【云原生 • 监控】国产监控之光-夜莺监控(Nightingale)

发布网友 发布时间：2024-10-24 13:13

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热心网友 时间：2024-11-12 20:18

国产监控之光-夜莺监控（Nightingale）是一个服务端组件，类似于Grafana，能够对接多种TSDB时序数据库作为数据源，支持的TSDB时序数据库包括Prometheus、VictoriaMetrics、Thanos等。它能对数据源的数据进行分析、告警、可视化，并处理事件和实现告警自愈。夜莺组件能接收来自开源社区常见监控采集器的数据，如Telegraf、Categraf、Grafana-agent、Datadog-agent、Prometheus生态的各类Exporter等。

部署架构方面，夜莺可以实现“中心汇聚式部署方案”和“边缘下层式混杂部署方案”。对于简单的网络结构或小规模网络场景，采用“中心汇聚式部署方案”，即n9e核心组件采用单机或集群模式搭建，前端部署Nginx作为软负载或F5进行硬件设备负载，依赖MySQL和Redis存储基础的元数据、用户信息等。对于更复杂的网络环境和大规模网络场景，采用“边缘下沉式混杂部署方案”，其中涉及到n9e-pushgw组件和n9e-alert组件。

“边缘下沉式混杂部署方案”包括以下几种情况：网络链路良好的机房可以直接将数据推送到中心n9e模块；网络链路不好的机房则需要将时序库下沉部署，同时下沉告警引擎和转发网关，以避免数据跨机房传输。接入Prometheus的数据采集没有走Categraf时，可以直接将Prometheus作为数据源接入夜莺。

一键部署方面，可以使用docker-compose快速部署夜莺监控系统。首先，通过GitHub仓库获取代码，确保docker和docker-compose环境已搭建完成。然后，安装并查看组件部署运行情况。浏览器访问n9e组件的17000端口，可以查看页面。注意，部署过程中可能遇到同名组件冲突的问题。登录后，通过n9e组件可以看到Prometheus的监控指标。

在基本使用方面，可以管理机器列表，通过分组功能对机器进行分类和权限控制。批量操作包括修改业务组、绑定标签等。配置数据源时，添加Prometheus数据源的URL。在时序指标管理中，可以查询指标数据并展示趋势图。指标数据标签包括业务组、组件标识、环境等信息。

总结，夜莺监控系统部署简单，适用于小规模监控场景，整体体验友好。但在大规模监控场景下，可能存在一些局限性。同时，Categraf采集组件采用推送模式存在状态控制、接入权限和推送频率管理的问题。部署架构优化建议移除心跳交互逻辑，将心跳数据以指标方式暴露，并增加一个反映在线状态的up指标。在不同网络域下，TSDB时序库割裂的问题需要解决，以实现全局聚合汇总数据。

热心网友 时间：2024-11-12 20:18

国产监控之光-夜莺监控（Nightingale）是一个服务端组件，类似于Grafana，能够对接多种TSDB时序数据库作为数据源，支持的TSDB时序数据库包括Prometheus、VictoriaMetrics、Thanos等。它能对数据源的数据进行分析、告警、可视化，并处理事件和实现告警自愈。夜莺组件能接收来自开源社区常见监控采集器的数据，如Telegraf、Categraf、Grafana-agent、Datadog-agent、Prometheus生态的各类Exporter等。

部署架构方面，夜莺可以实现“中心汇聚式部署方案”和“边缘下层式混杂部署方案”。对于简单的网络结构或小规模网络场景，采用“中心汇聚式部署方案”，即n9e核心组件采用单机或集群模式搭建，前端部署Nginx作为软负载或F5进行硬件设备负载，依赖MySQL和Redis存储基础的元数据、用户信息等。对于更复杂的网络环境和大规模网络场景，采用“边缘下沉式混杂部署方案”，其中涉及到n9e-pushgw组件和n9e-alert组件。

“边缘下沉式混杂部署方案”包括以下几种情况：网络链路良好的机房可以直接将数据推送到中心n9e模块；网络链路不好的机房则需要将时序库下沉部署，同时下沉告警引擎和转发网关，以避免数据跨机房传输。接入Prometheus的数据采集没有走Categraf时，可以直接将Prometheus作为数据源接入夜莺。

一键部署方面，可以使用docker-compose快速部署夜莺监控系统。首先，通过GitHub仓库获取代码，确保docker和docker-compose环境已搭建完成。然后，安装并查看组件部署运行情况。浏览器访问n9e组件的17000端口，可以查看页面。注意，部署过程中可能遇到同名组件冲突的问题。登录后，通过n9e组件可以看到Prometheus的监控指标。

在基本使用方面，可以管理机器列表，通过分组功能对机器进行分类和权限控制。批量操作包括修改业务组、绑定标签等。配置数据源时，添加Prometheus数据源的URL。在时序指标管理中，可以查询指标数据并展示趋势图。指标数据标签包括业务组、组件标识、环境等信息。

总结，夜莺监控系统部署简单，适用于小规模监控场景，整体体验友好。但在大规模监控场景下，可能存在一些局限性。同时，Categraf采集组件采用推送模式存在状态控制、接入权限和推送频率管理的问题。部署架构优化建议移除心跳交互逻辑，将心跳数据以指标方式暴露，并增加一个反映在线状态的up指标。在不同网络域下，TSDB时序库割裂的问题需要解决，以实现全局聚合汇总数据。

热心网友 时间：2024-11-12 20:18

国产监控之光-夜莺监控（Nightingale）是一个服务端组件，类似于Grafana，能够对接多种TSDB时序数据库作为数据源，支持的TSDB时序数据库包括Prometheus、VictoriaMetrics、Thanos等。它能对数据源的数据进行分析、告警、可视化，并处理事件和实现告警自愈。夜莺组件能接收来自开源社区常见监控采集器的数据，如Telegraf、Categraf、Grafana-agent、Datadog-agent、Prometheus生态的各类Exporter等。

部署架构方面，夜莺可以实现“中心汇聚式部署方案”和“边缘下层式混杂部署方案”。对于简单的网络结构或小规模网络场景，采用“中心汇聚式部署方案”，即n9e核心组件采用单机或集群模式搭建，前端部署Nginx作为软负载或F5进行硬件设备负载，依赖MySQL和Redis存储基础的元数据、用户信息等。对于更复杂的网络环境和大规模网络场景，采用“边缘下沉式混杂部署方案”，其中涉及到n9e-pushgw组件和n9e-alert组件。

“边缘下沉式混杂部署方案”包括以下几种情况：网络链路良好的机房可以直接将数据推送到中心n9e模块；网络链路不好的机房则需要将时序库下沉部署，同时下沉告警引擎和转发网关，以避免数据跨机房传输。接入Prometheus的数据采集没有走Categraf时，可以直接将Prometheus作为数据源接入夜莺。

一键部署方面，可以使用docker-compose快速部署夜莺监控系统。首先，通过GitHub仓库获取代码，确保docker和docker-compose环境已搭建完成。然后，安装并查看组件部署运行情况。浏览器访问n9e组件的17000端口，可以查看页面。注意，部署过程中可能遇到同名组件冲突的问题。登录后，通过n9e组件可以看到Prometheus的监控指标。

在基本使用方面，可以管理机器列表，通过分组功能对机器进行分类和权限控制。批量操作包括修改业务组、绑定标签等。配置数据源时，添加Prometheus数据源的URL。在时序指标管理中，可以查询指标数据并展示趋势图。指标数据标签包括业务组、组件标识、环境等信息。

总结，夜莺监控系统部署简单，适用于小规模监控场景，整体体验友好。但在大规模监控场景下，可能存在一些局限性。同时，Categraf采集组件采用推送模式存在状态控制、接入权限和推送频率管理的问题。部署架构优化建议移除心跳交互逻辑，将心跳数据以指标方式暴露，并增加一个反映在线状态的up指标。在不同网络域下，TSDB时序库割裂的问题需要解决，以实现全局聚合汇总数据。

热心网友 时间：2024-11-12 20:18

国产监控之光-夜莺监控（Nightingale）是一个服务端组件，类似于Grafana，能够对接多种TSDB时序数据库作为数据源，支持的TSDB时序数据库包括Prometheus、VictoriaMetrics、Thanos等。它能对数据源的数据进行分析、告警、可视化，并处理事件和实现告警自愈。夜莺组件能接收来自开源社区常见监控采集器的数据，如Telegraf、Categraf、Grafana-agent、Datadog-agent、Prometheus生态的各类Exporter等。

部署架构方面，夜莺可以实现“中心汇聚式部署方案”和“边缘下层式混杂部署方案”。对于简单的网络结构或小规模网络场景，采用“中心汇聚式部署方案”，即n9e核心组件采用单机或集群模式搭建，前端部署Nginx作为软负载或F5进行硬件设备负载，依赖MySQL和Redis存储基础的元数据、用户信息等。对于更复杂的网络环境和大规模网络场景，采用“边缘下沉式混杂部署方案”，其中涉及到n9e-pushgw组件和n9e-alert组件。

“边缘下沉式混杂部署方案”包括以下几种情况：网络链路良好的机房可以直接将数据推送到中心n9e模块；网络链路不好的机房则需要将时序库下沉部署，同时下沉告警引擎和转发网关，以避免数据跨机房传输。接入Prometheus的数据采集没有走Categraf时，可以直接将Prometheus作为数据源接入夜莺。

一键部署方面，可以使用docker-compose快速部署夜莺监控系统。首先，通过GitHub仓库获取代码，确保docker和docker-compose环境已搭建完成。然后，安装并查看组件部署运行情况。浏览器访问n9e组件的17000端口，可以查看页面。注意，部署过程中可能遇到同名组件冲突的问题。登录后，通过n9e组件可以看到Prometheus的监控指标。

在基本使用方面，可以管理机器列表，通过分组功能对机器进行分类和权限控制。批量操作包括修改业务组、绑定标签等。配置数据源时，添加Prometheus数据源的URL。在时序指标管理中，可以查询指标数据并展示趋势图。指标数据标签包括业务组、组件标识、环境等信息。

总结，夜莺监控系统部署简单，适用于小规模监控场景，整体体验友好。但在大规模监控场景下，可能存在一些局限性。同时，Categraf采集组件采用推送模式存在状态控制、接入权限和推送频率管理的问题。部署架构优化建议移除心跳交互逻辑，将心跳数据以指标方式暴露，并增加一个反映在线状态的up指标。在不同网络域下，TSDB时序库割裂的问题需要解决，以实现全局聚合汇总数据。