本文主要是介绍云端监控和分析平台-ielab，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
云端监控和分析平台 Wavefront
Wavefront 简介
Wavefront 是 VMware 于2017年收购的技术，被整合成为 VMware 云服务之一，命名为 Wavefront by VMware。Wavefront 以 SaaS 形式提供监控和分析功能，它就是为了监控云端服务而设计的，当然它也可以监控私有云中的传统系统和应用；Wavefront 从各个云服务收集详尽的性能数据和日志，供用户在此基础上分析应用的性能瓶颈所在、快速排除应用故障。
Wavefront 可以供应用平台管理员 SRE (Site Reliability Engineer) 、开发人员、系统管理员等各种角色所使用。使用者通过 Wavefront Query Language 来对 Wavefront 所收集的数据进行挖掘和分析，分析的结果以图形化的结果展现，便于使用者进行分析和比对。
跟传统的监控平台相比，Wavefront 有着以下的特点：
支持各种规模的应用：云服务和分布式应用的运行规模都是不可预测的，Wavefront 可以有效监控各种规模的云服务和应用，并支持它们的弹性扩展。
高速数据采样：提供云服务的容器在需要时被创建，用完后又马上删除，传统的定时采样模式无法满足这种新一代应用的监控需求。Wavefront 专门为云原生应用而设计，轻松支持每秒钟一百万次以上的数据采样。
自助式的指标分析：传统的监控平台仅为管理员服务，而 Wavefront 对所有的员工开放，每个人都可以利用 Wavefront 平台对采集到的数据进行分析，这种协作式的工作模式可以更好地发现问题，激励员工创新。
Wavefront 平台通过以下几种途径来采集数据：
Wavefront Agent：Wavefront 为各种云服务和应用平台开发了采集数据的 Agent，Agent 再通过 Wavefront Proxy 来把数据上传到云端的 Wavefront 数据库。
被监控对象直接发送数据给 Wavefront：只需要把 Wavefront 提供的 Metrics Library 插入到被监控对象中，就能直接采集数据。
直接从云服务获得数据：对于 AWS、Google Cloud、Pivotal Cound Foundry 这些大型云服务平台，Wavefront 可以直接收集数据。
收集日志：Wavefront 也可以通过 TCP 或 FileBeat 日志工具等从日志中采集数据。
Wavefront 目前支持各种主流的云服务和应用平台，并且支持的平台还在快速增长，仅2018年1季度就增加了超过45个新的集成，你可以在 Wavefront 的在线文档上看到每个月新增的集成。所以，不要担心没有在下图中找到你需要的 logo，没准很快就会支持了。
Wavefront 应用实例
下面我们来看几个云存储服务商 Box 利用 Wavefront 进行系统监控和数据分析的实例，让大家对 Wavefront 的分析功能有一个直观的认识。
Box 的某一个服务需要访问公有云上的对象存储，下图中不同颜色的线条代表了提供同一服务的多台服务器。Box 采用了 anycast 的机制来实现负载均衡，但是整个服务的性能很糟糕。Box 通过对 Wavefront 收集的性能数据进行分析找出了问题的原因：用于实现 anycast 的网络服务并没有很好地做到负载均衡。在图的左侧我们可以看到：这些线条有比较大的差异、并且紫色线条所代表的服务器并没有得到充分利用，这意味着 anycast 没有起到均衡负载的作用。找到问题后，Box 立即进行了修复，修正后的性能结果显示几台服务器的性能曲线趋向于重合和一致，这表明负载均衡机制起作用了。如果没有一个恰当的工具的话，这种类型的问题可能需要花费几周的时间才能找到；但利用 Wavefront，Box 的工程师在一天内就定位了问题。
Wavefront 通过数据分析快速找出问题所在，事半功倍。
接下来是一个操作系统打补丁的例子，Box 的安全规范要求及时为操作系统打上各种安全补丁。所以一旦有新的安全漏洞被发现，运营团队就要及时地给上万台服务器打上安全补丁。某一位团队成员被分配到这一项目时利用 Wavefront 创建了这一指标 (Metrics)，用于记录需要打上的补丁总数。刚开始的时候，大概总共有4~5万个补丁需要打；但是随着补丁数量的增长，项目团队的工作逐渐滞后，累积的未打补丁也越来越多，最终增长到了30万个。靠人力是无法按时完成这项工作了，所以他们找到了自动打补丁的方法，从4月开始，累积的补丁数开始直线下降，直到7月下降为零。这个图表记录的是历史的真实数据，用非常直观的方法向管理团队展示了项目团队的工作成绩。
Wavefront 用数据说话，让人真正信服。
下面这个例子来自于 Box 中一个跨部门的全球性能优化项目，某位高层领导要求产品经理提供项目决策流程的一个汇报，这位产品经理于是从 Wavefront 中抓取了这样一份图表，最后这份报告在 CEO 参加的高管会议上被分享了。这份图表到底揭示了一个什么信息呢？这份图表显示的是关于 Box 服务的性能，其中有三条线， 代表了三种性能结果：
蓝色的是标准的 Box 服务，大概的服务延迟是 1.5 左右；
绿色的是某一个迭代的结果，但是性能反而稍微变差了，延迟上升到 1.8 左右；
紫色的是最新的优化结果，把服务延迟从 1.5 降低到 0.5 左右，可谓效果显著。
任何人都可以使用 Wavefront 挖掘出有价值的分析结果，这正是 Wavefront 的魅力所在。
这篇关于云端监控和分析平台-ielab的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
