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什么是指标

传统监控系统认为指标是附属物，但指标实际上用来反映环境的状态、可用性、性能。

指标是软件或硬件组件属性度量，为了让指标有价值，我们会跟踪其状态，通常就是记录一段时间内的数据点，数据点包含值、时间戳、其他一些属性，数据点的集合就是时间序列。

以固定时间(颗粒度)间隔收集数据，颗粒度越大就容易错过细节，时间序列是这些数据点按时间顺序排列的集合。

1：指标类型

• 测量型，这种类型是上下增减的数字，比如CPU负载。
• 计数型，这种类型随着时间增加而不会减少的数字，比如uptime运行时间。
• 直方图，数据分组，比如某个桶中的数值大小。

2：指标聚合

指标有的时候需要经过一些数学转换，通常指标聚合在一起才有意义，更能识别趋势，比如单台web流量下降的趋势比不上所有web流量的下降幅度。

(1)平均值

平均值不能反映真实情况，比如高峰和低谷会被平均值掩盖。

(2)中间数

中间数处在所有数值的正中心，50%的数值位于它前面，而另外50%位于它后面。它的缺点和平均值一样，不能反映真实情况。

(3)标准差

用于衡量数据集的变化或分布，标准差为0表示大部分数据接近平均值，标准差越大表示数据越分散。

正态分布也称之为经验法则，但如果数据不是正态分布，最终的标准差可能会误导你。

(4)百分数

这个最有意义，比如99% API响应时间小于100毫秒，代表整体性能不错，而我们要解决的就是剩余的1%。

监控方法论

1：USE：侧重于主机监控

概括为每个资源(比如CPU)，检查使用率(资源忙于工作的平均时间，一般是百分比)、饱和度(资源排队工作的指标，无法再处理额外的工作，通用用队列长度表示)、错误(资源错误时间的计数)。

2：Google四个黄金指标

专注于应用程序级的监控。

• 延迟，服务请求花费的时间
• 流量，比如QPS
• 错误，请求失败的速率
• 饱和度，应用程序受限的资源(比如IO)

每个指标都可用于监控，延迟大报警，QPS超过阈值报警，错误率太高报警，受限的资源越高报警。

警报和通知

警报在达到阈值时会触发，但触发不代表通知，所以这是两个过程。

警报在于准确，否则就没有意义了，同时报警信息也要有上下文(此时知道应该干些什么了)，考虑：

• 那些问题需要通知
• 谁需要被告之
• 如何告之
• 多久告之一次
• 何时停止告之以及何时升级到其他人

可视化

数据可视化是一门非常强大的分析和解释技术，也是一种牛逼的学习工具。

• 清晰地显示数据
• 引发思考
• 避免数据扭曲
• 使数据集保持一致
• 允许更改颗粒度而不影响理解