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Rebasing Ceilometer storage on G

Rebasing Ceilometer storage on G

作者: 秦梦 | 来源:发表于2015-03-13 14:56 被阅读532次

    再来一篇Eoghan Glynn关于Gnocchi的slides。

    What's the problem we're trying to solve here?

    • 现有的Ceilometer samples model是free-form metadata的,这就导致了虽然很灵活,但是太heavy了。

    • 导致了一系列影响Ceilometer调优的问题:

      • 大量的storage footprint。
      • 数据摄入是次优的。
      • query API是non-scaling的。
    • API的表达是弱类型的。

    Key approaches taken by Gnocchi

    • 记录强类型的resource attributes。
    • 依靠events来重构resource state timeline。
    • Eager pre-aggregate metric data。
    • 支持受限的cross-metric aggregation。

    Compare and contrast ...

    classic Ceilometer Gnocchi
    按需的aggregation Eager pre-aggregation
    resources和samples在storage中是缠绕在一起的 resources和time-series data拥有独立的storage和data models

    Gnocchi basics

    1. Resource : cloud resource (instance, volume, etc)。
    2. Metric : 你想搜集的任何data,靠UUID来辨别,或者name和resourceId的组合。
    3. Measure:(timestamp, value) 时序的数据点。
    4. Archive policy: admin定义的数据存储policy。
    • 1 second resolution over a day, 1 hour resolution over a year, etc
    • 由间隔(in seconds)和保留时间(retention time-span)组成。
    1. Aggregation:用来汇聚数据的功能(sum, avg, etc)。
    2. Retention: 不会永久储存源数据,而是储存根据archive policy汇聚后的数据。

    Gnocchi aggregation mechanism

    Goncchi aggregation mechanism.png

    Gnocchi Indexer concept

    • Gnocchi的主要概念是获取不同metrics的数据点。
    • 尽管脱离了resource联系,metrics没有任何实际用途。
    • Resources是强类型的attributes。
    • Metric用name来做联系。(e.g. "cpu_util")
    • 和resources做松散联系的metrics可以用来做cross-aggregate。
    • Gnocchi indexer负责来indexing entities, resources和将它们关联起来。
    • Resources和它们的attributes是well-defined, typed和indexed。如果resource type对于Gnocchi是未知的,可以使用generic type。

    Covering existing ceilometer use-cases

    • Alarming to drive Heat autoscaling:依赖跨所有instances的aggregating samples with matching meta-data。
      • 使用跨metric的aggregation,基于强类型的resource attributes,而不是free-form的metadata。
    • 根据per-sample的resource metadata,重构resource state timeline。
      • 使用针对相对罕见的events的queries来获取state的变化。

    We're not re-inventing TSDB here

    • Gnocchi的可插入式drive model可以利用已有的专业以metrics为导向的DB (InfluxDB and OpenTSDB)。
    • Gnocchi自己基于Pandas和Swift,提供了规范的存储驱动。
    • 在专业TSDB use-case中,Gnoccchi管理resource-metrics关系和抽象的archive policy概念。

    Ref

    Eoghan Glynn http://www.slideshare.net/EoghanGlynn/rdo-hangout-on-gnocchi

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