本覆盖；2020年我们在完善前期监控产品的同时，进一步对周边产品进行了建设；随着AI技术的不断成熟，我们从2021年开始也进行了转型升级，先后建设了故障定位平台、统一告警平台有了这些平台后我们发现，要想进一步提升平台价值，数据和平台的统一至关重要；所以从2022年开始建设了统一监控平台，也就是将基础监控、应用监控和自定义监控进行了统一，统一监控包含了统一配置服务和统一检测服务。从监控的建设历程来看，我们一路覆盖了IaaS、PaaS、DaaS、CaaS等平台。我们的职能也从DevOps向AIOps迈进。
1.2 监控能力矩阵
讲了监控的发展历程，那么这些监控产品在我们的生产环境中是如何分布的呢？要想支撑数以万计的业务运行，需要庞杂的系统支撑，服务器、网络环境、基础组件等，都需要监控系统保障它的稳定性。我们将监控的对象分为五层，在基础设施层，包含了网络设备、服务器、存储硬件等，这一层我们通过VGW监控对网络设备进行监控，VGW是Vivo Gateway的缩写，类似于LVS；通过自定义监控，对机房进行监控；系统服务器层，我们定义的监控对象是服务运行依赖的环境，通过主机监控对物理机、虚拟机等监控，当前容器在云原生技术体系中，已然成为微服务运行的最佳载体，所以对容器的监控必不可少；系统服务层，包含了各种数据库产品、大数据组件等，在这一层主要通过自定义监控检测、告警；业务应用层，主要有应用服务，我们通过应用监控对业务链路信息进行监控；客户体验层，我们定义了端上的访问质量，由宙斯平台实现监控。前面我们讲了监控能力矩阵，下面我们具体介绍一下监控的范围和整个平台的能力。
1.3 监控对象范围
监控对象涉及网络、主机、基础服务等。面对各地机房我们做到了监控全覆盖，为满足各类环境部署诉求，我们可以做到针对不同环境的监控。我们支持多种采集方式，SDK和API采集主要应用在自定义监控场景，Agent主要采集主机类指标，采集上来的时序数据经过预聚合、统一的数据清洗，然后存储在TSDB数据库。针对海量数据存储我们采用了数据降精，宽表多维多指标等方案。我们常用的检测算法有恒值检测、突变检测、同比检测等，同时还支持了无数据检测、多指标组合检测，检测出现的异常我们会形成一个问题，问题在经过一系列的收敛后发出告警，我们有多种告警通道，支持告警合并、认领、升级等，需要展示的指标数据我们提供了丰富的自定义指标看板，对使用频率高 固化场景，我们提供了模板化配置方案。有了完备的监控体系，那么系统的关键指标和监控对象体量如何？
1.4 监控系统体量
当前监控服务体系保障着x万+的主机实例，x万+的DB实例，每天处理x千亿条各类指标和日志，对x千+的域名做到秒级监控，对x万+的容器实例监控，每天从统一告警发出的各类告警达到x十万+ ，对主机实例的监控覆盖率达到x %，监控平台通过不断的探索实践，实现了对海量数据计算存储，当前对核心业务的告警延迟在x秒以内，告警召回率大于x %。
1.5 监控系统面临挑战
虽然现阶段取得了一些成果，但是目前仍然面临很多挑战，主要分为三大类：
- 部署环境复杂
对数以万计的主机和容器，实时采集 计算是一项困难的事情；面对各地机房监控，部署过程中依赖项多，维护工作复杂；对海量数据计算存储，保障监控服务稳定性、可用性难度大。
- 平台系统繁多
当前系统还存在割裂，用户体验不强；数据割裂，没有从底层融合在一起，对于数据组合使用形成挑战。
- 新技术挑战
首先基于容器的监控方案，对传统监控方案形成挑战，当前对Prometheus指标存储处在探索阶段，暂时没有标准的解决方案，但是面对快速增长的数据量，新组件的探索试错成本相对较高。
二、监控服务体系架构
2.1 产品架构
产品架构的能力服务层，我们定义了采集能力、检测能力、告警能力等；功能层我们对这些能力做了具体实现，我们将监控分为主机、容器、DB等9类场景，展示层主要由Dashboard提供灵活的图表配置能力，日志中心负责日志查询，移动端可以对告警信息进行认领、屏蔽。
2.2 技术架构
技术架构层分为采集、计算、存储、可视化几大块，首先在采集层我们通过各种采集方式进行指标采集；上报的数据主要通过Bees-Bus进行传输，Bees-Bus是一款公司自研的分布式、高可用的数据收集系统，指标经过Bees-Bus之后写入Kafka，随着Pulsar的受关注度与使用量的显著增加，我们也在这方面进行了一定的探索；计算层我们经历了Spark、Flink、KafkaStream几个阶段的探索，基本实现了计算层技术栈收归到KafkaStream；数据主要存储在Druid，当前有190+节点的Druid集群。Opentsdb和Hive早期应用在主机监控场景，随着业务发展其性能已经不能胜任当前的写入和查询需求，所以逐步被舍弃。
当前我们选用了VictoriaMetrics作为Prometheus的远端存储，日志信息存储在ES中，目前我们有250+的ES节点。服务层中各类监控场景的元数据，都由统一元数据服务提供；各类检测规则、告警规则都由统一配置服务维护，统一告警服务则负责告警的收敛、合并、发送等。Grafana则主要用作自监控告警。
2.3 交互流程
在监控架构的基础上，我们介绍一下整体交互流程，采集规则由统一元数据服务管理，并主动下发到VCS-Master，VCS-Master主要用来任务下发，Agent执行结果数据接收，任务查询和配置管理等，Agent会定期从VCS-Master拉取缓存的采集规则，指标经过Bees-Bus双写到Kafka，由ETL程序对指标数据消费，然后做清洗和计算，最后统一写入到存储服务中，统一配置服务下发检测规则到异常检测服务，检测出的异常信息推送到Kafka，由告警代理服务对异常信息进行富化，处理好的数据推到Kafka，然后由统一告警服务消费处理。在存储服务之上，我们做了一层查询网关，所有的查询会经过网关代理。
三、可用性体系构建与保障
3.1 可用性体系构建
前面说了监控服务体系整体架构，那么监控产品如何服务于业务可用性。我们将业务稳定性在时间轴上进行分割，不同的时段有不同的系统保障业务可用性，当前我们主要关注MTTD和MTTR，告警延迟越小发现故障的速度也就越快，系统维修时间越短说明系统恢复速度越快，我们将MTTR指标拆解细化然后各个击破，最终达成可用性保障要求。vivo监控服务体系提供了，涵盖在稳定性建设中需要的故障预防、故障发现等全场景工具包，监控平台提供了产品工具，那么与运维人员，研发人员是怎样协作配合的？
3.2 系统可用性保障
当监控对象有问题时，监控系统就会发送告警给运维人员或业务开发，他们通过查看相关指标修复问题。使用过程中运维人员的诉求和疑问，由监控平台产品和开发协同配合解决，我们通过运营指标，定期梳理出不合理的告警，将对应的检测规则同步给运维同学，然后制定调整计划，后期我们计划结合智能检测，做到零配置就能检测出异常指标。通过监控开发、运维人员和业务开发一起协同配合，保障业务的可用性。
3.3 监控系统可用性
除了保障业务可用性外，监控系统自身的可用性保障也是一个重要的课题。为了保障Agent存活，我们构建了多种维活机制，保障端上指标采集正常。数据经过Bees-Bus之后，会双写到两个机房，当有一个机房出现故障，会快速切到另一个机房，保障核心业务不受损。数据链路的每一层都有自监控。监控平台通过Grafana监控告警。
3.4 复杂场景下依托监控解决问题手段 监控能力矩阵
随着公司业务发展，业务模型、部署架构越来越复杂，让故障定位很困难，定位问题成本高。而监控系统在面对复杂、异构、调用关系冗长的系统时就起到了重要作用。在问题发现阶段，例如多服务串联调用，如果某个阶段，出现耗时比较大的情况，可以通过应用监控，降低问题排查难度。在告警通知阶段，可以通过统一告警对异常统一收敛，然后根据告警策略，通知给运维或者开发。问题定位时，可以利用故障定位服务找到最可能出现问题的服务。解决问题时，类似磁盘打满这种比较常见的故障，可以通过回调作业快速排障。复盘改进阶段，故障管理平台可以统一管理，全流程复盘，使解决过程可追溯。预防演练阶段，在服务上线前，可以对服务进行压力测试，根据指标设置容量。
四、行业变革下的监控探索实践及未来规划
4.1 云原生：Prometheus监控
当前行业正迎来快速变革，我们在云原生、AIOps、可观性等方向均进行了探索实践。未来我们也想紧跟行业热点，继续深挖产品价值。随着Kubernetes成为容器编排领域的事实标准，Prometheus因为对容器监控良好的适配，使其成为云原生时代，容器监控的事实标准。下面我们介绍一下整体架构，我们将容器监控分为容器集群监控和容器业务监控，首先对于容器集群监控，每个生产集群都有独立的监控节点，用于部署监控组件，Prometheus按照采集目标服务划分为多组，数据存储采用VictoriaMetrics，我们简称VM，同一机房的Prometheus集群，均将监控数据Remote-Write到VM中，VM配置为多副本存储。通过拨测监控，实现对Prometheus自监控，保障Prometheus异常时能收到告警信息。容器业务监控方面，Agent部署在宿主机，并从Cadvisor拉取指标数据，上报到Bees-Bus，Bees-Bus将数据双写到两个Kafka集群，统一检测服务异步检测指标数据，业务监控指标数据采用VM做远端存储，Dashboard通过Promql语句查询展示指标数据。
4.2 AIOps：故障定位
当前业界对AIOps的探索，大部分在一些细分场景，我们也在故障定位这个方向进行了探索。分析过程中首先通过CMDB节点树，选定需要分析的项目节点，然后选择需要分析的时段，就可以按组件和服务下钻分析，通过计算得出每个下游服务的波动方差，再利用K-Means聚类，过滤掉波动较小的聚类，找到可能出现异常的服务或组件。分析过程会形成一张原因链路图，方便用户快速找到异常服务，分析结果会推荐给用户，告知用户最可能出现异常的原因。详情查看功能可以看到被调用的下游服务、接口名、耗时等信息。
4.3 可观测性：可用性大盘
由于CNCF在云原生的定义中提到了Observerbility，所以近两年可观性，成了技术圈很火热的关键词。当前业界基于Metrics、Logs、Traces对可观测性形成了一定共识。谷歌也给出了可观测的核心价值就是快速排障。我们认为指标、日志、追踪是实现可观测性的基础，在此基础上将三者有机融合，针对不同的场景将他们串联在一起，实现方便快捷的查找故障根因，综上我们建设了可用性大盘，它能查看服务的健康状况，通过下钻，可以看到上下游服务依赖关系、域名健康状况、后端服务分布等。通过串联跳转等方式可以看到对应服务的日志和指标信息。
4.4 场景串联
未来我们希望在场景串联、可观测性、服务能力化进一步探索，深挖产品价值。场景串联上：
首先我们希望告警能够与故障定位平台串联，帮助用户快速找到故障根因，缩短排查时间 ；
告警记录能够一键转为事件，减少数据链路中人为操作的环节，保障数据的真实性；
我们希望能与CMDB等平台打通，将数据价值最大化。
4.5 统一可观测
现在，vivo监控服务体系的可观测产品没有完全融合在一起，所以后续我们希望构建统一可观测平台：
在一元场景中，可以单独查看指标、日志、追踪信息；
在转化场景中，能够通过日志获得指标数据，对日志的聚合和转化得到追踪，利用调用链的分析，获得调用范围内的指标。通过指标、日志、追踪多个维度找到故障的源头；
在二元场景，我们希望日志和指标、日志和追踪、追踪和指标能够相互结合，聚合分析。
4.6 能力服务化
目前监控有很多服务，在公司构建混合云平台的大背景下，监控系统的服务应该具备以能力化的方式提供出去。未来我们希望指标、图表、告警等，以API或者独立服务的方式提供能力，例如在CICD服务部署过程中，就可以通过监控提供的图表能力，看到服务部署时关键指标变化情况，而不需要跳转到监控服务查看指标信息。
最后，我们希望监控能更好的保障业务可用性，在此基础上，我们也希望通过监控系统提升业务服务质量。