openfalcon存储 对于监控系统来讲，历史数据的存储和高效率查询，永远是个很难的问题！ 数据量大：目前我们的监控系统，每个周期，大概有2000万次数据上报（上报周期为1分钟和5分钟两种，各占50%），一天24小时里，从来不会有业务低峰，不管是白天和黑夜，每个周期，总会有那么多的数据要更新。 写操作多：一般的业务系统，通常都是读多写少，可以方便的使用各种缓存技术，再者各类数据库，对于查询操作的处理效率远远高于写操作。而监控系

申请人：robin415972 申请感言：学习提高

openfalcon数据收集 transfer，接收客户端发送的数据，做一些数据规整，检查之后，转发到多个后端系统去处理。在转发到每个后端业务系统的时候，transfer会根据一致性hash算法，进行数据分片，来达到后端业务系统的水平扩展。 transfer 提供jsonRpc接口和telnet接口两种方式，transfer自身是无状态的，挂掉一台或者多台不会有任何影响，同时transfer性能很高，每分钟可以转发超过500万条数据。 transfer目前支持的业务后端，有三种，judge、graph、opentsdb。judge是我

openfalcon数据模型 Data Model是否强大，是否灵活，对于监控系统用户的“使用效率”至关重要。比如以zabbix为例，上报的数据为hostname（或者ip）、metric，那么用户添加告警策略、管理告警策略的时候，就只能以这两个维度进行。举一个最常见的场景： hostA的磁盘空间，小于5%，就告警。一般的服务器上，都会有两个主要的分区，根分区和home分区，在zabbix里面，就得加两条规则；如果是hadoop的机器，一般还会有十几块的数据盘，还得再加10多条规则，这样

openfalcon特点 1、强大灵活的数据采集：自动发现，支持falcon-agent、snmp、支持用户主动push、用户自定义插件支持、opentsdb data model like（timestamp、endpoint、metric、key-value tags） 2、水平扩展能力：支持每个周期上亿次的数据采集、告警判定、历史数据存储和查询 3、高效率的告警策略管理：高效的portal、支持策略模板、模板继承和覆盖、多种告警方式、支持callback调用 4、人性化的告警设置：最大告警次数、告警级别、告警恢复通知、告警暂停、不同时段不

openfalcon介绍 监控系统是整个运维环节，乃至整个产品生命周期中最重要的一环，事前及时预警发现故障，事后提供翔实的数据用于追查定位问题。监控系统作为一个成熟的运维产品，业界有很多开源的实现可供选择。当公司刚刚起步，业务规模较小，运维团队也刚刚建立的初期，选择一款开源的监控系统，是一个省时省力，效率最高的方案。之后，随着业务规模的持续快速增长，监控的对象也越来越多，越来越复杂，监控系统的使用对象也从最初少

open-falcon架构 part01：数据采集&上报 　　1、agent（数据采集组件）：golang项目 　　　　　　1. 需要监控的服务器都要安装falcon-agent，falcon-agent是一个golang开发的daemon程序，用于自发现的采集单机的各种数据和指标 　　　　　　2. agent提供了一个http接口/v1/push用于接收用户手工push的一些数据，然后通过长连接迅速转发给Transfer。 　　　　　　3. 部署好agent后，能自动获取到系统的基础监控指标，并上报给transfer，agent与transfer建立了TCP长连接，每隔60秒

openfalcon与zabbix比优点 　1. 模板支持继承的同时支持覆盖策略项 　　　　　　2. 数据采集免配置，节省人力成本 　　　　　　3. 较为强大的数据模型 　　　　　　4. tag化描述告警策略each(metric=qps project=falcon module=jedge)>100 　　　　　　5. 水平扩展，多IDC支持

openfalcon特点 　1. 数据采集免配置： 无需预定义agent自动发现、支持plugin、支持主动push 　　　　　　2. 容量水平扩展： 生产环境每秒20多万此数据收集、告警、存储、绘图 　　　　　　3. 告警策略易于管理： 支持策略模板、模板继承和覆盖、报警接收人为用户组 　　　　　　4. 报警事件自动化处理： 触发阀值之后支持callback，便于嵌入自动化逻辑 　　　　　　5. 人性化告警设置： 支持最大告警次数、告警级别、告警恢复通知、告警暂停、不同时段