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近年来容器技术不断成熟并得到应用。Docker作为容器技术的一个代表，目前也在快速发展中，基于 Docker的各种应用也正在普及，与此同时 Docker对传统的运维体系也带来了冲击。我们在建设运维平台的过程中，也需要去面对和解决容器相关的问题。
Docker的运维是一个体系，而监控系统作为运维体系中重要组成部分，在 Docker运维过程中需要重点考虑。本文介绍了一种针对 Docker容器的自动化监控实现方法，旨在给 Docker运维体系的建立提供相关的解决方案。
谈到容器，有人首先会想到 LXC（Linux Container）。它是一种内核虚拟化技术，是一种操作系统层次上的资源的虚拟化。在 Docker出现之前，就已经有一些公司在使用 LXC技术。容器技术的使用，大大提升了资源利用率，降低了成本。
直接使用 LXC稍显复杂，企业拥抱容器技术具有一定的门槛，可以说 Docker的出现改变了这一局面。Docker对容器底层的复杂技术做了一个封装，大大降低了使用复杂性，从而降低了使用容器技术的门槛。Docker给出了一些基本的规范和接口，用户只要熟悉 Docker的接口，就能够轻松玩转容器技术。可以说，Docker大大加快了容器技术的使用普及度，甚至被看做业界容器规范。
容器与通常的虚拟机在虚拟化程度上存在着差异，在监控手段上也有不同。一台虚拟机，我们可以当做一个物理机对待，而容器虽然也可以当做虚拟机，但这不符合容器的使用理念。在监控的实现过程中，我们更倾向于把容器看做是宿主机上的一系列进程树。
主流的监控系统实现过程中，一般需要在目标机器上部署 agent模块，通过 agent模块来做数据采集。而根据容器的使用理念，一般不建议在容器镜像里面捆绑 agent。当然这并不意味着数据没法采集，针对容器的虚拟化技术特点，在容器的宿主机上对容器进行数据采集是完全可行的，而且能够做到更加高效。
当然，如果把容器当做虚拟机对待，上面部署上 agent模块来采集监控数据，也是一种方法，但这不是推荐的做法。我们可以看到业界已经出现的一些 Docker监控方案，如 Docker Stats、CAdvisor、Scout等，也都是在宿主机上对容器进行监控的。本文提出的监控方案，也将会从宿主机上着手。
随着 Docker的应用，业界也出现了很多的监控工具，这些工具实际上也都能对 Docker容器进行一些监控。利用这些工具搭建一套监控系统来使用，也是基本能够解决一些需求的。但是分析这些监控工具，主要存在两方面的问题。
这些工具基本都是独立的，很难与运维体系中其他系统整合打通。在运维自动化不断发展的今天，往往更加注重的是整个体系的集成度。所以需要有一个更好的模型化的思路，便于系统间的数据打通。
这些工具的监控一般都只停留在单个容器的层面，例如对容器的 CPU，磁盘 IO等的监控。而大多数应用设计架构都具备一定的节点容错能力，单个节点的问题，往往不能够反映出应用的真实问题。所以监控需要覆盖到更多的层次。
这里我们从整体上提出一种模型化监控方案。这一方案有利于和运维基础的 CMDB系统打通，同时能兼顾到更多层次上的监控。
监控系统一般会涉及：数据采集、数据存储、数据分析和报警、数据展示等几个部分。本文将讲述一种模型化监控方法，主要提出了以下五种模型：
这里我们将使用一种产品树的结构来建模监控对象。把监控对象分为四类，分别是产品、应用、集群、节点。
○ 产品：一般是一个高层次的概念，一个产品一般可以独立输出，对外提供服务。
○ 应用：是产品下的模块组成，多个应用共同形成一个产品。
○ 集群：是应用的存在形式。同一个应用，一般会根据环境，地域等，部署多个集群。
○ 节点：集群内承载服务的资源，包括前文提到的服务器，虚拟机，容器等。
用来定义监控数据格式，模型包括数据项和指标项。一个数据项一般包含一个或者多个指标项。数据模型中的数据来自于对应的采集器。
这个模型表示 CPU趋势图，且根据 usr，sys两个指标项画图。示例如下：
各模块的基本功能简要描述如下：
○ agent：节点监控数据采集
○ master：agent的管控中心，负责将监控项配置下发给agent。
○ monitor：接收agent采集的监控数据，并统一存放到Kafka消息队列中。
○ analyser：订阅Kafka对列消息，进行数据的分析处理，存储和报警。（实际实现过程中，可以视情况对该模块进行适度的功能扩展和模块拆分）
○ web: 监控模型的各种管理，视图的展示。
○ kafka: 消息队列，缓存采集数据，共其他模块订阅使用。
○ DB/HBase：存储模型配置，监控数据等。
这个架构是一个常见的监控模型架构，而且比较容易和运维体系打通。在我们实现容器监控的过程中，就可以采用这个模型。
数据采集是 Docker监控和一般监控系统实现过程中最有差异的地方。因为在 Docker容器内部，没有数据采集的 agent模块将不能直接依赖 agent来采集。
在容器宿主机上，我们可以获取到容器的很多基础数据。一般有以下几种方法。
docker stats 这一方法比较简单，但是数据并不全面，我们可以看到如下效果。
集群的数据，是根据每个节点上的原始数据计算得到。是一种聚合运算，一般会有 sum，avg等运算场景。
同理，应用和产品的数据则可以通过子节点的数据来计算得到。
由于容器的自身特性，容器的销毁，创建等是一个很常见的场景。一个容器启动后，监控系统怎么察觉，同时需要对其做哪些数据模型的采集，这些问题就是监控自动化过程需要解决的。
容器新创建，停止，或者销毁，在宿主机上可以感知到。一般可以从如下目录获取。由于 Docker安装配置不同，或者 Docker采用的文件系统的差异，可能部分目录会有不一致，但实际获取策略都类似。
当容器关联到集群后，则可以自动监控项配置。通过 master将配置下发到容器宿主机上的 agent后，则可以开始对容器进行数据采集和上报，从而对容器进行自动监控。
本文提出了一种模型化容器监控方案。通过对监控对象、监控过程进行建模，基于模型来驱动整个监控场景，同时描述了该方案的主要实现方法。
这套方案相比现有的容器监控实现，具有更好的灵活性和扩展性。通过模型的改进和扩展，能够方便地将 Docker容器的监控融入到现有的监控和运维体系中去。
监控系统本身是一个非常复杂的体系。本文描述的方案很多地方细节上还没有充分展开，模型的建立上可能也有一些局限和考虑不周的地方，需要后续逐步完善。希望本文思路能给读者在开发监控系统、建设运维体系的过程中提供一些参考。
感谢各位的阅读，以上就是“Docker容器的自动化监控实现方法”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对Docker容器的自动化监控实现方法这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！