add doc
This commit is contained in:
parent
87ebbcd7ec
commit
cfd81a91fc
25
README.md
25
README.md
|
@ -114,5 +114,30 @@ cd /home/n9e
|
|||
setenforce 0
|
||||
```
|
||||
|
||||
# 子系统简介
|
||||
|
||||
夜莺拆成了四个子系统,分别是:用户资源中心(RDB)、资产管理系统(AMS)、任务执行中心(JOB)、监控告警系统(MON)。下面分别介绍一下这几个子系统的设计初衷
|
||||
|
||||
## 用户资源中心
|
||||
|
||||
这是一个平台底座,所有的运维系统,都需要依赖这个,内置用户、权限、角色、组织、资源的管理。最核心的是一棵组织资源树,树节点的类别和扩展字段可以自定义,组织资源树的层级结构最简单的组织方式是:租户》项目》模块,复杂一点的组织方式:租户》组织》项目》模块》集群,组织是可以嵌套的。节点上挂两类对象,一个是人员权限,一个是资源,资源可以是各类资源,除了主机设备、网络设备,也可以是rds实例,redis实例,当然,这就需要rds、redis的管控系统和RDB打通了。滴滴在做一些大的中后台商业化解决方案的时候,RDB就是扮演了这么一个底座的角色。
|
||||
|
||||
## 资产管理系统
|
||||
|
||||
这里的资产管理系统,是偏硬件资产的管理,这个系统的使用者一般是系统部的人,资产管理类人员,应用运维相对不太关注这个系统。开源版本开放了一个主机设备的管理,大家可以二开,增加一些网络设备管理、机柜机架位的管理、配件耗材的管理等等,有了底座,上面再长出一些其他系统都相对容易。agent安装之后,会自动注册到资产管理系统,自动采集到机器的sn、ip、cpu、mem、disk等信息,这些信息为了灵活性考虑,都是用shell采集的,上文“安装步骤”一章有提到,其中最重要的是ip,系统中有很多设备,ip是需要全局唯一,其他的sn、cpu、mem、disk等,如果无法采集成功,可以写死,shell里直接写echo一个假数据即可。
|
||||
|
||||
每一条资产,都有一个租户的字段,代表资产归属,需要管理员去分配资产归属(修改资产的所属租户),各个租户才能使用对应的资产,分配完了之后,会出现在用户资源中心的“游离资源”菜单中,各个租户就可以把游离资源挂到资产树上去分门别类的管理使用。树节点的创建是在树上右键哈。
|
||||
|
||||
## 任务执行中心
|
||||
|
||||
用于批量跑脚本,类似pssh、ansible、saltstack,不过不支持playbook,大道至简,就用脚本撸吧,shell、python、perl、ruby,都行,只要机器上有解析器。因为是内置到夜莺里的,所以体系化会更好一些,和组织资源树的权限是打通的,可以控制不同的人对不同的机器有不同的权限,有些人可以用root账号执行,有些人只能用普通账号执行,历史执行记录都可以通过web页面查看审计。任务本身支持一些控制:暂停点、容忍度、单机超时时间、中途暂停、中途取消、中途Kill等。
|
||||
|
||||
一些经常要跑的脚本,可以做成模板,模板时对脚本的一种管理方式,后续就可以基于模板创建任务,填个机器列表就可以执行。比如安装JDK,调整TCP内核参数,调整ulimit等机器初始化脚本,都可以做成模板。
|
||||
|
||||
开源版本的任务执行中心,可以看做是一个命令通道,后续可以基于这个命令通道构建一些场景化应用,比如机器初始化平台、服务变更发布平台、配置分发系统等。任务执行中心各类操作都有API对外暴露,具体可参看:[router.go](https://github.com/didi/nightingale/blob/master/src/modules/job/http/router.go) 我司的命令通道每周执行任务量超过60万,就是因为各类上层业务都在依赖这个命令通道的能力。
|
||||
|
||||
## 监控告警系统
|
||||
|
||||
这块核心逻辑和v2版本差别不大,监控指标分成了设备相关指标和设备无关指标,因为有些自定义监控数据的场景,endpoint不好定义,或者endpoint经常变化,这种就可以使用设备无关指标的方式来处理。监控大盘做了优化,引入了更多类型的图表,但夜莺毕竟是个metrics监控系统,处理的是数值型时序数据,所以,最有用的图表其实就是折线图,其他类型图表,看看就好,场景较少。夜莺也可以对接Grafana,有个专门的[DataSource插件](https://github.com/n9e/grafana-n9e-datasource),Grafana会更炫酷一些,只是,在数据量大的时候性能较差。
|
||||
|
||||
|
||||
|
|
Loading…
Reference in New Issue