青蛙小白
#Jaeger #Tracing

分布式跟踪系统Jaeger(一):Jaeger简介和示例应用HotROD

当使用微服务构建我们的程序时,客户端的一次请求会产生大量服务调用,包括服务和数据库等中间件的调用。 由单体应用迁移至微服务时,服务间调用的延迟是我们需要面对的一个问题。为了定位每次调用过程中的延迟问题和性能瓶颈,我们需要知道客户端一次请求所经历的过程,分别调用了哪些服务,调用每个服务花费的时长,以及调用每个服务花费的时长,这些将会成为我们性能调优的参考。因此,分布式追踪系统是微服务架构中不可缺少的一部分。

#Prometheus

升级到Prometheus 2.0

Prometheus是一个基于时序数据的开源监控系统。 被Prometheus监控的服务需要公开一个Prometheus的endpoint,这个endpoint通过http接口暴露了度量(metrics)的列表和当前的值。很多服务都内置了Prometheus的endpoint直接暴露metrics,另外一些服务需要再为它们部署一个sidecar进程,通过side car暴露metrics。 这个sidecar或直接暴露metrics的服务自带的endpoint,就是Prometheus架构中的Exporter,Prometheus从Exporter中拉去监控数据。

#Openshift

OpenShift笔记(一):OpenShift手动安装

OpenShift是基于Docker和Kubernetes的开源容器云平台,其开源社区版本为OpenShift Origin。 OpenShift的安装方式有很多种: 使用二进制包手工安装 使用Openshift Installer快速安装 使用ansible进行多节点集群安装 使用All in One的Docker镜像启动一个OpenShift实例 本文作为我的OpenShift学习笔记的开篇,将首先学习使用二进制手动安装的方式快速启动一个OpenShift Origin实例用于学习和测试。