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文檔簡介
集團(tuán)系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)
1概述
平臺(tái)管理
多租戶管理多應(yīng)用管理]作業(yè)調(diào)度管逋統(tǒng)T維監(jiān)控
1J
數(shù)據(jù)ETL數(shù)據(jù)分析與挖掘數(shù)據(jù)展現(xiàn)
數(shù)據(jù)管理
結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理I半/非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理
百強(qiáng)jI數(shù)據(jù)交換數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理
I數(shù)據(jù)加工清洗I數(shù)據(jù)廿算一數(shù)據(jù)查詢
參見上圖,系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)主要包括:平臺(tái)管理(多租戶管理、多應(yīng)用管理、作業(yè)調(diào)
度管理、統(tǒng)一運(yùn)維監(jiān)控\數(shù)據(jù)管理(結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理、半/非結(jié)構(gòu)化結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)管理、數(shù)
據(jù)采集、數(shù)據(jù)交換、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理、數(shù)據(jù)加工清洗、數(shù)據(jù)計(jì)算、數(shù)據(jù)查詢)、數(shù)據(jù)管控
(元數(shù)據(jù)、主數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理\數(shù)據(jù)ETL、數(shù)據(jù)分析與挖掘、數(shù)據(jù)展現(xiàn)等。
2平臺(tái)管理功能
2.1多應(yīng)用管理
星環(huán)TranswarpDataHub大數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)企業(yè)級(jí)用戶提供多應(yīng)用場景的支持,例
如:通過TranswarpStream提供實(shí)時(shí)甥g計(jì)算場景支持,通過TranswarpInceptor
提供批處理場景支持,通過TranswarpHyperbase提供在線數(shù)據(jù)服務(wù)場景支持,通過
TranswarpDiscover提供數(shù)據(jù)分析、挖掘場景支持。
星環(huán)大數(shù)據(jù)平臺(tái)通過TranswarpOperatingSystem云平臺(tái)系統(tǒng)(以下簡稱TOS)
實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)平臺(tái)多應(yīng)用管理,支持對(duì)應(yīng)用的服務(wù)級(jí)別管理(SLA),實(shí)現(xiàn)應(yīng)用的訪問資源
控制,支持資源隔離。
TOS基于Docker容器技術(shù),支持一鍵部署TDH各個(gè)組件,支持優(yōu)先級(jí)的搶占式
資源調(diào)度和細(xì)粒度資源分配,讓大數(shù)據(jù)應(yīng)用輕松擁抱云服務(wù),滿足企業(yè)對(duì)于構(gòu)建統(tǒng)一的
企業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)來驅(qū)動(dòng)各種業(yè)務(wù)的強(qiáng)烈需求。
TOS主要由4部分組成,底層由基于Docker的容器技術(shù)作為所有應(yīng)用服務(wù)的承
載,通過將應(yīng)用服務(wù)裝載在Docker容器中,能夠?qū)崿F(xiàn)應(yīng)用環(huán)境和底層環(huán)境的解耦合;
通過優(yōu)化過的Kurbernetes對(duì)整個(gè)集群的資源進(jìn)行管理與調(diào)度;在此之上,內(nèi)置了豐富
的系統(tǒng)級(jí)服務(wù)應(yīng)用,如完整Docker化的TranswarpDataHub集群各個(gè)組件等;對(duì)于
其他應(yīng)用服務(wù)的接入,提供了完整的DockerImagesRepository集中服務(wù)管理庫,用
戶可以通過TOS提供的接口,將應(yīng)用服務(wù)制作為DockerImage,加載入TOS
Repository,通過定義調(diào)度規(guī)則,在TOS統(tǒng)一管理與調(diào)度。
TranswarpOperatingSystemdl^^;分
Trans*arpOperatinQS>a?rn田以下咬部分組成
?RIOQ0:Dodier/Contairwr
?Ring1:ResourtrscfiedM
?Ring2:Su**asternteivK£s
?Rina3:CentraserviceteposAcry(dodwImaaes)
圖5-2大數(shù)據(jù)云平臺(tái)架構(gòu)圖
便捷部署:基于TOS,用戶可以通過WebULRESTAPI或者命令行一鍵瞬間安
裝和部署TDH集群,能自動(dòng)根據(jù)服務(wù)的依賴性安裝所需的其他服務(wù)組件。在虛擬技術(shù)
之前,部翻件資源滿足新的應(yīng)用需求需要幾天時(shí)間,ffiM擬化技術(shù)把這個(gè)時(shí)間降到
了分鐘級(jí)別,而目前基于Docker的TOS云平臺(tái)把時(shí)間降到了秒級(jí)別。Docker作為裝
載進(jìn)程的容器,不必重新啟動(dòng)操作系統(tǒng),幾秒內(nèi)能關(guān)閉,可以在數(shù)據(jù)中心創(chuàng)建或銷毀,
沒有額外消耗。典型的數(shù)據(jù)中心利用率是30%,通過更積極的資源分配,以低成本方式
對(duì)新的實(shí)例實(shí)現(xiàn)更合理的資源分配,從而提高數(shù)據(jù)中心的利用效率。
完整的斐源隔離:TOS通過優(yōu)化Kubernetes資源管理框架實(shí)現(xiàn)了基于Docker容
器對(duì)CPU,內(nèi)存,硬篇口網(wǎng)絡(luò)更好的隔離。TOS中Docker容器的隔離目前是由Linux
內(nèi)磁供的六項(xiàng)P的,刨舌主機(jī)S與域名的E的,信整、消息隊(duì)弼哄享內(nèi)存的隔離,
進(jìn)程編號(hào)的隔離,網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)棧、端口的隔離,掛載點(diǎn)(文件系統(tǒng))的隔離,用戶
和用戶組的隔離。這些隔離保證了不同容器的運(yùn)行環(huán)境是基本不受影響的,比如掛載點(diǎn)
的隔離,就保證了一個(gè)容器中的進(jìn)程不能隨意訪問另外一個(gè)容器中的文件。
TOS平臺(tái)相比于傳統(tǒng)的ApacheYarn管理框架和開源Kubernetes的資源管理框
架而言,在資源粒度方面可以管控磁盤和網(wǎng)絡(luò),而傳統(tǒng)資源調(diào)度框架只能管理到CPU
和內(nèi)存;在隔離性方面,容器技術(shù)有天然的優(yōu)勢(shì);在依賴性和通用性方面,不依賴于
Hadoop組件以及技術(shù),這意味著可以實(shí)現(xiàn)所有上層應(yīng)用的云化開發(fā)、測(cè)試、升級(jí)以及管
理調(diào)度。容器的隔離目前是由Linux內(nèi)核提供的六項(xiàng)隔離,包括主機(jī)名與域名的隔離,信
號(hào)量、消息隊(duì)列和共享內(nèi)存的隔離,進(jìn)程編號(hào)的隔離,網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)棧、端口的隔離
,掛載點(diǎn)(文件系統(tǒng))的隔離,用戶和用戶組的隔離。這些隔離保證了不同容器的運(yùn)行
環(huán)境是基本不受影響的,比如掛載點(diǎn)的隔離,就保證了一個(gè)容器中的進(jìn)程不能隨意訪問
另外一個(gè)容器中的文件。
表5-1Yarn管理
■依賴單個(gè)
YARNCPU/MEM進(jìn)程級(jí)別、不精確支持少量計(jì)算引擎
HDFS
不依賴
KubernetesCPU/MEMContainer支持通用Linux負(fù)載
Hadoop
CPU/MEM,
Container+Quota不依賴
TOSDISK,支持大數(shù)據(jù)及通用應(yīng)用
+VLANHadoop
NETWORK
靈活資源調(diào)度:TOS支持對(duì)TDH組件自動(dòng)擴(kuò)容或者縮容,同時(shí)也允許其他應(yīng)用服
務(wù)和大數(shù)據(jù)服務(wù)共享集群,從而提高資源的使用率。TOS創(chuàng)新的支持搶占式資源調(diào)度模
型,能在保障實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)的同時(shí),提高集群空閑時(shí)的資源占用,讓批量作業(yè)和實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)在
互不干擾的情況下分時(shí)共享計(jì)算資源。通過支持動(dòng)態(tài)擴(kuò)容和收縮集群,從何實(shí)現(xiàn)了資源
的動(dòng)態(tài)分配與調(diào)度,整個(gè)過程熱插拔業(yè)務(wù)、服務(wù)無需重啟。
自動(dòng)修復(fù):TOS的Replicator模塊負(fù)責(zé)檢測(cè)集群規(guī)模,當(dāng)集群中服務(wù)發(fā)生問題時(shí)
可以另起一個(gè)服務(wù)實(shí)例實(shí)現(xiàn)集群的自我修復(fù)功能。舉例而言,某個(gè)HyperbaseRegion
Server由于硬件原因服務(wù)停止,TOS平臺(tái)能夠?qū)崟r(shí)感知,并在管理的資源范圍內(nèi)另起
一個(gè)RegionServer的Docker容器接替因故停止的容器,動(dòng)態(tài)的保證了服務(wù)集群的整
體穩(wěn)定性。
應(yīng)用隔離:在TOS上運(yùn)行的TDH以及應(yīng)用服務(wù)還引入微服務(wù)的架構(gòu),顯著降低用
戶部署環(huán)境對(duì)TDH以及應(yīng)用服務(wù)穩(wěn)定性的影響,提高了部署的可用性,并且能讓用戶
在不停業(yè)務(wù)以及服務(wù)的前提下,享受到快捷的TDH以及應(yīng)用服務(wù)更新版本滾動(dòng)升級(jí)。
2.2多租戶管理
對(duì)于各個(gè)部門以及下級(jí)單位的不同應(yīng)用需求,通過統(tǒng)一的集群管理,結(jié)合星環(huán)的
YARN資源調(diào)度框架,可以動(dòng)態(tài)創(chuàng)建和銷毀集群,靈活部署業(yè)務(wù),適合對(duì)非7x24不間
斷業(yè)務(wù)(例如周期性統(tǒng)計(jì)業(yè)務(wù))動(dòng)態(tài)部署。
此外,在資源隔離方面,TranswarpYARN支持對(duì)計(jì)算資源和內(nèi)存資源的管理能
力,避免占用內(nèi)存資源多的Spark或Map/Reduce集群之間爭搶內(nèi)存資源。缺省模式
下集群就是創(chuàng)建在YARN上,可以非常方便的動(dòng)態(tài)創(chuàng)建和銷毀Spark或者M(jìn)叩/Reduce
集群。同時(shí),通過YARN的資源隔離和配額管理,可以避免使用同一個(gè)Map/Reduce
集群時(shí)出現(xiàn)的計(jì)算資源爭搶現(xiàn)象,保證每項(xiàng)業(yè)務(wù)都能順利完成。
與此同時(shí),為了更好的利用平臺(tái)計(jì)算資源,在申請(qǐng)資源配額后,如果當(dāng)前用戶的資源
緊張或受限,可以動(dòng)態(tài)調(diào)配其他用戶的閑置資源加入,當(dāng)其他用戶使用時(shí)再歸還。
同時(shí),結(jié)合Kerberos實(shí)現(xiàn)TranswarpYARN的資源申請(qǐng),作業(yè)提交以及隊(duì)列使用
的權(quán)限管控,管理員通過管控界面,定義YARN中用戶能夠在哪些隊(duì)列中提交作業(yè),能
申請(qǐng)資源的額度以及能提交作業(yè)的最大個(gè)數(shù)等,實(shí)現(xiàn)計(jì)算資源的用戶權(quán)限管控。
S此,對(duì)于分析類應(yīng)用,可以充分使用星環(huán)YARN的特性,實(shí)現(xiàn)分析集群的按需創(chuàng)
建與銷毀,從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)、資源、計(jì)算能力的統(tǒng)一調(diào)度和規(guī)劃。
對(duì)不同的租戶的操作員進(jìn)行分組分類分級(jí)管理,利用Kerberos以及LDAP對(duì)租戶
應(yīng)用授權(quán),支持對(duì)計(jì)算資源和內(nèi)存資源的管理能力,避免占用內(nèi)存資源多的Spark或
Map/Reduce集群之間爭搶內(nèi)存資源,對(duì)租戶的數(shù)據(jù)訪問能力進(jìn)行設(shè)置,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)隔
離。
2.3統(tǒng)一運(yùn)維監(jiān)控
本方案提供統(tǒng)一的運(yùn)維監(jiān)控^務(wù),主要通過TOS實(shí)現(xiàn),TOS的核心是Docker和
本方案涉及到的所有軟件的部署都通過打包成鏡像文件,以便非
Kubernetes0Docker
??旖莸牟渴饘?shí)施。內(nèi)部系統(tǒng)通過鏡像數(shù)據(jù)接口交互層進(jìn)行交互。通過外酣妾口層納入集
團(tuán)運(yùn)維平臺(tái)進(jìn)行統(tǒng)一監(jiān)控。
卡勰鶻統(tǒng)一監(jiān)控平臺(tái)
監(jiān)
控外部接口層(API.URL嵌入,底層數(shù)據(jù),XMI等)
層安仝監(jiān)控應(yīng)用監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)監(jiān)拄|性策監(jiān)控費(fèi)源/阻務(wù)詞度
鏡像數(shù)據(jù)接11交互層
ry“大救軀平臺(tái)、
鏡TDHTrinityiRechartsiNLPElasticsearch
像Hadoop平臺(tái)依據(jù)金型平臺(tái)報(bào)表平臺(tái)自然語言控盒引擎管理框架
層
k/
DTranswarpTOS
o
c
kContainerSchedulerSystemService
e
sccordinatioorchestratiauto-
公rCPU/MEMDiskNetworkdiscovery
nonscaling
Containerpnonty-basedstore呼loadname
端珍掙I臺(tái)etcdreplicator
Pluginsschedulermanagi15-3balancerservice
本方案提供統(tǒng)一的運(yùn)維監(jiān)控^務(wù),主要通過TOS實(shí)現(xiàn),TOS的核心是Docker和
本方案涉及到的所有軟件的吾曙都通過打包成鏡像文件,以便非
KubernetesoDocker
常快部署。
整個(gè)架構(gòu)通過Docker打包,并提供服務(wù)接口,這種服務(wù)接口分為兩層:
1)鏡像層
a)提供接口文件
b)提供數(shù)據(jù)接口
2)外部接口層
a)提供API
b)提供URL嵌入
c)提供數(shù)據(jù)接口
d)提供XML接口(包括定制XML,JSON等)
e)ESB接口
整個(gè)接口層的設(shè)計(jì)便于產(chǎn)品之間,系統(tǒng)之間的交換,也便于整個(gè)架構(gòu)對(duì)接IBM
Tivoli,BMCControlM等監(jiān)控平臺(tái),引入監(jiān)控或者外推監(jiān)控,更好的融入到整個(gè)集
團(tuán)集團(tuán)的監(jiān)控體系,便于統(tǒng)一監(jiān)控。
2.3.1Hadoop集群自動(dòng)化部署
一站式大數(shù)據(jù)平臺(tái)提供集群自動(dòng)化部署服務(wù)。用戶只需要安裝Transwarp
Manager管理平臺(tái)軟件,就可以在友好的圖形化界面上安裝、部署、配置所需要的服
務(wù)。整個(gè)安裝過程不需要用戶使用任何終端命令或者代碼。
.Ol
圖5-4TDH節(jié)點(diǎn)管理界面1
平臺(tái)提供了強(qiáng)大的在線擴(kuò)容功能,不需要宕機(jī)停庫,不需要停止業(yè)務(wù),就可以添加新
的節(jié)點(diǎn),實(shí)現(xiàn)擴(kuò)容。節(jié)點(diǎn)添加完成之后可以立即對(duì)新添加的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行角色的分配,一旦配
置成功,則新加的節(jié)點(diǎn)就會(huì)馬上投入運(yùn)算。擴(kuò)容之后的數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)也不需要停機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)
重分布,系統(tǒng)自動(dòng)選擇空閑的時(shí)間進(jìn)行數(shù)據(jù)的重新分布。同時(shí),擴(kuò)容的操作可以方便的在
界面進(jìn)行操作。
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圖5-5TDH節(jié)點(diǎn)管理界面2
2.3.2Hadoop集群性能監(jiān)控
平臺(tái)通過專門的監(jiān)控服務(wù)對(duì)集群的狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)控,包括服務(wù)器CPU、內(nèi)存、網(wǎng)絡(luò)
和磁盤的利用率和健康狀態(tài),以及分布式應(yīng)用系統(tǒng)的狀態(tài),并在故障發(fā)生或者某項(xiàng)指標(biāo)
超過預(yù)設(shè)閥值時(shí)期是供告警功能。管理員可通過瀏覽器訪問集群的監(jiān)控和管理界面進(jìn)行日
常的用空和綢P,系名磁供圖標(biāo)信息展示。管理員可以便捷了解到集群的計(jì)算資源是否處于
空閑狀態(tài)、明陶員務(wù)器的負(fù)載過高,甚至判斷霸的組網(wǎng)及機(jī)架安排是否合理等。管理員也
可通過對(duì)各個(gè)節(jié)點(diǎn)的各個(gè)角色的日志信息進(jìn)行檢索,獲得更加精確的信息。
Web界面
8
平臺(tái)集成Ganglia集群監(jiān)控系統(tǒng),能夠從上千臺(tái)服務(wù)器上收集系統(tǒng)信息,能夠保障
當(dāng)集群規(guī)模擴(kuò)展至上百臺(tái)上千臺(tái)服務(wù)器時(shí),監(jiān)控程序都能夠高效的獲取每臺(tái)服務(wù)器的狀
態(tài)信息。Ganglia由Gmetad與Gmond組成,其中集群中每一臺(tái)機(jī)器上都有一個(gè)
Gmond服務(wù)進(jìn)程,Gmetad收集所有節(jié)點(diǎn)metrics信息并在Web前端界面上展現(xiàn)出
來。集群中的每臺(tái)服務(wù)器上都運(yùn)行監(jiān)控守護(hù)進(jìn)程,守護(hù)進(jìn)程能夠?qū)⑦@些數(shù)據(jù)的精簡傳遞,
這使得Ganglia的運(yùn)行對(duì)集群的資源消耗極少。所有的指標(biāo)數(shù)據(jù)都存儲(chǔ)在一個(gè)RRD
(RoundRobinDatabase)數(shù)據(jù)庫中,為了防止Gmetad頻繁寫磁盤造成I/O瓶頸,
通過rrdcache緩存指標(biāo)轆,定量寫入RRD。
存儲(chǔ)資源監(jiān)控,包括獲取存儲(chǔ)量、剩余存儲(chǔ)量以及存儲(chǔ)系統(tǒng)整體情況信息。
通過Ganglia集群翱繇統(tǒng)向集團(tuán)運(yùn)維將空平臺(tái)發(fā)送監(jiān)控消息,提供對(duì)接接口,實(shí)
現(xiàn)大雌平臺(tái)與集團(tuán)逼蝴空平臺(tái)的,實(shí)理充一雌
圖5-7TDH性能監(jiān)控界面
運(yùn)算資源監(jiān)控,包括監(jiān)控工作負(fù)載、CPU、內(nèi)存資源、性能、組件性能(Kafka處
理性能)等情況
提供全局日志和任務(wù)級(jí)日志。
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圖5-10TDH任務(wù)日志查看界面
在故障發(fā)生時(shí)提供告警功能。
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231SW17'4?44BUJQatmrcrt*EpcHMrtm
2.3.3Hadoop集群資源管理
TDH提供計(jì)算任務(wù)管理和作業(yè)管理,包括作業(yè)的上傳、配置、啟動(dòng)、停止、刪除
和狀態(tài)查看等功能。
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圖5-12TDH作業(yè)管理界面
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存儲(chǔ)資源管理,瀏覽數(shù)據(jù)、更改回收存儲(chǔ)資源。
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圖5-14TDH斐源管理界面
在TDH平臺(tái)中,資源可以從多個(gè)方面進(jìn)行管理。從資源管理模塊YARN的層面,
用戶通過配置不同的Scheduler來定義不一樣的資源使用策略,目前支持FIFO
Scheduler,FairScheduler以及(OpacityScheduler,實(shí)現(xiàn)作業(yè)動(dòng)態(tài)調(diào)整,支持對(duì)任
務(wù)系統(tǒng)資源占用進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)配,改變作業(yè)調(diào)度優(yōu)先級(jí)等操作。
YARN?dx
U-i
B
■
圖5-16優(yōu)先級(jí)管理界面2
2.3.4圖形界面方式多租戶管理
用戶可以使用圖形化界面來配置多租戶的用戶、組的權(quán)限。管理員用戶可以新建、
編輯用戶的信息。
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Users
*More
圖5-17多租戶管理界面1
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圖5-18多租戶管理界面2
圖5-19管理員編輯界面
同時(shí),管理員用戶也可以編輯、維護(hù)角色的信息。
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圖5-20角色信息編輯界面
同時(shí)用戶可以可以按需創(chuàng)建,按需銷毀計(jì)算集群,并且創(chuàng)建集群時(shí)只需要指定所需
計(jì)算資源,無需指定具體物理機(jī)器
0adnn
I*
圖5-21角色資源管理界面1
(D
圖5-22角色資源管理界面2
2.3.5系統(tǒng)巡檢信息收集
整個(gè)系統(tǒng)的軟硬件狀態(tài)都可以方便的從圖形界面中進(jìn)行監(jiān)控。用戶可以實(shí)時(shí)的瀏覽
集群中CPU、內(nèi)存、網(wǎng)絡(luò)與磁盤等的狀態(tài)。
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圖5-23系統(tǒng)巡檢界面
TDH平臺(tái)從各環(huán)節(jié)層次以及組件抽取巡檢信息,按照管理平臺(tái)的要求對(duì)其進(jìn)行重
新過濾和格式化整理,并最終進(jìn)行日志信息入庫。整個(gè)過程需實(shí)現(xiàn)處理的流程化及自動(dòng)
調(diào)度機(jī)制,以保證管理平臺(tái)能夠及時(shí)的獲取日志數(shù)據(jù)。
系統(tǒng)管理模塊對(duì)Hadoop平臺(tái)各層次所產(chǎn)生的日志記錄進(jìn)行獲取并整理。其中包
括訪問層日志記錄、應(yīng)用層日志記錄、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層日志記錄、數(shù)據(jù)獲取層日志記錄以及
元數(shù)據(jù)管理的日志記錄。提供一鍵式的圖形化巡檢工具,直觀反映關(guān)鍵部件狀態(tài),并提
供一鍵式的信息收集工具,收集系統(tǒng)日志、配置信息以便于快速定位。
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圖5-24信息收集界面1
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2.3.6系統(tǒng)性能跟蹤
平臺(tái)提供了友好的界面,方便用戶跟蹤當(dāng)前的任務(wù)進(jìn)度與資源使用情況。用戶可以
通過以下頁面監(jiān)控正在運(yùn)行的任務(wù)與已經(jīng)完成任務(wù)。同時(shí)界面也^常簡單明了的展示了每
個(gè)查詢的資源消耗。
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圖5-26性能跟蹤界面
也可以直接通過選擇時(shí)間范圍來查詢指定的SQL。
2.3.7與集團(tuán)運(yùn)維監(jiān)控平臺(tái)對(duì)接
通過Ganglia集群監(jiān)控系統(tǒng)向集團(tuán)運(yùn)維1觸平臺(tái)發(fā)送監(jiān)搟肖息,提供對(duì)?鑿妾口,實(shí)
現(xiàn)大轆平臺(tái)與集團(tuán)運(yùn)維蠟空平臺(tái)的互通,實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一將空。
平臺(tái)通過專門的監(jiān)控服務(wù)對(duì)集群的狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)控,包括服務(wù)器CPU、內(nèi)存、網(wǎng)絡(luò)
和磁盤的利用率和健康狀態(tài),以及分布式應(yīng)用系統(tǒng)的狀態(tài),并在故障發(fā)生或者某項(xiàng)指標(biāo)
超過預(yù)設(shè)閥值時(shí)提供告警功能。管理員可通過瀏覽器訪問集群的雌和管理界面進(jìn)行日常
的監(jiān)控和維護(hù),系統(tǒng)提供圖表信息展示。管理員可以便捷的了解到集群的計(jì)算資源是否處
于空閑狀態(tài)、明陛服務(wù)器的負(fù)載過高,甚至判斷集群的組網(wǎng)及搬骸排是否合理等。管理員
也可通過對(duì)各個(gè)節(jié)點(diǎn)的各個(gè)角色的日志信息進(jìn)行檢索,獲得更加精確的信息。
Web界面
平臺(tái)集成Ganglia集群監(jiān)控系統(tǒng),能夠從上千臺(tái)服務(wù)器上收集系統(tǒng)信息,能夠保障
當(dāng)集群規(guī)模擴(kuò)展至上百臺(tái)上千臺(tái)服務(wù)器時(shí),監(jiān)控程序都能夠高效
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