摘要：前言 本文可能不会详细记录每一步实现的过程，但一定程度上可以引领小伙伴走向更开阔的视野，串联每个环节，呈现予你不一样的效果。 业务规模 8个平台 100+台服务器 10+个集群分组 微服务600+ 用户N+ 面临问题 随着分布式微服务容器技术的发展，传统监控系统面临许多问题： 容器如何监控 微服务如何监控 集群性能如何进行分析计算 如何管理agent端大量配置脚本 这些都是传统监控所要面临的棘手问题，那么如何解决当前遇到的问题，GPE横空出世，后面会重点分析。
前言
本文可能不会详细记录每一步实现的过程，但一定程度上可以引领小伙伴走向更开阔的视野，串联每个环节，呈现予你不一样的效果。
业务规模
8个平台
100+台服务器
10+个集群分组
微服务600+
用户N+
面临问题
随着分布式微服务容器技术的发展，传统监控系统面临许多问题：
容器如何监控
微服务如何监控
集群性能如何进行分析计算
如何管理agent端大量配置脚本
这些都是传统监控所要面临的棘手问题，那么如何解决当前遇到的问题，GPE横空出世，后面会重点分析。
系统监控
目标群体：系统日志、服务器、容器、系统软件运行指标
日志架构：ELK (Elasticsearch+Logstash+Kibana+Redis)
监控架构：GPE (Grafana+Prometheus+Exporter+Consul)
报警方式：邮件、短信、钉钉以及自定义webhook，监控中心7x24小时
ELK日志
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随着分布式微服务的盛行，功能模块的拆分细化，无论对于开发还是运维，日志的重要性都是不言而喻的，但是如何存储分析定位查看日志，一百个公司可能会有两百种做法。有的很少记录日志，有的日志等级都不分，有的写入文本然后就不管不问了，有的向MySql数据库一扔也没有了下文，等到用户投诉或者被发现问题，才会翻一翻。
那么如何正确优雅的记录日志呢？相信大家对于ELK并不陌生，可能不少小伙伴都接触过，对于中小型互联网创业公司来说，使用ELK搭建日志分析系统的确是一个不错的选择。
架构图
核心组件
ELK由Elasticsearch、Logstash和Kibana三剑客组成，当然了以上是最基本的组件，为了使的架构流程更加丰满，我们加入了Redis做缓冲队列，配置了sendmail做异常日志告警。
ElasticSearch
ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。它的特点有：分布式，零配置，自动发现，索引自动分片，索引副本机制，restful风格接口等。
Logstash
Logstash数据分析工具，它可以对系统生成的的日志进行采集、分析，存储。2013 年，Logstash 被 Elasticsearch 公司收购，ELK Stack 正式成为官方用语。
kibana
Kibana是一个开源的分析与可视化平台，用来搜索、查看存储在Elasticsearch索引中的数据。
工作流程
logstash(shipper) 实时监控并过滤收集每个服务的日志信息
logstash(shipper) 把收集来的日志(INFO 、DEBUG 、RROR 、WARN等)分别发送到Redis
logstash(indexer) 按照日志分类分别从Redis读取日志信息并发送给ElasticSearch
logstash(indexer) 过滤出RROR日志通过邮件或者其它webhook方式告警开发运维人员
Kibana读取ElasticSearch数据结合自定义搜索进行页面展示
GPE监控
ELK主要收集分析预警的是我们平台系统中各个服务的业务日志，一般通过日志组件(log4j 、log4j2 、logback)来收集并写入文本。但是对于系统本身以及一些应用软件的监控预警，这套方案显然是不合适的，这里推荐一下GPE三剑客，当然了GPE是我自己意淫出来的组合。
架构图
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