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浅谈如何打造⼀个安全稳定⾼效的容器云平台本⽂介绍了容器的现状和发展趋势，容器集群编排引擎选型，跨主机⽹络通信，定制化⽅案，公有云，私有云及混合云的场景及实现等内容，说明如何打造简单⽽强⼤的容器云平台。
1. 容器技术现状及发展趋势 什么是容器？ 我们可以将容器理解为⼀种沙盒，每个容器具有独⽴的操作系统资源，不同的容器之间相互隔离，也可以建⽴通信，应⽤跑在各⾃的容器中，避免了环境中有冲突的资源使⽤，做到⼀次封装，到处运⾏。
那容器与虚拟机的区别在哪？ 容器可以看做轻量的虚拟机，虚机启动可能需要数分钟或者更长，⽽容器只需⼏⼗毫秒。
传统虚拟技术是在硬件层⾯实现虚拟化，有性能损耗，⽽容器技术是以共享内核的⽅式实现，⼏乎⽆损耗。
虚拟机更擅长于彻底隔离整个运⾏环境。
例如，云服务提供商通常采⽤虚拟机技术隔离不同的⽤户。
⽽Docker通常⽤于隔离不同的应⽤，例如前端，后端以及数据库。
以Docker为代表的容器技术的出现，给云计算提供了全新的视⾓，使创建和部署应⽤如堆积⽊⼀样简单，我们在创建应⽤或服务时，不⽤考虑资源和维护成本，使得应⽤的部署极为简单快捷，失败的成本⼤⼤降低，让我们的注意⼒更多的聚焦在应⽤和服务本⾝，⽽不是繁琐的系统和环境配置中。
⼏年来，容器技术的发展也⼗分迅猛，从管理单⼀容器应⽤到管理多容器，多主机的分布式应⽤。
企业也纷纷⾯临着由传统应⽤向云端分布式应⽤的转变，使⽤容器技术将应⽤转型为微服务。
随着容器采⽤率越来越快，容器的⽣态环境也需要快速迭代。
需要有⼀个平台可以对容器集群进⾏⾼效灵活的管理，⽅便的搞定容器编排和容器部署，容器云平台应运⽽⽣。
容器云平台应具备哪些能⼒，如何打造⼀个安全，稳定，⾼效的容器云平台，我们从下⾯⼏⽅⾯来谈⼀谈。
2. 容器集群编排引擎选型 容器编排是容器云平台的核⼼部分和基础能⼒，为实现⼤规模的容器化部署提供⼀个抽象层的处理。
典型的容器编排引擎需要实现以下⼏个功能：集群（跨主机提供计算能⼒），调度（决定容器部署在哪个节点），可伸缩（⽀持应⽤实例的⾃动或⼿动扩容缩容），容错（应⽤或主机故障的情况下⾃动重启容器），隔离（保障容器安全）。
云计算总结实践经验总结与优化建议云计算实践经验总结与优化建议云计算技术的迅速发展和广泛应用，对企业和个人带来了巨大的便利和利益。
在实践中，我深深体会到了云计算的优势和不足之处，并积累了一些经验和建议，希望能够对广大云计算用户提供一些参考和借鉴。
一、云计算实践经验总结1. 网络基础设施的规划和建设：在云计算的实践过程中，良好的网络基础设施扮演着至关重要的角色。
应根据实际需求，对网络进行充分的规划和建设，确保网络的带宽、稳定性和安全性。
2. 云服务器的选择和管理：根据应用场景和需求合理选择云服务器，对云服务器进行有效的管理和监控，及时调整配置和扩容。
同时，定期备份和更新数据，确保数据的安全和可靠性。
3. 资源的弹性调配和管理：云计算的特点之一是弹性资源分配，能够根据需求快速调整资源的使用量和配置。
在实践中，要合理评估资源需求，做到资源的高效利用和及时释放，避免资源浪费和成本的不必要增加。
4. 安全保障的加固和监控：在云计算中，安全防护显得尤为重要。
建立安全的防火墙和访问控制机制，定期检查和修复漏洞，加强对云平台和应用的监控和审计，提高系统的安全性和稳定性。
5. 灾备和容灾策略的制定和实施：灾备和容灾是保障云计算服务高可用性的重要措施。
在实践中，应根据业务需求和风险评估制定相应的灾备和容灾策略，并定期进行演练和测试，确保在灾害发生时能够快速恢复和迁移服务。
二、云计算优化建议1. 定期评估和优化云计算成本：云计算虽然带来了便利，但成本也是企业关注的重点。
定期评估和分析云计算的成本构成，根据实际需求和使用情况，优化云计算资源的配置和使用，尽量降低成本。
2. 使用云计算监控和管理工具：云计算监控和管理工具能够帮助用户实时监控和管理云平台和应用，发现问题并做出相应的调整。
建议用户使用合适的监控和管理工具，提高系统性能和服务质量。
3. 优化云计算架构和应用设计：云计算的成功实践需要合理的架构设计和应用开发。
在实践中，需注意优化架构设计，采用分布式系统和微服务架构，充分发挥云计算的弹性和扩展性。
容器云平台设计⽅案（下）作者：汪照辉王作敬⼀、摘要容器技术应⽤虽然越来越⼴越来越深⼊，但⼤多数仍然只是基于开源做⼀些测试和验证⼯作。
基于对容器平台的应⽤和研究，以及对开源技术的理解，详细探讨了容器云平台的设计和实现架构，提出“三视⾓、四层次、⼀闭环”设计⽅案，重点在于⽀撑业务应⽤的开发、托管和运营。
⼆、关键字容器云、DevOps、微服务、三视⾓、四层次、⼀闭环三、容器云平台设计接《容器云平台设计⽅案（上）》⽂章我们详细探讨下容器云平台的设计⽅案。
（⼀）三视⾓从容器云平台功能来看，可以划分为平台员管理视⾓（重点是资源管理）、租户视⾓（重点是应⽤管理）和标准化交付视⾓（标准化镜像交付）。
不管私有容器云或公有容器云，都可以这么去考虑。
使各部分职责清晰，功能明确，这也是DevOps协作与整合的要求。
不能因为是私有容器云平台就不分本地和云端，否则从技术上讲那就没有云计算的意义了，从业务上讲也难以满⾜复杂的业务场景管理需求。
1. 租户视⾓从云计算租户的视⾓来看，是利⽤云计算的资源来托管运维⾃⼰的业务应⽤，所以租户不应该去关注资源的运维，租户关⼼的是容器云平台提供的服务能⼒和保证⾃⼰业务应⽤的正常运营所需要的能⼒。
如果两者匹配，将有助于租户去运营⾃⼰的业务应⽤。
租户的需求就是我们建设容器云平台的建设需求。
租户可能来⾃不同的团队、不同的部门、不同的项⽬组、甚⾄不同的公司。
那从租户视⾓看，⾸先可能需要⽀持不同的组织架构管理，组织架构下⾯有⼈员，每个⼈员或者每个组织有相应的⾓⾊，⾓⾊对应着权限。
这就是⽀持多租户⾸先要解决的权限管理问题。
我们和⼚商重构了多租户权限体系，推出权限中⼼组件服务，来⽀持不同的⽤户、组、团队、部门、公司等对于权限管理的需求。
图 3 应⽤管理有了权限体系的⽀撑，我们重点构建对业务应⽤的功能⽀撑。
这⾥有⼏个概念：应⽤、服务、服务实例。
服务我们可以简单理解为微服务，也就是提供某项能⼒的⼀个组件服务，服务通过编排为业务应⽤，⽽每个服务为了⽀持⾼负载⼜可能部署多个服务实例，所以就形成了应⽤——服务——服务实例三层关系。
容器化架构的好处与实施方法随着云计算和虚拟化技术的不断发展，容器化架构作为一种新兴的应用部署和管理方式，越来越受到企业的关注。
容器化架构以其高效、可移植、可扩展等特点吸引了众多企业的目光。
本文将探讨容器化架构的好处以及实施方法，帮助读者更好地理解和应用容器化架构。
一、容器化架构的好处1.1 资源利用率高效容器化架构能够在一台物理主机上同时运行多个应用，它们共享主机的操作系统和底层资源。
相比于虚拟机技术，容器化架构更加轻量级，不需要额外的操作系统，因此能够更有效地利用物理主机的资源，提高系统的整体资源利用率。
1.2 快速部署和弹性伸缩容器化架构具备快速部署和弹性伸缩的能力。
通过容器化技术，开发人员可以将应用及其依赖以容器的形式打包，从而实现一键部署和快速扩展，节省了大量的时间和精力。
同时，容器化架构也支持自动化管理和动态伸缩，可以根据实际需求对应用进行水平或垂直扩展，提高系统的弹性和可用性。
1.3 环境一致性和隔离性容器化架构能够确保应用在不同环境中的一致性，一次构建，到处运行。
容器打包了应用及其依赖，提供了一个独立的执行环境，相互之间完全隔离，不会相互干扰。
这样可以避免由于环境差异导致的问题，提高应用的稳定性和可靠性。
1.4 可移植性和可扩展性容器化架构具备良好的可移植性和可扩展性。
容器本身不依赖于底层的操作系统和硬件平台，能够在不同的环境中运行，包括虚拟机、物理服务器甚至云平台。
同时，容器化架构支持将应用拆分为多个微服务，每个微服务都可以独立部署和扩展，从而提高了系统的可扩展性和灵活性。
二、容器化架构的实施方法2.1 选择合适的容器化平台在实施容器化架构前，企业需要选择合适的容器化平台。
当前比较流行的容器化平台包括Docker和Kubernetes。
Docker是一个开源的容器引擎，提供了容器的构建、发布和管理功能；Kubernetes是一个开源的容器编排平台，用于自动化部署、扩展和管理容器化应用。
容器云平台的架构和实现随着互联网技术的迅速发展，容器云正在成为互联网应用和数据处理的新趋势。
随着云计算技术的不断发展，容器技术成为现代云计算的重要组成部分。
随着容器技术的应用越来越广泛，对容器管理平台的需求也日益增加。
在这篇文章中，我们将探讨容器云平台的架构和实现。
什么是容器云平台？容器云平台是一个管理和部署容器技术的平台。
它提供一个集成的管理界面和工具，可以用来自动化部署、管理和监控容器集群。
容器云平台能够通过多租户模型，将所有用户的各个应用隔离开来，保证每个用户运行的容器是独立的。
此外，容器云平台还需要支持容器的自动伸缩、负载均衡、数据卷、内部和外部服务发现等功能。
容器云平台的架构设计容器云平台的架构可以分成三层：虚拟化层、容器管理层和应用程序层。
虚拟化层虚拟化层是容器云平台的底层基础设施，它提供虚拟处理器、内存、网络和存储服务。
虚拟化技术可以帮助用户在不同的系统版本和架构之间轻松切换。
同时，虚拟化技术还可以帮助用户在不同的硬件上使用相同的操作系统。
例如，如果用户想将其应用程序从物理服务器迁移到容器中，他们可以通过虚拟化技术中的软件层轻松地完成。
容器管理层容器云平台的中间层是容器管理层，它是整个架构的核心。
容器管理层的主要功能是管理容器的生命周期。
它包括容器编排、调度、自动伸缩和负载均衡等子系统。
容器管理系统在容器内提供一个隔离的和可配置的运行时环境，使得容器可以独立于宿主系统运行。
容器管理系统还提供了一个轻量级的文件系统，使得容器可以快速、可靠地进行存储。
应用程序层应用程序层是用户最终使用的层。
在这一层，用户可以使用容器管理平台和容器运行时环境来构建、部署、管理和监控他们的应用程序。
应用程序层提供了一个集成的开发环境，包括一个WebUI和API。
用户可以使用这些工具来构建Docker镜像、部署应用程序、创建数据卷、检查日志和监控性能。
容器管理系统的实现Docker是当今最流行的容器管理平台。
云计算平台架构设计与实现云计算是一种基于互联网的新型计算范式，是当前信息化发展的重要趋势之一。
在云计算理论的支持下，越来越多的企业开始采用云计算模式来实现IT服务，将自己的业务平台部署在云上，以提高效率和降低成本。
本文将探讨云计算平台架构设计与实现的相关技术和方法。
一、云计算平台的构成云计算平台一般由数据中心和云管理平台两部分组成。
数据中心是物理硬件资源的集合，包括计算设备、存储设备、网络设备等。
云管理平台则用来管理这些硬件资源，并为用户提供云服务。
具体来说，云计算平台应该具备以下几个特点：1、灵活的计算资源调度能力。
云计算平台应该具备自动监控和调度虚拟机、应用程序等计算资源的能力，以满足不同用户在不同时间对计算资源的需求；2、高可靠性和高可用性。
云计算平台应该具备容错、备份等多重机制，以确保用户服务的长期稳定性和可靠性；3、安全的数据存储和传输能力。
在云计算平台上，大量的敏感数据需要得到有效的保护，包括加密传输、数据备份等多种安全机制；4、快速的响应和可扩展性。
云计算平台应该具备快速响应用户需求的能力，并支持水平扩展、竖直扩展等多种扩展方式，以应对不断变化的业务需求。
二、云计算平台的架构设计在设计云计算平台时，应该首先考虑数据中心的构建和管理。
数据中心一般包括服务器、网络设备、存储设备等，这些设备需要在协同工作的同时，也要支持物理和逻辑分割，以便更好地管理和分配资源。
这里我们可以采用虚拟化技术，将物理资源划分成多个互相隔离的逻辑资源，进而实现更灵活的资源调度和管理。
在数据中心建设的同时，云管理平台也需要相应的设计和开发。
云管理平台的设计要素包括如下几个方面：1、资源管理模块。
资源管理模块用来管理数据中心内的各种硬件资源，包括CPU、磁盘、网络带宽等。
该模块的主要任务是监控资源状态，协调资源调度，以使资源能够高效利用和优化；2、应用管理模块。
应用管理模块用来部署、管理和监控各种应用程序，并为用户提供可靠的高性能服务。
云服务平台的设计与实现一、引言随着互联网的普及，越来越多的应用和服务开始利用云计算进行分布式部署，从而实现高可用、高扩展和高性能。
因此，云服务平台的设计与实现成为了一个重要的研究领域。
本文将从云服务平台的设计目标、架构、实现技术和安全性等方面进行讨论，并介绍一种常见的云服务平台的设计与实现方案。
二、设计目标云服务平台的设计目标主要包括以下几个方面：1. 实现高可用性。
云服务平台需要保证系统的稳定性和可用性，即使某个节点或者某个服务挂掉，也要能够保证整个系统的正常运行。
2. 实现高扩展性。
云服务平台需要支持动态扩容和缩容，以适应不同的负载变化。
3. 实现高性能。
云服务平台需要优化系统性能，减少响应时间，提高用户使用体验。
4. 实现高安全性。
云服务平台需要采取有效的安全措施，对用户的隐私和数据进行保护。
三、架构设计云服务平台的架构设计包括三个主要组件：资源管理器、服务管理器和运行环境。
资源管理器负责管理云服务平台的硬件和软件资源，包括服务器、网络设备、存储设备等。
资源管理器需要支持动态扩容和缩容，根据当前负载自动调整资源使用情况。
同时，资源管理器还需要支持资源共享，避免资源的浪费和冗余。
服务管理器负责管理云服务平台的服务，包括服务的注册、发现、调度和监控。
服务管理器需要支持多语言、多框架的服务开发和部署，允许用户通过简单的接口调用不同语言和框架的服务。
同时，服务管理器还需要实现服务的自动发现和负载均衡，确保用户请求调度到最优的服务节点。
运行环境负责实现云服务的无缝执行，包括虚拟化技术、容器化技术和自动化运维技术。
运行环境需要提供多种编程语言和框架的支持，具有高性能、高可用、高安全性等特点。
四、实现技术云服务平台的实现技术包括以下几个方面：1. 虚拟化技术。
虚拟化技术是云服务平台的核心技术之一，它可以将一台物理机划分为多台虚拟机，并使每台虚拟机拥有独立的资源和运行环境。
常见的虚拟化技术包括VMware、VirtualBox、KVM等。
云平台建设方案云平台建设方案:云平台是一种基于云计算技术的虚拟化平台，集成了计算、存储和网络等资源，可以提供弹性、可扩展和易用的服务。
云平台的建设是企业实施数字化转型的重要组成部分，可以帮助企业实现资源共享、应用集成、业务创新等目标。
一、需求分析根据企业的规模和业务需求，确定云平台的功能和性能需求，并进行详细规划。
主要包括以下几个方面的需求：1.一站式服务：提供虚拟机、数据库、存储、网络等基础设施服务，并支持容器化应用部署。
2.弹性伸缩：根据业务负载的变化，能够自动调整资源分配，实现弹性扩容和资源回收。
3.高可用性：通过主备、负载均衡等技术手段，确保系统的高可用性和故障恢复能力。
4.安全性保障：建立合理的权限管理、安全策略和监控机制，确保数据和应用的安全性。
5.性能优化：通过资源监控、性能调优等手段，保证系统的稳定性和性能优化。
6.成本控制：通过资源的共享和利用率的提高，实现IT成本的降低。
二、架构设计根据需求分析结果，进行云平台的架构设计。
主要包括以下几个方面：1.硬件架构：选择合适的服务器、存储和网络设备，建立高性能、可扩展的硬件基础设施。
2.虚拟化技术：采用虚拟化技术，将物理资源虚拟化为逻辑资源，提供动态分配和管理的能力。
3.容器化技术：引入容器技术，将应用程序和相关的依赖打包为一个容器，实现快速部署和扩展。
4.分布式存储：采用分布式存储技术，将数据分散存储在不同的节点上，提高存储性能和可用性。
5.自动化管理：引入自动化运维工具，实现资源的自动分配、故障的自动修复和应用的自动部署等功能。
6.安全机制：建立完善的安全策略和机制，包括身份认证、数据加密、访问控制等，确保平台的安全性。
三、实施步骤1.硬件配置和网络连接：确保硬件设备的正确配置和互联互通，建立完善的网络连接。
2.安装配置云平台软件：根据设计方案，安装和配置云平台软件，包括虚拟化管理器、容器管理器、存储管理器等。
3.创建虚拟机和容器：根据业务需求和资源管理策略，创建相应的虚拟机和容器，并进行资源分配。
云计算平台的架构与运维技巧云计算平台架构的意图是提供高效的资源管理和灵活的服务交付模型。
在云计算平台的架构设计中，需要考虑到以下几个关键方面：可扩展性、高可用性、安全性和成本效益。
本文将介绍云计算平台的主要架构组件和运维技巧。
一、云计算平台架构的主要组件1. 虚拟化技术虚拟化技术是云计算平台的基础，它通过将物理资源（如服务器、存储和网络设备）抽象为虚拟资源，提供了弹性和资源共享的能力。
常用的虚拟化技术包括服务器虚拟化（如VMware和KVM）、存储虚拟化（如Ceph和GlusterFS）和网络虚拟化（如Open vSwitch和OpenFlow）等。
2. 分布式存储系统分布式存储系统用于存储和管理云平台中的大量数据。
它能提供高可用性、持久性和可扩展性。
常用的分布式存储系统包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）、分布式块存储系统（如Ceph和GlusterFS）以及对象存储系统（如OpenStack Swift和Ceph Rados）等。
3. 负载均衡技术负载均衡技术用于分发用户请求到多个服务器上，实现资源的均衡利用和高可用性。
常用的负载均衡技术包括硬件负载均衡器（如F5Big-IP和Cisco ACE）和软件负载均衡器（如Nginx和HAProxy）等。
4. 容器化技术容器化技术是一种轻量级的虚拟化技术，它可以在操作系统级别实现资源的隔离和管理。
常用的容器化技术包括Docker和Kubernetes等。
二、云计算平台的运维技巧1. 自动化运维自动化运维是提高云平台运维效率的重要手段。
通过使用自动化工具和脚本，可以实现自动化的资源调度、故障排查和配置管理等操作，减少人工操作的工作量。
2. 监控与告警监控是保障云平台正常运行的关键环节。
运维人员应该建立完善的监控系统，实时监测云平台各个组件的运行状态和资源利用情况，并设置合理的告警规则，及时发现和解决问题。
3. 弹性伸缩云平台的弹性伸缩能力是应对高峰时段访问量增加和资源需求变化的重要手段。
基于容器的云计算架构与实践云计算是近年来计算机技术领域中的一个非常热门的话题，容器作为云计算的一种重要技术，逐渐成为了云计算的主流趋势。
本文将介绍基于容器的云计算架构以及实践经验。
一、容器技术介绍容器技术是一种将应用程序和依赖项打包在一起，并将它们隔离到独立的容器中的技术。
它可以帮助应用程序在不同的环境中保持一致性，并且让应用程序更加灵活和可移植。
与虚拟机不同，容器是一种轻量级的虚拟化技术，可以在同一台计算机上运行多个容器，并且每个容器都可以运行不同的程序。
容器技术的发展可以分为三个阶段。
第一阶段是操作系统级别的虚拟化技术，它使用了Linux内核的Cgroups和Namespace功能来隔离进程。
第二阶段是基于Docker的容器技术的出现，Docker是一种流行的容器引擎，可以轻松地创建和管理容器。
第三阶段是Kubernetes的出现，它是一种容器编排系统，可以自动化部署、扩展和管理容器应用程序。
二、基于容器的云计算架构基于容器的云计算架构包括以下组件：容器引擎、容器编排系统和云平台。
容器引擎是一种软件程序，用于创建和管理容器。
常见的容器引擎包括Docker、LXC和rkt等。
容器编排系统是一种工具，可以自动化部署、扩展和管理容器应用程序。
常见的容器编排系统包括Kubernetes、Mesos和Swarm等。
云平台是一种基于云计算的服务，用于提供计算、存储和网络等资源。
常见的云平台包括AWS、Azure和Google Cloud等。
基于容器的云计算架构可以带来以下优点：1. 节省资源：由于容器是一种轻量级虚拟化技术，相对于传统的虚拟机技术，它可以更好地利用计算机资源。
2. 灵活和可移植：容器可以将应用程序和依赖项打包在一起，将其隔离到独立的容器中，从而保持应用程序在不同的环境中的一致性。
3. 简化部署和管理：容器编排系统可以自动化处理容器的部署、扩展和管理，大大简化了部署和管理的工作量。
4. 高可靠性和可伸缩性：容器编排系统可以自动化管理容器的健康状况和资源分配，从而提高了系统的可靠性和可伸缩性。
1云平台总体架构1.1总体架构1.1.1云平台技术架构云平台的总体技术架构设计如下图，整个架构从下往上包括云计算基础设施层、云计算平台资源层、云计算数据存储层、云计算管理层和云计算服务层。
云计算基础设施层：主要包括云平台的物理机房环境；云计算平台资源层：在云平台安全的物理环境基础上，采用虚拟化、分布式存储等云计算技术，实现服务器、网络、存储的虚拟化，构建计算资源池、存储资源池和网络资源池，实现基础设施即服务。
云计算数据存储层：主要为实现业务数据的安全存储，同时针对云平台的各个虚拟机镜像数据和模板数据进行共享存储，推动虚拟机的动态迁移和数据的迁移；实现部门间数据共享与交换；实现业务应用接入。
云计算管理层：在云基础设施的基础上，为了实现动态资源池的构建，通过虚拟化技术对基础设施（网络、服务器和存储设备等）进行资源池化，通过自主可控的云计算操作系统，实现云平台的服务管理及业务管理的统一管理，提高运维及运营的效率。
云计算服务层：是云平台与最终用于交互的接口和平台，通过该平台能够实现云平台统一对外提供服务，为五莲相关部门提供整体的云应用和服务。
五莲县云平台通过统一的云计算平台对外提供服务。
1.1.2云平台部署架构根据智慧五莲总体业务需求，按照业务逻辑分区的设计理念，设计规划云计算平台的拓扑架构，指导项目整体建设。
智慧五莲将建设两个云平台，分别为：私有云平台和社区云平台，两个平台底层的云支撑平台采用技术架构是相同的，只是每一个云计算平台部署上略有不同。
智慧五莲云平台建设主要包括几个层面：计算资源池建设、云运营管理区建设、数据库区建设、存储资源池建设、备份区建设等。
其中：计算资源池可以基于支撑的上层电子政务业务应用的不同特性及对于接入网络安全性的不同需求，计算资源池构建主要采用高端多核心X86服务器作为服务器基础支撑，通过虚拟化技术实现底层物理资源的虚拟化，通过云运营管理中心进行虚拟机的创建、动态分配、迁移及管理，形成统一的计算资源池。
第15期2023年8月无线互联科技Wireless Internet TechnologyNo.15August,2023作者简介:孟娜娜(1987 ),女,山东济宁人,工程师,硕士;研究方向:控制理论与控制工程㊂基于超融合云平台架构的综合监控系统部署方案设计孟娜娜,王志心,窦㊀刚(国电南京自动化股份有限公司,江苏南京211100)摘要:文章基于超融合云平台架构,结合城市轨道交通的特点,设计了一种综合监控系统云化部署方案,采用云平台对全线服务器㊁存储设备㊁网络设备等硬件资源进行集中式管理,通过云平台统一部署虚拟的中心㊁车站服务器,并对所有软硬件设备进行监控㊂文章对比了两种典型的硬件架构方案,考虑到主备中心异地部署以及车站降级运营的需求,提出一种新的主㊁备双云中心+车站云服务器+降级物理服务器架构㊂搭建测试环境对该方案进行了测试,能够满足设计要求㊂关键词:综合监控系统;云平台;主备中心;车站降级中图分类号:U231+.92;TP391㊀㊀文献标志码:A 0㊀引言㊀㊀云化综合监控系统部署方案主要是依据轨道交通行业标准完成的私有云方案[1]㊂业务上云后,应重点考虑可靠性,基于超融合云平台架构的综合监控系统部署方案设计时,需要考虑并解决以下技术难题:对于单业务或者单节点,能否自动检测故障并实现无感切换;对于多业务或者整个主中心云出现重大故障时,能否在最短时间恢复或者启用备中心云;对于部署在中心云的车站云服务器故障后,车站的业务是否受到影响,能否自动降级运行,如何降级运行㊂1㊀综合监控系统云平台架构设计1.1㊀云平台部署架构设计㊀㊀系统采用超融合云计算平台架构,在主备中心分别构建超融合云平台,为中央级实时服务器㊁站级服务器㊁接口服务器㊁应用服务器等提供计算㊁存储资源;主备中心也可以部署在同一个超融合云内,车站服务器可以选择全云化或者部分云化[2]㊂如图1所示为一种典型的部署架构㊂1.2㊀技术架构㊀㊀云化综合监控系统从逻辑上可以分3层结构,如图2所示㊂云IT 基础设施层:包括虚拟资源㊁硬件资源㊂系统内的所有资源都由云平台统一管理,并对各类资源进行监控,同时提供报警和分析;在资源池中使用虚拟化技术分配计算㊁历史存储等资源㊂用户在使用该系统时对硬件无感知,能够在热迁移时,不影响综合监控系统的使用㊂利用云平台的虚拟化技术从资源池中指定计算㊁存储和网络资源,使用户在使用硬件资源时对硬件无图1㊀综合监控系统云化部署架构感知,在虚拟机发生热迁移时,用户业务能够无中断地平滑过渡㊂综合监控系统平台层:包括平台基础和平台支撑服务,主要是利用虚拟资源部署综合监控系统的各类平台软件,并对应用程序提供平台支撑㊂综合监控系统应用层:部署综合监控系统的应用软件,按专业划分有PSCADA㊁BAS㊁FAS㊁AFC㊁PA㊁PIS㊁ATS㊁NMS 等㊂1.3㊀硬件架构㊀㊀在综合监控系统中,使用云平台将控制中心和车站的服务器进行虚拟化,集中完成综合监控系统的各种业务㊂在实际的安装部署过程中,可根据不同现场的需求,搭建不同的硬件架构,常见的有以下两种架构㊂1.3.1㊀纯虚拟化架构在纯虚拟化架构方式下,将综合监控系统所有的物理机进行虚拟化,在中心云中整合历史服务器㊁中㊀㊀图2㊀综合监控系统 云化 平台逻辑架构心实时服务器和车站服务器,然后在控制中心部署运算能力㊁历史存储能力强大的云平台资源集群㊂在该集群中划分出中心历史服务器㊁中心实时服务器㊁车站服务器等,然后安装云桌面服务,通过云桌面对综合监控系统进行管理,完成综合监控系统的各种业务[3]㊂此种方式下,中心历史服务器和中心实时服务器仍然采用的是一主一备的冗余方式,和传统物理架构下的综合监控系统一致㊂和传统的综合监控系统进行比较,这种虚拟化架构下主备服务器的冗余可靠性增加,因为在划分虚拟机时,将主备服务器划分在不同的物理机上,依靠云平台自身的迁移和重生功能,在主服务器失效时会迅速迁移到其他物理机上㊂但是,此种方式将所有的服务器均部署在中心云上,对主干网络和云平台的可靠性提出了更高的要求,一旦云平台故障或者主干网络发生异常,综合监控系统将不能正常采集和控制站下的设备,车站无法做到降级运行,因此不太适合工程场景,适合用于测试场景㊂1.3.2㊀云中心+车站云服务器+车站降级物理服务器架构这种方式构建了一个中心云,虚拟中心的所有节点,此外将综合监控系统各车站均部署一台物理服务器,另一台物理服务器进行虚拟化,集中在中心云管理㊂当主干网络或者云平台发生故障时,车站能够降级运行,保证正常的综合监控系统业务不受影响㊂此外,车站还需要部署一台物理工作站,用来对综合监控系统进行操作㊂此种方式可实现降级运行,即使中心云失效,也可通过综合监控系统的应用层实现运营模式切换,保障了车站业务的可靠性㊂但是只适合用于只有一个控制中心的综合监控应用现场,而且中心云或者网络异常会导致中心的业务不可用㊂对比这两种综合监控系统云平台方案,结合主备中心分层分布式现场的实际需求,提出了一种适用于主备中心异地部署和车站降级需求的云化部署方案:主㊁备双云中心+车站云服务器+降级物理服务器架构[4]㊂综合监控系统云平台采用主备云的方式实施,总体结构如下:在中心设立两个云平台集群,分别为主云和备云,主备云之间通过主干网络进行数据交互㊂主云和备云对部署的地理位置要求不高,将主云部署在主控制中心,备云部署在备控制中心,能够实现远程异地部署,使得备云平台起到备控制中心机监控的效果㊂主云的虚拟机包括中心历史主服务器㊁中心实时主服务器和车站(包括停车场㊁车辆段)主服务器;而备云平台上的虚拟机主要是中心㊁车站(包括停车场㊁车辆段)的备服务器㊂此外,为了满足综合监控系统可靠性的要求,在主干网络发生问题时,综合监控系统能够顺利降级运行,需要将各车站的一台工作站兼用作车站的备用服务器㊂其主要责任是在主干网或云平台出现问题时,该工作站能承担器车站服务器的工作,实现车站服务器的功能,收集和处理车站数据,并且在主干网和云平台故障恢复后,能实现实时㊁历史数据的同步㊂此种架构方式能够保证主中心完全失效的情况下,备中心顺利接管车站和中心的业务,部分车站虚拟节点失效也可以实现降级运行㊂现在的轨道交通综合监控现场都是异地双中心模式,更加符合工程现场使用,但是也存在一定缺点,在车站较多的情况下,备中心虚拟车站备服务器节点过多会造成一定资源浪费,主备中心之间的业务迁移需要同时迁移节点过多,对云平台的性能要求较高㊂对比这3种综合监控系统云平台方案,不难发现方案三的可靠性最高,最适用于工程现场的部署;方案二适用于无备云中心的现场;而方案一适用于实验室测试验证㊂2㊀实施方案㊀㊀本设计方案中,主中心构建超融合云平台,为中央级实时服务器㊁站级服务器㊁接口服务器㊁应用服务器等提供计算㊁存储资源;备中心云平台,为中央级实时服务器㊁接口服务器㊁培训运维服务器等提供计算㊁存储资源;车站仅配置一台物理实时服务器作为主服务器,同时在主中心超融合云平台上设置一台虚拟实时服务器作为备服务器,当中心云失效时,由车站物理机承担降级运行任务㊂云化综合监控系统平台的硬件拓扑如图3所示㊂图3㊀综合监控系统 云化 平台硬件拓扑3㊀结语㊀㊀本文提出的综合监控系统云化部署方案,能够结合主备中心+车站降级运营的需求,在主中心完全失效的情况下,备中心顺利接管车站和中心的业务,部分车站虚拟节点失效也可以实现降级运行㊂该方案能够减少系统成本,降低硬件的安全隐患,极大程度地提高了系统的可靠性㊁安全性㊂参考文献[1]李明,何治达.城市轨道交通综合监控系统云平台架构设计方案比较[J ].城市轨道交通,2018(9):64-66.[2]曾啸,王强.南京地铁综合监控系统云平台设计方案研究[J ].电气化铁道,2020(增刊1):209-212,218.[3]柴军.城市轨道交通基于云平台的综合监控系统与传统综合监控系统的对比分析[J ].交通世界,2021(4):19-20,38.[4]褚红健,李佑文,蔡一磊,等.基于云平台部署的城市轨道交通综合监控系统研究[J ].现代城市轨道交通,2020(8):58-64.(编辑㊀沈㊀强)Design of integrated monitoring system deployment scheme based on hyperfusioncloud platform architectureMeng Nana Wang Zhixin Dou GangGuodian Nanjing Automation Co. Ltd. Nanjing 211100 ChinaAbstract Based on the hyper -converged cloud platform architecture combined with the characteristics of urban rail transit this paper designs a cloud deployment scheme of integrated monitoring system which adopts the cloud platform to centrally manage all hardware resources such as servers storage devices and network devices and uniformly deploys virtual center and station servers through the cloud platform and monitors all software and hardware devices.In this paper two typical hardware architecture schemes are compared and a new architecture of dual cloud center +station cloud server +degraded physical server is proposed considering the requirements of remote deployment of primary and standby centers and degraded operation of stations.The test environment is built to test the scheme which can meet the design requirements.Key words integrated supervisory control system cloud platform main and standby center station demotion。
最全的云计算平台设计方案和对策云计算平台是一种以网络为基础的计算技术，通过共享资源和数据，并在虚拟化环境下提供可扩展性和可靠性的计算服务。
在设计云计算平台时，需要考虑以下几个方面的因素：架构设计、安全性、可扩展性和可靠性。
一、架构设计在设计云计算平台的架构时，应考虑以下几个因素：1.虚拟化技术：使用虚拟化技术将物理资源进行抽象和隔离，实现资源的共享和动态分配。
常见的虚拟化技术包括服务器虚拟化、存储虚拟化和网络虚拟化。
2.分布式存储：使用分布式文件系统或对象存储技术，将数据分散存储在多个节点上，提高数据的可用性和可靠性。
同时，可以通过数据冗余和数据备份策略来保护数据的安全性和完整性。
3.弹性扩展：设计云计算平台时应考虑到资源需求的不确定性，通过动态扩展和收缩资源来满足不同的负载需求。
可以使用自动化的资源管理工具来实现弹性扩展。
4.多租户支持：云计算平台通常有多个用户同时使用，需要支持多租户隔离和资源控制。
可以使用虚拟化技术或容器化技术来实现用户之间的资源隔离。
二、安全性安全是云计算平台设计中非常重要的方面，以下是几个提高安全性的对策：1.身份认证和访问控制：使用强密码策略、多因素身份认证和访问控制机制，确保只有授权用户能够访问云计算平台。
2.数据加密和隐私保护：对云计算平台中的数据进行加密保护，同时对用户的隐私信息进行保护。
可以采用数据加密算法、密钥管理和数据安全监控技术等手段。
3.安全监控和审计：监控云计算平台的安全漏洞和攻击行为，并进行实时响应和取证分析。
可以使用入侵检测系统、事件管理系统和日志分析工具来提高安全监控和审计能力。
三、可扩展性在设计云计算平台时，应考虑到用户的扩展需求，以下是几个提高可扩展性的对策：1.分布式架构：将云计算平台设计为分布式架构，通过增加节点来扩展系统性能和容量。
可以使用负载均衡和集群管理技术来实现节点的动态管理和资源调度。
2.自动化管理：使用自动化的工具和技术来管理云计算平台的配置、部署和维护。
基于Kubernetes的容器云平台建设一、容器云平台的概念容器云平台是指基于云计算和容器技术构建的一种高度集成、自动化管理的平台，用于支持企业的应用开发、测试和部署。
容器云平台通过抽象、隔离和自动化管理应用的运行环境，实现了应用的高效部署、自动扩展和故障恢复。
容器云平台通常包括容器编排、自动化运维、服务发现、负载均衡、安全管理等功能，通过这些功能实现了应用的自动化部署和管理。
二、Kubernetes技术的特点和优势Kubernetes是由Google开源的容器编排和管理系统，具有以下特点和优势：1. 自动化部署和扩展：Kubernetes通过自动化编排和调度算法，实现应用的自动化部署和扩展，提高了应用的可用性和性能。
2. 弹性伸缩：Kubernetes支持根据应用的负载情况自动进行水平扩展和收缩，可以根据应用的实际需求进行弹性伸缩，提高了资源利用率和成本效益。
3. 服务发现和负载均衡：Kubernetes通过内置的服务发现和负载均衡功能，实现了应用的动态注册和发现，提高了应用的可用性和可靠性。
4. 自愈能力：Kubernetes通过监控和健康检查机制，实现了应用的自动故障恢复，提高了应用的稳定性和可靠性。
5. 强大的扩展能力：Kubernetes提供丰富的插件和扩展机制，可以满足不同场景和需求的定制化需求。
三、基于Kubernetes的容器云平台建设的步骤和要点基于Kubernetes的容器云平台建设通常包括以下步骤和要点：1. 架构设计：容器云平台的架构设计是关键的一步，需要考虑容器编排、网络、存储、安全等方面的需求，设计合适的架构和组件部署方案。
2. 环境搭建：容器云平台的环境搭建包括基础设施的搭建、Kubernetes集群的部署、网络和存储的配置等，需要根据实际需求进行规划和配置。
3. 应用打包和部署：通过容器化技术将应用打包成容器镜像，并通过Kubernetes进行部署和管理，实现应用的自动化部署和运行。
容器云架构实施方案随着云计算技术的不断发展和普及，容器技术作为一种轻量级、可移植、自包含的应用部署技术，受到了越来越多企业的青睐。
容器云架构作为一种基于容器技术的云计算架构，可以有效地提升应用的部署效率、资源利用率和整体运维管理水平。
本文将从容器云架构的实施方案出发，介绍容器云架构的设计原则、实施步骤以及相关的注意事项。
首先，容器云架构的设计原则包括以下几点，灵活性、可扩展性、高可用性和安全性。
在设计容器云架构时，需要充分考虑到应用的特点和需求，采用灵活的架构设计，以满足不同应用的部署需求。
同时，容器云架构需要具备良好的可扩展性，能够根据业务的增长快速扩展和收缩资源。
高可用性是容器云架构设计的重要目标，通过合理的架构设计和故障恢复机制，保证应用的持续稳定运行。
此外，容器云架构的安全性也是至关重要的，需要采取一系列安全措施，保障应用和数据的安全。
其次，容器云架构的实施步骤主要包括以下几个阶段，需求分析、架构设计、环境搭建、应用迁移和运维管理。
在需求分析阶段，需要充分了解业务需求和应用特点，明确容器云架构的目标和范围。
在架构设计阶段，需要根据需求分析的结果，设计出符合应用部署和管理需求的容器云架构。
环境搭建阶段包括基础设施的建设和配置，包括容器编排、存储、网络等基础设施的搭建。
应用迁移阶段是将现有的应用迁移到容器云架构上，需要进行应用重构和优化。
最后，运维管理阶段是容器云架构的持续运营和管理，包括监控、日志管理、自动化运维等工作。
最后，容器云架构的实施需要注意一些关键问题。
首先是容器编排技术的选择，包括Docker Swarm、Kubernetes等，需要根据实际需求进行选择。
其次是持续集成和持续部署，需要建立完善的CI/CD流程，实现快速迭代和部署。
另外，安全性和监控也是容器云架构实施中需要重点关注的问题，需要建立完善的安全策略和监控体系，保障应用和数据的安全。
综上所述，容器云架构的实施方案需要充分考虑设计原则、实施步骤和相关注意事项，以确保容器云架构能够有效地满足应用部署和管理的需求，提升整体运维管理水平，为企业的业务发展提供有力支持。
云计算平台的架构设计与实现方法云计算技术是近年来快速发展的一项前沿技术，它提供了弹性扩展、高可用性和灵活的计算资源，为企业和个人用户提供了全新的服务模式。
构建一个高效稳定的云计算平台对于实现业务的高效运行至关重要。
本文将探讨云计算平台的架构设计与实现方法，以帮助读者了解并构建出功能完备的云计算平台。
一、架构设计1. 分层架构云计算平台的架构设计通常采用分层架构，主要分为用户界面层、服务层、资源管理层和基础设施层四个主要组成部分。
- 用户界面层：提供给用户进行云服务管理、监控和操作的界面，包括Web界面、移动App等。
- 服务层：解决业务逻辑，具体提供各种云服务，例如计算、存储、网络等。
- 资源管理层：负责管理和调度云平台上的资源，包括虚拟机、存储设备、网络设备等。
- 基础设施层：提供物理设施支持，包括服务器、存储设备、网络设备等。
2. 弹性扩展云计算平台应具备弹性扩展的能力，以满足用户不断增长的需求。
在设计中，可以采用以下几个关键技术：- 自动化资源管理：通过自动化的方式管理和调度云平台上的资源，根据实际需求实时分配和回收资源。
- 水平扩展：通过增加服务器和节点的数量来扩展系统的处理能力，使系统能够处理更多并发请求。
- 负载均衡：通过负载均衡技术将请求均匀地分发到各个可用的节点上，提高系统的整体性能和可用性。
3. 高可用性云计算平台的高可用性是保障用户服务质量的关键要素。
为了提高系统的可靠性和可用性，可以采用以下策略：- 数据冗余备份：将数据备份到不同的物理位置或服务器上，确保即使发生硬件故障也能够及时恢复和提供服务。
- 分布式存储：采用分布式存储系统，将数据分布在多个节点上，提高数据的可靠性和可用性。
- 多活数据中心：构建多个数据中心，实现数据的异地备份和容灾，以防止单点故障对整个系统造成影响。
- 自动故障转移：当出现硬件故障或节点失效时，自动将任务迁移到其他可用节点，确保服务的连续性和稳定性。
容器云平台监控架构设计及优化目录1. 概述. (1)2.价值和意义. (1)3.监控方案选型. (1)3.1容器云监控方案有哪些. (1)3.2方案对比并确定. (3)4.基于prometheus的容器云平台监控架构设计. (4)4.1prometheus介绍. (4)4.2架构设计. (5)4.3监控点有哪些. (7)4.4重要组件介绍. (10)4.5数据可视化 (14)4.6高可用设计 (16)4.7性能优化与容量预估. (22)1 概述随着容器化的大力发展，容器云平台已经基本由Kubernetes作为统一的容器管理方案。
当我们使用Kubernetes进行容器化管理时，传统监控工具如Zabbix无法对Kubernetes做到统一有效的全面监控，全面监控Kubernetes也就成为我们需要探索的问题。
使用容器云监控，旨在全面监控Kubernetes集群、节点、服务、实例的统计数据，验证集群是否正常运行并创建相应告警。
本章旨在于介绍容器云平台监控的架构设计及优化。
2 价值和意义监控是运维体系中是非常重要的组成部分，通过监控可以实时掌握系统运行状态，对故障提前预警，以及历史状态的回放，还可以通过监控数据为系统的容量规划提供辅助决策，为系统性能优化提供真实的用户行为和体验。
为容器云提供良好的监控环境是保证容器服务的高可靠性、高可用性和高性能的重要部分，通过对本章的学习，能够快速认识当前容器环境下都有哪些监控方案，并对主流的监控方案有一个系统的了解和认识。
3 监控方案选型3.1容器云监控方案有哪些（1）ZabbixZabbix是由Alexei Vladishev开源的分布式监控系统，支持多种采集方式和采集客户端，同时支持SNMP、IPMI、JMX、Telnet、SSH等多种协议，它将采集到的数据存放到数据库中，然后对其进行分析整理，如果符合告警规则，则触发相应的告警。
Zabbix核心组件主要是Agent和Server，其中Agent主要负责采集数据并通过主动或者被动的方式采集数据发送到Server/Proxy，除此之外，为了扩展监控项，Agent还支持执行自定义脚本。
Server主要负责接收Agent发送的监控信息，并进行汇总存储，触发告警等。
Zabbix Server将收集的监控数据存储到Zabbix Database中。
Zabbix Database支持常用的关系型数据库，如MySQL、PostgreSQL、Oracle等，默认是MySQL，并提供Zabbix Web页面（PHP编写）数据查询。
Zabbix由于使用了关系型数据存储时序数据，所以在监控大规模集群时常常在数据存储方面捉襟见肘。
所以从Zabbix 4.2版本后开始支持TimescaleDB时序数据库，不过目前成熟度还不高。
（2）Open-FalconOpen-Falcon是小米开源的企业级监控工具，用Go语言开发而成，包括小米、滴滴、美团等在内的互联网公司都在使用它，是一款灵活、可扩展并且高性能的监控方案，主要组件包括了：1）Falcon-agent是用Go语言开发的Daemon程序，运行在每台Linux服务器上，用于采集主机上的各种指标数据，主要包括CPU、内存、磁盘、文件系统、内核参数、Socket连接等，目前已经支持200多项监控指标。
并且，Agent支持用户自定义的监控脚本。
2）Hearthbeat server简称HBS心跳服务，每个Agent都会周期性地通过RPC方式将自己的状态上报给HBS，主要包括主机名、主机IP、Agent版本和插件版本，Agent还会从HBS获取自己需要执行的采集任务和自定义插件。
3）Transfer负责接收Agent发送的监控数据，并对数据进行整理，在过滤后通过一致性Hash算法发送到Judge或者Graph。
4）Graph是基于RRD的数据上报、归档、存储组件。
Graph在收到数据以后，会以rrdtool的数据归档方式来存储，同时提供RPC方式的监控查询接口。
5）Judge告警模块，Transfer转发到Judge的数据会触发用户设定的告警规则，如果满足，则会触发邮件、微信或者回调接口。
这里为了避免重复告警引入了Redis暂存告警，从而完成告警的合并和抑制。
6）Dashboard是面向用户的监控数据查询和告警配置界面。
（3）NagiosNagios原名为NetSaint，由Ethan Galstad开发并维护。
Nagios是一个老牌监控工具，由C语言编写而成，主要针对主机监控（CPU、内存、磁盘等）和网络监控（SMTP、POP3、HTTP和NNTP等），当然也支持用户自定义的监控脚本。
它还支持一种更加通用和安全的采集方式NREP（Nagios Remote Plugin Executor），它首先在远端启动一个NREP守护进程，用于在远端主机上面运行检测命令，在Nagios服务端用check nrep的plugin插件通过SSL对接到NREP守护进程执行相应的监控行为。
相比SSH远程执行命令的方式，这种方式更加安全。
（4）PrometheusPrometheus是一个很受欢迎的开源监控和警报工具包，继Kubernetes之后成为第二个正式加入CNCF 基金会的项目，2017年底发布了基于全新存储层的2.0版本，能更好地与容器云平台配合。
能实现docker status、cAdvisor的监控功能，并且Prometheus原生支持Kubernetes监控，具有Kubernetes对象服务发现能力，Kubernetes的核心组件也提供了Prometheus的采集接口。
单个Prometheus可以每秒抓取10万的metrics，能满足一定规模下k8s集群的监控需求，并且具备良好的查询能力，提供数据查询语言PromQL，PromQL提供了大量的数据计算函数，大部分情况下用户都可以直接通过PromQL从Prometheus里查询到需要的聚合数据。
3.2方案对比并确定通过以下方面对上述监控方案进行对比：1）从开发语言上看，为了应对高并发和快速迭代的需求，监控系统的开发语言已经慢慢从C语言转移到Go。
不得不说，Go凭借简洁的语法和优雅的并发，在Java占据业务开发，C占领底层开发的情况下，准确定位中间件开发需求，在当前开源中间件产品中被广泛应用。
2）从系统成熟度上看，Zabbix和Nagios都是老牌的监控系统，系统功能比较稳定，成熟度较高。
而Prometheus和Open-Falcon都是最近几年才诞生的，虽然功能还在不断迭代更新，但站在巨人的肩膀之上，在架构设计上借鉴了很多老牌监控系统的经验。
3）从系统扩展性方面看，Zabbix和Open-Falcon都可以自定义各种监控脚本，并且Zabbix不仅可以做到主动推送，还可以做到被动拉取，Prometheus则定义了一套监控数据规范，并通过各种exporter扩展系统采集能力。
4）从数据存储方面来看，Zabbix采用关系数据库保存，这极大限制了Zabbix采集的性能，Nagios 和Open-Falcon都采用RDD数据存储，Open-Falcon还加入了一致性hash算法分片数据，并且可以对接到OpenTSDB，而Prometheus自研一套高性能的时序数据库，在V3版本可以达到每秒千万级别的数据存储，通过对接第三方时序数据库扩展历史数据的存储。
5）从配置复杂度上看，Prometheus只有一个核心server组件，一条命令便可以启动，相比而言，其他系统配置相对麻烦，尤其是Open-Falcon。
6）从社区活跃度上看，目前Zabbix和Nagios的社区活跃度比较低，尤其是Nagios，Open-Falcon虽然也比较活跃，但基本都是国内的公司参与，Prometheus在这方面占据绝对优势，社区活跃度最高，并且受到CNCF的支持，后期的发展值得期待。
7）从容器支持角度看，由于Zabbix和Nagios出现得比较早，当时容器还没有诞生，自然对容器的支持也比较差。
Open-Falcon虽然提供了容器的监控，但支持力度有限。
Prometheus的动态发现机制，不仅可以支持swarm原生集群，还支持Kubernetes容器集群的监控，是目前容器监控最好解决方案。
Zabbix在传统监控系统中，尤其是在服务器相关监控方面，占据绝对优势。
而Nagios则在网络监控方面有广泛应用，伴随着容器的发展，Prometheus开始成为主导及容器监控方面的标配，并且在未来可见的时间内被广泛应用。
总体来说，对比各种监控系统的优劣，Prometheus可以说是目前监控领域最锋利的“瑞士军刀”了。
4 基于prometheus的容器云平台监控架构设计4.1prometheus介绍Prometheus 是由SoundCloud 开发的开源监控报警系统和时序列数据库。
于2016年加入Cloud Native Computing Foundation，作为继Kubernetes之后的第二个托管项目，具有强大的数据采集、数据存储、数据展示、告警等功能，天生完美支持kubernetes。
主要特点：◎ 多维数据模型：通过度量名称和键值对标识的时间序列数据◎ PromSQL：一种灵活的查询语言，可以利用多维数据完成复杂的查询◎ 不依赖分布式存储，单个服务器节点可直接工作◎ 基于HTTP的pull方式采集时间序列数据◎ 推送时间序列数据通过PushGateway组件支持◎ 通过服务发现或静态配置发现目标◎ 多种图形模式及仪表盘支持组件：◎ Prometheus生态包括了很多组件，它们中的一些是可选的◎ Prometheus主服务器，用于抓取和存储时间序列数据◎ 用于检测应用程序代码的客户端库◎ 用于支持短声明周期的push网关◎ 针对HAProxy，StatsD，Graphite，Snmp等服务的特定exporters ◎ 警告管理器◎ 各种支持工具多数Prometheus组件是Go语言写的，这使得这些组件很容易编译和部署。
4.2架构设计（1）图片左侧是各种数据源主要是各种符合Prometheus数据格式的exporter，除此之外为了支持推动数据类型的Agent，可以通过Pushgateway组件，将Push转化为Pull。
Prometheus甚至可以从其它的Prometheus获取数据，组建联邦集群。
Prometheus的基本原理是通过HTTP周期性抓取被监控组件的状态，任意组件只要提供对应的HTTP接口并且符合Prometheus定义的数据格式，就可以接入Prometheus 监控。
（2）图片上侧是服务发现，Prometheus支持监控对象的自动发现机制，从而可以动态获取监控对象。
