认识达内从这里开始

监控功能的存在能够让程序员对软件的运行有一个更直观的了解，同时也能预防不少软件运行过程中出现的问题，而本文我们就通过案例分析来简单了解一下，DLI部署的关键包含哪些内容。

随着技术的发展，部署的流程和架构都发生了根本性的变化，如今已经走入了轻量级、短生命周期的技术时代。

从初部署在物理机上的大数据计算平台，到基于公有云的弹性计算云服务器部署大数据平台，再到DLI这样的Serverless服务，其很好展现了大数据计算服务的演变。那么如何才能更好的实现Serverless化的大数据计算服务的部署呢，DLI的答案就是基于Kubernetes+Docker来部署各微服务。

Kubernetes部署是在不停机的情况下部署服务的好方法，但是如何应对在接收生产流量后出现的错误，使新版本的服务更可靠呢?这可以通过将问题一分为二来看：

1.部署，即将服务上线到生产环境中运行;

2.发布，即使服务可用于处理生产流量。

传统上，分离部署流程与发布流程一直是一个挑战。但现在我们有了很好的选择，那就是基于服务网格。在DLI的部署中我们结合了Kubernetes+Istio，利用Istio的流量管理实现了服务发现、流量路由，从而轻松的将部署与发布分开，使新版本的服务更加可靠。

监控告警提升整体运维能力

免运维也是DLI作为Serverless云服务面向客户时的一个重要的特性，我们是如何实现整个服务的运维呢?今天就说说DLI是如何实现监控告警来提升整体运维能力，从而为客户更好的提供Serverless的DLI。

对于DLI服务的监控告警我们当前主要从以下几个方面来考虑：

1.全局维度，主要是整体API的QPS、成功率和响应时延

DLI作为Serverless大数据计算服务，其对外均以RESTAPI的形式提供服务，因此API的QPS和响应时延直接反映了服务对外的能力，而成功率更是服务SLA的直接体现。

2.OS维度，主要是容器宿主的CPU使用率、内存使用率、磁盘使用率、上下行流量

无论部署的架构、技术如何演进，对基础资源的监控都是基本和必须的。

3.容器维度，主要是CPU使用率、内存使用率、K8s空间和用户空间使用率、POD的健康度

容器是虚拟机的演进，因此对于容器的资源监控也是基本的。我们的微服务或计算单元都是以容器运行在Kubernetes集群上，因此对于POD的健康状态的监控也是必须的。

4.微服务维度，主要是流量、性能、健康检查和关键日志等

监控是为了更好的发现和解决问题，因此核心还是业务层面的监控。DLI是一个复杂的分布式Serverless应用，其内部根据不同领域模型又分为不同的微服务，因此对于微服务内部的流量、性能等的监控则是衡量各微服务可靠性的重要指标。一个好的系统往往有完善的日志体系，通过对关键日志进行监控则能够帮助我们快速发现和定位问题，因此这也是我们在业务维度的监控上的重点。

【免责声明】本文系本网编辑部分转载，转载目的在于传递更多信息，并不代表本网赞同其观点和对其真实性负责。如涉及作品内容、版权和其它问题，请在30日内与管理员联系，我们会予以更改或删除相关文章，以保证您的权益!更多内容请加danei456学习了解。欢迎关注“达内在线”参与分销，赚更多好礼。