海量监控数据处理如何做，看华为云SRE案例分享

摘要：openGemini的设计和优化都是根据时序数据特点而来，在面对海量运维监控数据处理需求时，openGemini显然更加有针对性。

IT运维诞生于最早的信息化时代。在信息化时代，企业的信息化系统，主要为了满足企业内部管理的需求。通常是集中、可控和固化的烟囱式架构。传统IT运维，以人力运维为主，在单点式和烟囱式的架构中，的确起到了非常重要的作用。
我们知道，传统运维模式关注的是单台IT设备的故障率或单套应用系统的可用性，系统与系统之间，设备与设备之间，是彼此孤立的，因此产生的数据量也相对有限。
但进入到云计算时代之后，IT的边界被完全打开，更多的联接、更多的设备、更多的服务，使得系统规模开始变得越来越大，随着监控粒度越来越细，监控数据呈现出爆炸式增长的态势，每天将产生上百TB的数据，如何对如此海量的数据进行处理成为华为云SRE面临的一大难题
业务背景

华为云SRE基础设施监控系统是一个先进的平台，用于监控和管理华为云在全球各个region的基础设施。该系统需要实时监测各种资源，包括网络、存储、计算、安全和各个云服务。
现状

业务诞生之初，适逢“大数据”时代，Hadoop作为批量离线计算系统已经得到了业界的普遍认可，并经过了工业上的验证，所以HBase具备“站在巨人肩膀之上”的优势，其发展势头非常迅猛。HBase还是一种NoSQL数据库，支持水平扩展和大规模数据的存储能力，故选型HBase。当然内部也基于HBase做过很多优化，比如缩短row key，减少Key-Value数，按照时间维度分表，将单行多列变为单行单列。
痛点

随着华为云业务扩展，特别是近些年，华为云在全球布局的速度也突飞猛进，所要监控的设备也越来越多，颗粒度越来越细，查询场景也逐渐丰富，HBase明显已经无法满足当前业务需要，问题主要体现在以下几点：

• HBase不支持高阶聚合查询，时间范围太大的查询性能比较差，无法渲染图表
  
• HBase没有特定的压缩算法，应对每天上百TB数据，存储成本长期居高不下
  
• HBase部署需要依赖第三方组件HDFS和Zookeeper，运维成本高
  

技术选型

为了解决这些痛点，我们将目光投向时下流行的时序数据库（Time-Series Database）。首先在DBEngines排名前20的开源时序数据库中甄别，排除商业品类、开源协议不友好的，初步拟选了InfluxDB、Druid、Prometheus、OpenTSDB几款，经过技术对比，InfluxDB只有单机版，功能和性能受限大，故排除。OpenTSDB底层存储仍然是HBase，存储成本问题仍然存在，故排除。Prometheus不适合在大规模数据场景下使用。Druid是一个实时分析型的数据库，用于大规模实时数据导入、快速查询分析的场景，基本满足需求，但在时空聚合查询场景时延相对较大。徘徊之际，了解到华为云开源的openGemini，经过测试对比，openGemini在数据压缩效率、读写性能方面优势明显，经过和openGemini社区团队交流后，最后选择了openGemini存储全网华为云SRE基础设施监控数据。
性能测试

写性能

上述测试结果显示了openGemini 从4U扩展到32U的性能表现，可以看出：

• 从4U到32U，openGemini写入性能可以线性扩展（扩展比为0.8）
  
• 从4U的155万Metrics/s平稳增长到32U的560万Metrics/s
  

查询性能

查询性能是我们重点考虑的方面，测试工具Jmeter，测试场景从业务中挑选了使用频率较高的三种类型查询语句，在此基础上变化查询并发数、查询时间范围、聚合算子等进行测试。
测试语句举例：
测试规格与集群部署
测试结果（20并发6h 表示查询并发为20，时间范围为6小时）
精确查询整体性能表现如下：
时间聚合查询整体性能表现如下
时空聚合查询整体性能表现如下
测试结论

整体上，openGemini在上述三种查询场景下，相比Druid性能大幅领先。openGemini写入性能满足目前同样流量大小的HBase集群，而且使用的规模要小不少。此外，openGemini不依赖任何第三方组件或应用，同时还有非常丰富的监控指标，更好的观察系统的运行状况，快速定位和解决问题。
迁移方案

数据双写

采用openGemini后，并没有立即拆除已有系统。主要考虑两方面：

• 如果openGemini出现问题可以迅速把流量切回去，保证现网业务运行平稳。
  
• HBase的数据不能直接迁移到openGemini，如果开发迁移工具成本又很高，故HBase和openGemini双写，在此过渡期间是个好的办法。
  

查询切流

我们给openGemini和HBase配置了不同的DNS，切换DNS就可以非常方便地查询不同数据库的数据，对现网可靠性也不会产生影响。
实际效果

截止目前，已实现全网流量切入openGemini，系统平稳运行超过半年。
和之前的HBase对比：

• 单region下，HBase集群规模从数百计算节点降至数十节点，规模缩减60%以上
  
• 截止目前，上线集群平均每秒写入达到1.81亿条指标数据，存储空间节约超90%，CPU资源上可以节省68%，内存资源可以节省50%
  
• 查询性能大幅提升
  

总结

openGemini的设计和优化都是根据时序数据特点而来，在面对海量运维监控数据处理需求时，openGemini显然更加有针对性，而以上的事实证明，在运维监控场景中，openGemini的应用能够提升运维效率，降低运维成本，真正帮助企业实现降本增效。
 
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