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Evolution im Monitoring (German)

Evolution im Monitoring (German)

This is the Presentation at the OSMC 2011 (in German), its about the Monitoring Framework we tinkered at wer-kennt-wen.de with open-source-tools and what we called 'grocksta'.

Die Präsentation wurde aufgezeichnet und kann sich auf Youtube angesehen werden; http://youtu.be/qpbrtJyy3lc

Jan Doberstein

November 30, 2011
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Transcript

  1. Über uns •  Internet-Plattform •  Soziales Netzwerk •  Registrierung ab

    14 Jahren möglich •  Kostenlos •  Gründung: 3. Oktober 2006 •  Über 9 Mio. Mitglieder •  Über 80 Mitarbeiter •  6,36 Mio. Unique User pro Monat •  Firmensitz in Köln
  2. Entwicklung Okt. 06 Apr. 07 Nov. 07 Jun. 08 Dez.

    08 Jul. 09 Jan. 10 Aug. 10 > 500 Server Serverwachstum Rasantes Wachstum §  Dezember 2007 1 Mio. User §  September 2008 4 Mio. User §  April 2010 8 Mio. User
  3. Aufbau §  Webserver §  Bilder §  Statischer Content §  Cache

    §  Middleware (Suche, Kontaktpfad) §  Datenbanken §  Speicher (Bilder)
  4. Aufbau Monitoring 55 Messpunkte in der Sekunde Monolithische Architektur nur

    vertikal Skalierbar Cacti Nagios plain Vanilla Leistungsgrenzen & Nutzbarkeit
  5. Problem? §  Modellgetriebene Metriken §  Datenbank als Flaschenhals §  Nicht

    persistierte Daten können nicht ausgewertet werden! Referenzhardware CPU: HP DL380 8 Core Xeon X5450 @ 3 GHz RAM: 32 GByte ECC HD: Controller P400 / RAID5 6x HP SAS mit 10.000 RPM DB: MySQL 5.0.92 mit InnoDB Storage-Engine bei 70% Bufferpool/Memory OS: Linux wkwdb-fra99 2.6.18-4-amd64 #1 SMP Fri May 4 00:37:33 UTC 2007 x86_64 GNU/Linux
  6. grocksta graphite §  Speicherung §  Darstellung rocksteady §  Middleware § 

    Business Logik statsd §  Aggregation §  Mittelwertbildung
  7. Kommunikation §  UDP für schnelle Updateintervalle §  Metriken können aggregiert

    werden §  (UDP miss unter 1 Promille) §  TCP für garantierte Übertragung §  Middleware arbeitet mit Metriken §  Queue ist nur der Transport
  8. Aggregation statsd "A network daemon for aggregating statistics (counters and

    timers), rolling them up, then sending them to graphite." https://github.com/etsy/statsd/blob/master/README.md https://github.com/etsy/statsd
  9. Zusammenfassung §  Monitoring ist agiler geworden §  Trends können schneller

    erkannt werden §  Mehr Messmöglichkeiten §  Ein genauerer Blick auf das Ganze