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作为 Zabbix 骨灰级粉丝，一直以来对第三方监控（APM）都是拒绝的。一来觉得收费，二来担心数据被人所知，三来觉得 Zabbix 牛逼到无可取代。但是，随着 APM 市场的火爆，我决定「放下身段」试用一次，并且会总结出它与开源监控之间差别在哪里。 运维经历的磨难 虽然都在不同的公司，做着不同的业务，但是大多运维总会经历相同的故事，以及背着类似的黑锅。运维们大多有如下经历： 网站或者业务访问不了，服务器问题，运维的责任 昨天还好好的，今天就出现的问题，运维的责任 部分地区用户反馈网站/App 无法试用，运维查查服务器。而且这种问题大多出现在事后。 各种程序都需要监控，常见的 MongoDB 、 Redis 、 Nginx ，还会出现各种不常见的应用。任何一种软件都要熟悉，运维总是在不停的学习，待遇缺一直比不上研发！ 服务器出现问题，老板找运维、领导找运维、开发也找运维，运维并不知道代码逻辑，看日志，各种排错。 初识 OneAPM OneAPM 是一家为企业和开发者提供 APM 解决方案的服务商，支持 Java、.NET、PHP、Ruby、Python、Node.js、HTML5、iOS、Android 等语言和操作系统。 什么是 APM ? 既然试用 APM ，我觉得很有必要给大家解释一下这个名词。应用性能管理（Application Performance Management

在移动互联网时代，很多数字企业正在不断颠覆传统企业的运营模式，面对如此激烈的竞争，即便是一些创业公司也在苦苦挣扎。现在，很多有远见的企业都在使用一些专业的、第三方的工具来帮助自己在快速发展、竞争激烈的中国市场取得了先机。 在不久前，主要为企业用户影响提供务实和具有前瞻性的建议的国际调研公司 Forrester，就发布了一个有关中国市场的调研报告，其中就强调了移动 应用性能管理 （APM）的价值，对于客户体验的优化非常必要。 ##国内外 APM 厂商都有哪些？ 其实，APM（应用性能管理）已不是一个新的概念。然而，在 IT 领域仍然比较新颖。随着越来越多的创新企业开始把 APM 作为一项常规的部署，APM 领域也开始变得「炙手可热」。Gartner 针对应用性能管理领域定义了五个功能维度：真实用户体验管理，应用拓扑的发现和可视化，用户自定义业务分析，应用组件深度监控，IT运营分析。所以，APM 可以帮助 IT 部门确保应用能够正常、平稳地运行，尤其随着应用正变得愈发复杂和独立，APM 与高效的 IT 服务已经息息相关。 目前，在国外的 APM 行业中，NewRelic 和 AppDynamics 无疑是成长最为迅速的两家公司，它们都是基于 SaaS 的互联网应用实时管理服务提供商，不但专注于 SaaS 平台和 App 性能管理业务，同时也是美国性能检测领域的先驱者

在这篇文章里，我们将搭建一个简单的 Web 应用，在虚拟环境中基于 Flask 框架，用 Gunicorn 做 wsgi 容器，用 Supervisor 管理进程，然后使用 OneAPM Python 探针来监测应用性能，形成一个「闭环」 ！希望能对大家有所帮助，首先简单来介绍一下环境： 系统环境：ubuntu 14.04 Python 2.7.6 ##安装组件库 第一步安装所需要的存储库，因为打算用到虚拟环境，用到 pip 安装和管理 Python 组件，所以先更新本地包，然后安装组件： sudo apt-get update sudo apt-get install python-pip python-dev nginx ##创建虚拟环境 virtualenv 在一个系统中创建不同的 Python 隔离环境，相互之间还不会影响，为了使系统保持干净，遂决定用 virtualenv 跑应用程序，创建一个容易识别的目录，开始安装，再创建项目目录 super，然后激活环境： sudo pip install virtualenv mkdir ~/supervisor && cd ~/supervisor virtualenv super source super/bin/activate ##安装 Flask 框架 好了，现在在虚拟环境里面，开始安装 Flask 框架，flask

【编者按】本文作者为 John Matson，主要介绍 mysql 性能监控应该关注的 4 大指标。 文章系国内 ITOM 管理平台 OneAPM 编译呈现。 MySQL 是什么？ MySQL 是现而今最流行的开源关系型数据库服务器。由 Oracle 所有，MySQL 提供了可以免费下载的社区版及包含更多特性与支持的商业版。从 1995 年首发以来，MySQL 衍生出多款备受瞩目的分支，诸如具有相当竞争力的 MariaDB 及 Percona。 关键 MySQL 统计指标 如果你的数据库运行缓慢，或者出于某种原因无法响应查询， 技术栈 中每个依赖数据库的组件都会遭受性能问题。为了保证数据库的平稳运行，你可以主动监控以下四个与性能及资源利用率相关的指标： 查询吞吐量 查询执行性能 连接情况 缓冲池使用情况 MySQL 用户可以接触到数百个数据库指标，因此，在本文中，笔者将专注于能帮助我们实时了解数据库健康与性能的关键指标。 本文参考了我们在 监控入门系列文章 中介绍的指标术语，后者为指标收集与告警提供了基础框架。 不同版本与技术的兼容性 本系列文章讨论的一些监控策略只适用于 MySQL 5.6 与 5.7 版本。这些版本间的差异将在后文中提及。 本文列出的大多数指标与监控策略同样适用于与 MySQL 兼容的技术，诸如 MariaDB 与 Percona 服务器，不过带有一些明显的差别

Docker 是构建和部署软件的一个新兴的轻量级的平台，也是一个减轻替代虚拟机的容器。Docker 通过给开发者提供兼容不同环境的镜像，成为解决现代基础设施的持续交付的一个流行的解决方案。 和虚拟机一样，容器也需要一个新的监测方法。现在有许多开源的监控软件，但部署麻烦，需要许多人力来进行后期维护，Luckily，如果你是一个 OneAPM 用户，现在你可以利用我们最新的应用产品： Cloud Insight 。 如果你已经安装了 Cloud Insight 探针实现了 服务器监控 ，接下来只需要配置一个简单的 YAML 文件，就可以实现监控不同 containers 的性能指标。 ####Docker 性能监控是怎么实现的 Docker 性能监控 的最简单的方法是在直接主机上运行 Cloud Insight，它可以访问容器，尤其是如果您在现有的全面的主机操作系统上部署 Docker，沿用现有的应用程序（如数据库）等。 探针在 Docker 环境中的位置如下： 由于 Docker 使用现有的内核结构（namespace 和 cgroup ）来运行容器，Cloud Insight 使用本地 cgroup 的统计指标来收集 CPU，内存，运行/停止的 containers 的数量。 虽然这是监测 Docker 最简单的方法，但之后我们还会提供在 Docker

文章系国内领先的 ITOM 管理平台供应商 OneAPM 编译呈现。 概览 Grafana 是一个开源的监控数据分析和可视化套件。最常用于对基础设施和应用数据分析的时间序列数据进行可视化分析，也可以用于其他需要数据可视化分析的领域。Grafana 可以帮助你查询、可视化、告警、分析你所在意的指标和数据。可以与整个团队共享，有助于培养团队的数据驱动文化。 Grafana 有强大的社区支持，有丰富的模板插件，足够满足需要的功能特性。几乎可以集成任何数据源、监控工具和告警平台。可谓是不可多得的神器。也有很多国内国外的知名公司在使用。 接下来，小编从 Grafana 的重要特性展开来说，最后附上部分示例实践，仅供参考。 可视化 ，酷炫，灵活易用的可视化组件 统一 ，同时集成多个数据源 开源 ，活跃强大的社区 告警 ，定义告警并集成其他告警平台 通知 ，可扩展，模板和插件机制 一、可视化(Visualize) Grafana 提供了丰富的图标、图形和其他可视化选项，经过简单的界面操作就能通过分析来更好的理解数据。并且大部分情况下你只需要使用社区提供的模板和插件就足够了，并不需要自己过多的配置。 二、统一(Unify) 可以把所有数据源的数据同时集成到 Grafana，因此可以获取更好的上下文。Grafana 原生支持超过30个开源和商业的数据源，在统一的仪表板中将它们的数据混合在一起分析

【编者按】这是在 OpenTracing 和分布式追踪领域内广受欢迎的一片博客文章。在构建监控系统时，大家往往在这几个名词和方式之间纠结。 通过这篇文章，作者很好的阐述了分布式追踪、统计指标与日志之间的区别和关系。 Peter Bourgon 原作： Metrics, tracing, and logging 译者：吴晟 正文 今天，我很荣幸的参加了 2017 分布式追踪峰会(2017 Distributed Tracing Summit)， 并和来自 AWS/X-Ray, OpenZipkin, OpenTracing, Instana, Datadog , Librato，以及其他更多组织的同仁进行了愉快的沟通和讨论。 其中一个重要的论点，是针对监控项目的范围和定义的。作为一个分布式追踪系统，应该管理日志么?从不同角度看来，到底什么是日志?如何通过一张图形象的定位这些形形色色的系统? 总体说来，我觉得我们是在一些通用的名词间纠结。我想我们可以通过图表来定义监控的作用域，使各名词的作用范围更明确。 我们使用维恩图(Venn diagram)来描述 Metrics, Tracing, Logging 三个概念的定义。他们三者在某些情况下是重叠的，但是我尽量尝试定义他们的不同。如下图所示： Metrics 的特点是，它是可累加的：他们具有原子性，每个都是一个逻辑计量单元