监控系统选型概述

这里对经常接触到的监控系统，进行分类概述，在特定的场景下，适用不同的监控系统。

uptime-kuma

官网地址：https://github.com/louislam/uptime-kuma

一个简单的在线监控系统，使用nodejs编写，无agent部署。

优势：

• 资源消耗低，可无数据库部署
• 可以完成基本的网站拨测监控，http，https，tcp
• 支持分组管理，可以按照业务分类

劣势：

• 简单，无法监控复杂的性能场景

适用场景：

• 小型网站或服务的可用性监控
• 个人项目或小型团队的简单监控需求
• 需要快速部署的轻量级监控解决方案

夜莺监控nightingale

官网地址：https://flashcat.cloud/product/nightingale/

一个开源和商业化并存的监控系统，使用goLang编写，核心是一个监控引擎（负责抽取数据、 产生报警信息、管理业务拓扑），抽象独立的比较好。

优势：

• 支持从多种数据源获取数据，prometheus风格数据源、ES数据源、数据库作为数据源。
• 支持定制报警组件，可以自己实现自己的报警平台，或者使用配套的商业化软件 https://flashcat.cloud/product/flashduty/
• 组件的抽象比较好，核心就是抽取数据，产生报警。整个平台没有做成一揽子的方案。
• 自身支持作为数据的gateway，接受push数据然后转写到prometheus系列数据库上，比较方便。
• 自带了一个比较万能的agent，可以作为多种功能的监控数据采集端。

劣势：

• 上手稍微复杂
• 部分功能缺失，商业版本才有。特别是：报警规则这块开源版本比较简单，智能简单的select数据，查到就报警，没有高阶表达式。

适用场景：

• 需要整合多种数据源的监控环境
• 对报警组件有定制需求的团队
• 希望有灵活架构的中大型企业监控系统

zabbix

官网地址：https://www.zabbix.com/

一个企业级的分布式监控系统，使用C语言编写，支持大规模部署和分布式监控。

优势：

• 功能非常全面，支持各种监控场景（网络设备、服务器、应用程序等）
• 支持自动发现和自动注册，可以自动添加监控目标
• 有丰富的可视化功能，支持自定义仪表板和报表
• 社区活跃，有大量现成的监控模板
• 支持分布式部署，可以处理大规模监控场景
• 有完善的告警机制，支持多种通知方式
• 支持SNMP、IPMI、JMX等多种协议

劣势：

• 部署和配置相对复杂，学习曲线较陡峭
• 对于小型项目来说可能过于重量级
• 数据库性能在大规模监控时可能会成为瓶颈
• 告警规则配置相对复杂，不够灵活

适用场景：

• 大中型企业级监控
• 需要监控多种类型设备和系统的复杂环境
• 对监控系统功能完整性要求较高的场景

Prometheus + alert manager

官网地址：https://prometheus.io/

一个云原生监控系统和时序数据库，使用Go语言编写，专为微服务和容器化环境设计。

优势：

• 多维数据模型，使用标签来标识时间序列，查询灵活
• 强大的查询语言PromQL，可以进行复杂的数据分析
• 不依赖分布式存储，单个服务器节点是自治的
• 通过HTTP协议拉取时间序列数据
• 通过服务发现或静态配置来发现目标
• 支持推送数据到Prometheus的网关
• 通过支持分层联邦来扩展规模
• 社区活跃，有大量Exporter可以使用
• 与Kubernetes等云原生技术集成良好
• Alertmanager提供了灵活的告警管理功能

劣势：

• 对于非云原生环境，需要额外配置Exporter
• 默认情况下不适用于长期存储大量历史数据
• 学习曲线较陡峭，特别是PromQL查询语言
• 对于复杂的监控拓扑，需要较多的配置工作

适用场景：

• 云原生和微服务架构环境
• 容器化（Docker、Kubernetes）部署的应用
• 需要灵活查询和分析监控数据的场景
• 对监控系统可扩展性要求较高的环境

Grafana

官网地址：https://grafana.com/

一个开源的监控可视化平台，专注于指标分析和可视化展示。

优势：

• 可视化能力强大，支持丰富的图表类型和仪表板配置
• 支持多种数据源集成，如Prometheus、InfluxDB、Elasticsearch等
• 内置告警功能，支持多种通知渠道
• 拥有活跃的插件生态系统，扩展性好
• 易于部署，支持Docker、Kubernetes等多种部署方式
• 提供企业版，具备更多高级功能（如RBAC权限管理）

劣势：

• 本身不存储数据，需要与其他数据源集成使用
• 复杂的数据处理和分析场景可能需要结合其他工具
• 大规模部署时对性能有一定要求

Datadog

官网地址：https://www.datadoghq.com/

一个SaaS模式的一站式监控平台，覆盖基础设施、应用性能和日志监控等。

优势：

• 集成度高，提供全面的监控解决方案
• SaaS模式部署，无需维护监控基础设施
• 支持广泛的云平台和应用技术栈
• 数据分析和可视化能力强大
• 用户体验优秀，界面设计现代化
• APM功能全面，支持分布式追踪
• 协作和告警机制完善

劣势：

• 商业产品，使用需要付费
• 对于自建基础设施的团队，成本可能较高
• 数据存储在第三方平台，需考虑数据安全问题

Elastic Stack (ELK)

官网地址：https://www.elastic.co/observability

一个开源的日志和指标分析平台，由Elasticsearch、Logstash、Kibana等组件组成。

优势：

• 在日志分析领域表现突出
• 支持指标监控和应用性能监控（APM）
• 开源方案，社区活跃
• 支持大规模数据处理和分析
• 可视化功能丰富
• 数据采集方式多样
• 具备AI驱动的分析能力

劣势：

• 部署和维护复杂度较高
• 对硬件资源要求较高
• 在指标监控方面相比专业监控系统稍显不足
• 学习曲线相对陡峭

Sentry

官网地址：https://sentry.io/

一个专注于错误跟踪和应用性能监控的平台。

优势：

• 错误监控专精，提供详细的错误上下文信息
• 支持多种编程语言和框架
• 具备应用性能监控（APM）能力
• 支持会话回放，便于问题复现和调试
• 易于集成，提供多种SDK
• 可与Jira、Slack等开发工具集成

劣势：

• 主要专注错误监控，其他监控功能相对有限
• 商业版本功能更全，免费版有一定限制
• 对基础设施监控支持较少