总结
一、传统Zabbix监控的瓶颈
- 监控主机：监控指标量级达到10万，告警规则有上百条，数据粒度为1分钟。
- 扩展性问题：随着业务容器化，监控需求大幅增加，Zabbix无法应对万级别的监控需求和千万级别的服务调用。
- 多云部署：在混合多云和多机房场景下，Zabbix缺乏有效的跨机房集群方案。
二、引入Prometheus带来的改变
- 支持云原生：Prometheus原生支持Kubernetes，具备丰富的适配器，并在开源社区活跃。
- 解决时间线膨胀问题：通过结合大数据平台的流计算能力，实现时间线维度收缩，将明细数据写入CKafka。
- 边缘计算 vs 中心计算：边缘计算在成本上有优势，而中心计算适合全局视图。中心调度下的混合计算方案能够根据实际情况灵活调整。
三、以应用为中心重构观测视角
- 观测视图重构：围绕应用的SLI（Service Level Indicators）指标进行考量，将观测视角从应用转移到容器，再到主机。
- 信号展开与转换：通过信号展开和转换，实现观测内容从指标到链路，再到日志的转变。
四、未来的展望
- 接入AIOps能力：自动制定基线，自动识别故障点，自动拾取典型链路，实现无阈值告警。
- 基于eBPF的想象空间：提供基于eBPF的安全可观测性能力，实现深度的可观测性，无需更改应用程序即可实现网络、内存等层面的可观测性。
通过以上措施，趣丸科技成功解决了传统监控工具面临的扩展性和适用性问题，构建了更加高效、灵活的应用可观测平台。
