CSDNTB|监控系统选型，这篇不可不读( 三 )
Zabbix Agentd：部署在被监控主机上 ， 用于采集本机的数据并发送给Proxy或者Server ， 它的插件机制支持用户自定义数据采集脚本 。 Agent可在Server端手动配置 ， 也可以通过自动发现机制被识别 。 数据收集方式同时支持主动Push和被动Pull 两种模式 。
Database：用于存储配置信息以及采集到的数据 ， 支持MySQL、Oracle等关系型数据库 。 同时 ， 最新版本的Zabbix已经开始支持时序数据库 ， 不过成熟度还不高 。
Web Server：Zabbix的GUI组件 ， PHP编写 ， 提供监控数据的展现和告警配置 。
下面是 Zabbix 的优势：
产品成熟：由于诞生时间长且使用广泛 ， 拥有丰富的文档资料以及各种开源的数据采集插件 ， 能覆盖绝大部分监控场景 。
采集方式丰富：支持Agent、SNMP、JMX、SSH等多种采集方式 ， 以及主动和被动的数据传输方式 。
较强的扩展性：支持Proxy分布式监控 ， 有agent自动发现功能 ， 插件式架构支持用户自定义数据采集脚本 。
配置管理方便：能通过Web界面进行监控和告警配置 ， 操作方便 ， 上手简单 。
下面是 Zabbix 的劣势：
性能瓶颈：机器量或者业务量大了后 ， 关系型数据库的写入一定是瓶颈 ， 官方给出的单机上限是5000台 ， 个人感觉达不到 ， 尤其现在应用层的指标越来越多 。 虽然最新版已经开始支持时序数据库 ， 不过成熟度还不高 。
应用层监控支持有限：如果想对应用程序做侵入式的埋点和采集（比如监控线程池或者接口性能） ， zabbix没有提供对应的sdk ， 通过插件式的脚本也能曲线实现此功能 ， 个人感觉zabbix就不是做这个事的 。
数据模型不强大：不支持tag ， 因此没法按多维度进行聚合统计和告警配置 ， 使用起来不灵活 。
方便二次开发难度大：Zabbix采用的是C语言 ， 二次开发往往需要熟悉它的数据表结构 ， 基于它提供的API更多只能做展示层的定制 。
2. Open-Falcon（小米出品 ， 国内流行）
本文插图
Open-falcon 是小米2015年开源的企业级监控工具 ， 采用Go和Python语言开发 ， 这是一款灵活、高性能且易扩展的新一代监控方案 ， 目前小米、美团、滴滴等超过200家公司在使用它 。
小米初期也使用的Zabbix进行监控 ， 但是机器量和业务量上来后 ， Zabbix就有些力不从心了 。 因此 ， 后来自主研发了Open-Falcon ， 在架构设计上吸取了Zabbix的经验 ， 同时很好地解决了Zabbix的诸多痛点 。
先来了解下Open-Falcon的架构设计：
本文插图
Open-Falcon架构图 ， 来自网络
Falcon-agent：数据采集器和收集器 ， Go开发 ， 部署在被监控的机器上 ， 支持3种数据采集方式 。 首先它能自动采集单机200多个基础监控指标 ， 无需做任何配置；同时支持用户自定义的plugin获取监控数据；此外 ， 用户可通过http接口 ， 自主push数据到本机的proxy-gateway ， 由gateway转发到server.
Transfer：数据分发组件 ， 接收客户端发送的数据 ， 分别发送给数据存储组件Graph和告警判定组件Judge ， Graph和Judge均采用一致性hash做数据分片 ， 以提高横向扩展能力 。 同时Transfer还支持将数据分发到OpenTSDB ， 用于历史归档 。
Graph：数据存储组件 ， 底层使用RRDTool（时序数据库）做单个指标的存储 ， 并通过缓存、分批写入磁盘等方式进行了优化 。 据说一个graph实例能够处理8W+每秒的写入速率 。
Judge和Alarm：告警组件 ， Judge对Transfer组件上报的数据进行实时计算 ， 判断是否要产生告警事件 ， Alarm组件对告警事件进行收敛处理后 ， 将告警消息推送给各个消息通道 。
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