Datadog 监控最佳实践 | 收集正确的数据

本文是Datadog“高效监控”系列的第一篇，后面还会有第二篇《针对重要事项发出警报》和《调查性能问题》。

监控数据有多种形式 - 一些系统不断地输出数据，而另一些系统仅在罕见事件发生时才产生数据。有些数据主要用于识别发现问题、有些数据主要用于调查问题。更宽泛地说，监控数据是观察系统内部运行情况的必要条件。

这篇文章介绍了要收集哪些数据以及如何对这些数据进行分类，以便您可以：

1. 对于潜在问题触发有意义的警报
2. 快速调查并找出性能问题的根源

无论您的监控数据采用何种形式，统一的主题都是：

收集数据很便宜，但在需要时没有获得数据可能会很昂贵，因此您应该监测一切，并合理地收集所有有用的数据。

本系列文章源自我们为客户监控大型基础设施的经验。它还借鉴了Brendan Gregg、Rob Ewaschuk 和 Baron Schwartz 的工作。

指标 Metrics

指标是在特定时间点与您的系统相关的值 - 例如，当前登录到 Web 应用程序的用户数量。因此，通常每秒、每分钟或以其他固定时间间隔收集一次指标，以此监控您的系统。

我们的框架中有两类重要的指标：工作指标和资源指标。对于每个软件系统，请考虑哪些工作指标和资源指标是合理可用的，并将它们全部收集起来。

工作指标 Work Metrics

通过度量系统的输出，工作指标可以从顶层视角衡量系统的健康状况。我们可以把工作指标分成四个子类：

• 吞吐量：度量系统在某个时间段内处理的工作量。吞吐量通常记录为绝对数字。
• 成功：表示成功执行的工作的百分比。
• 错误：捕获错误结果的数量，通常使用错误率来表示。成功率和错误率貌似有重复，但是，错误也可以分类，不同的错误类型可能需要不同的处理方式，此时对错误细化分别统计就有价值了。
• 性能：量化组件的工作效率。最常见的性能指标是延迟，它表示完成一个工作单元所需的时间。延迟可以表示为平均值或百分位数，例如“99% 的请求在 0.1 秒内返回”。

译者注：总结起来就是，系统当前处理了多大量？处理成功了多少？处理失败了多少？处理速度如何？

这些指标对于可观察性非常重要。它们是比较宽泛的度量指标，可以帮助您快速回答系统内部运行状况、系统性能：系统是否可用并积极执行其设计目的？它工作的速度有多快？这项工作的质量如何？

以下是两种常见系统的所有四种子类型的示例工作指标：Web 服务器和数据存储。

工作指标示例：Web 服务器

工作指标示例：数据存储

资源指标 Resource Metrics

软件基础设施的大多数组件都充当其他系统的资源。有些资源是“低级”的，例如，服务器的资源包括CPU、内存、磁盘和网络接口等物理组件。但是，如果另一个系统需要更高级别的组件（例如数据库或地理定位微服务）来完成工作，则该组件也可以被视为资源。

资源指标可以帮助您重建系统状态的详细情况，这使得它们对于调查和诊断问题特别有价值。对于系统中的每个资源，尝试收集涵盖四个关键领域的指标：

• 利用率：是资源繁忙的时间百分比，或正在使用的资源容量的百分比。
• 饱和度：是对资源尚无法提供服务（通常排队）的请求工作量的度量。
• 错误：表示在资源工作中可能无法观察到的内部错误。
• 可用性：表示资源响应请求的时间百分比。此指标仅针对可以主动定期检查可用性的资源进行明确定义。

以下是一些常见资源类型的示例指标：

其他指标

还有一些其他类型的指标既不是工作指标也不是资源指标，但它们仍然可能有助于使复杂的系统可观察。常见示例包括缓存命中或数据库锁定的计数。如有拿不准，先采集了再说。

活动 Events

除了或多或少连续收集的指标之外，一些监控系统还可以捕获事件：离散的、不频繁发生的事件，可以为了解系统行为的变化提供重要的背景信息。一些例子：

• Changes：变更，内部代码发布、构建和构建失败、配置更改等。
• Alerts：警报，内部生成的警报或第三方通知。
• Scaling events：扩展事件，例如添加或减少主机。

事件通常携带足够的信息，可以自行解释，这与单个指标数据点不同，后者通常仅在上下文中有意义。事件捕获在某个时间点发生的事情，并带有可选的附加信息。例如：

事件有时用于生成警报 - 应向某人通知事件，例如上表中的第三个示例，这表明关键工作已失败。但更常见的是，它们用于调查问题并跨系统进行关联。通常来讲，可以把事件类比指标 - 他们都是有价值的数据，应采尽采。

好的数据是什么样的

您收集的数据应具有四个特征：

• 很好理解：您应该能够快速确定每个指标或事件的捕获方式及其代表的含义。在故障期间，您肯定不想花时间去弄清楚数据的含义。让您的指标和事件尽可能简单，使用上述标准概念，并清楚地命名它们。
• 注意颗粒度：如果您收集指标的频率太低或在很长一段时间内收集平均值，您可能会失去准确重建系统行为的能力。例如，如果将 100% 资源利用率的时段与较低利用率的时段进行平均，则这些时段将变得模糊。以不会掩盖问题的频率收集每个系统的指标，收集的频率不能太高，不能让监控明显对系统造成负担，或者采样间隔太短而使监控数据产生噪音。
• 打上范围标签：每个主机同时在多个作用域中运行，您可能需要检查任何这些作用域或其组合的总体运行状况。例如：生产总体情况如何？美国东北部的生产情况如何？特定的角色或服务怎么样？保留与数据关联的多个范围非常重要，以便您可以针对任何范围的问题发出警报，并快速调查中断情况，而不受固定主机层次结构的限制。
• 长时间保留：如果您过早丢弃数据，或者在一段时间后您的监控系统聚合您的指标以降低存储成本，那么您就会丢失有关过去发生的情况的重要信息。将原始数据保留一年或更长时间可以更容易地了解什么是“正常”，特别是当您的指标存在每月、季节性或年度变化时。

将数据用于警报和诊断问题

下表将本文中描述的不同数据类型映射到不同警报紧急级别。简而言之，record 是一种低紧急度警报，不会自动通知任何人，而是记录在监控系统中，以备以后分析或调查有用。notification 是一种中等紧急程度的警报，可以通过电子邮件或聊天等不间断方式通知解决问题的人员。page 是一种紧急警报，无论什么时间都会打断接收人的工作、睡眠或个人时间。

结论：收集全部

• 检测一切并尽可能多地收集工作指标、资源指标和事件。复杂系统的可观测性需要全面的测量。
• 收集足够粒度的指标，使重要的峰值和谷值可见。具体粒度取决于您正在测量的系统、测量成本以及指标变化之间的典型持续时间（内存或 CPU 指标为秒、能耗为分钟等）。
• 为了最大限度地发挥数据的价值，请在多个范围内标记指标和事件，并以完整的粒度将它们保留至少 15 个月。

原文：https://www.datadoghq.com/blog/monitoring-101-collecting-data/