大数据作业容器化部署后日志收集、监控告警、异常诊断如何有效处理?

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强哥之神 强哥之神 架构师&技术经理 上汽集团云计算中心
在大数据作业容器化部署后,日志收集、监控告警和异常诊断是保障系统稳定性和运行效率的关键环节 。1、确保大数据作业容器中的日志输出符合统一的格式和标准 ,使用日志聚合工具(比如Fluentd、Filebeat)收集大数据作业容器的日志,并发送到公司的统一日志平台进行存储和分析。2...显示全部

在大数据作业容器化部署后,日志收集、监控告警和异常诊断是保障系统稳定性和运行效率的关键环节 。

1、确保大数据作业容器中的日志输出符合统一的格式和标准 ,使用日志聚合工具(比如Fluentd、Filebeat)收集大数据作业容器的日志,并发送到公司的统一日志平台进行存储和分析。
2、使用监控工具(比如主流的Prometheus、Grafana)监控大数据作业容器的关键性能指标,如CPU利用率、内存使用量、网络流量等。
3、利用统一日志平台系统进行日志分析,快速定位和排查异常情况等。还可以通过事件追溯工具(如Jaeger、Zipkin)追踪作业的调用链路,查找异常发生的根源和影响范围。

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互联网服务 · 2024-05-16
浏览150
dean25 dean25 课题专家组 软件架构设计师 民生银行
大数据作业容器化部署后日志收集、监控告警、异常诊断如何有效处理,我可以分享一些我这边的经验给你参考:如果是serverless yarn方式,还是通过yarn UI查看作业日志。 监控建议通过prometheus exportor对接k8s集群内的prometheus,实现监控数据的同一采集。 异常诊断需要...显示全部

大数据作业容器化部署后日志收集、监控告警、异常诊断如何有效处理,我可以分享一些我这边的经验给你参考:如果是serverless yarn方式,还是通过yarn UI查看作业日志。 监控建议通过prometheus exportor对接k8s集群内的prometheus,实现监控数据的同一采集。 异常诊断需要首先通过作业日志定位作业失败的原因,如果涉及平台管理组件(比如RM或者NM),需要查看RM或者NM Pod的日志。这些是一些日常的经验总结,希望能对你有带来一定的帮助和参考。

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银行 · 2024-05-08
浏览341
匿名用户匿名用户
可以参考文章:https://www.talkwithtrend.com/Article/270043显示全部
互联网服务 · 2024-05-07
浏览306
zhyu314 zhyu314 系统运维工程师 运营商
日志收集:使用日志代理(如Fluentd、Filebeat等)将容器内部产生的日志收集到集中的日志存储中(如ELK Stack、Splunk等)。在容器的Dockerfile中配置日志输出路径,确保日志可以被日志代理正确收集。使用日志标准化工具确保日志格式统一,便于后续分析和查询。监控告警:集成监控工具(如...显示全部
  1. 日志收集:
  • 使用日志代理(如Fluentd、Filebeat等)将容器内部产生的日志收集到集中的日志存储中(如ELK Stack、Splunk等)。
  • 在容器的Dockerfile中配置日志输出路径,确保日志可以被日志代理正确收集。
  • 使用日志标准化工具确保日志格式统一,便于后续分析和查询。
  1. 监控告警:
  • 集成监控工具(如Prometheus、Grafana等)对容器化部署的大数据作业进行监控。
  • 配置监控指标并设置阈值,通过监控工具实时监控作业的运行状态和性能指标。
  • 设定告警规则并配置通知方式(邮件、短信、Slack等),及时通知相关人员进行处理。
  1. 异常诊断:
  • 使用日志分析工具(如ELK Stack、Splunk等)对收集的日志进行分析,快速定位异常。
  • 当监控工具发出告警时,通过日志分析工具查看详细日志,帮助定位问题根本原因。
  • 在容器中集成应用性能管理(APM)工具,实时监控应用程序的性能指标,帮助诊断问题。

仅供参考

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2024-05-06
浏览233

ChatGPT 回答

针对大数据作业容器化部署后日志收集、监控告警、异常诊断的有效处理,可以采取以下措施:

  1. 日志收集:在容器中安装日志收集器,如Fluentd、Logstash等,将容器中的日志收集到中央日志服务器上,以便后续分析和处理。
  2. 监控告警:在容器中安装监控代理,如Prometheus、Zabbix等,对容器中的各项指标进行监控,当指标异常时,及时发出告警通知,以便及时处理。
  3. 异常诊断:在容器中安装异常诊断工具,如ELK、Zipkin等,对容器中的异常进行诊断和分析,以便快速定位和解决问题。
  4. 容器云:采用容器云平台,如Kubernetes、Docker Swarm等,对容器进行管理和调度,提高容器的可靠性和可用性,减少故障发生的可能性。

综上所述,通过以上措施,可以有效处理大数据作业容器化部署后日志收集、监控告警、异常诊断等问题,提高系统的稳定性和可靠性。

提问者

wanggeng
系统运维工程师 某银行
擅长领域: 服务器存储数据库
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  • 发布时间:2024-05-06
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