彭亮＊，牛鐵，魏寶亮，趙毅

中國科學(xué)院計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息中心，北京 100083

引 言

高性能計算在大氣、生態(tài)、高能物理、材料科學(xué)、生命科學(xué)等各個領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，計算能力逐漸從P級向E 級發(fā)展，集群規(guī)模日益龐大且結(jié)構(gòu)復(fù)雜[1-3]。為保障其持續(xù)穩(wěn)定運(yùn)行，需要自動化以及智能化的監(jiān)控系統(tǒng)支持系統(tǒng)運(yùn)維管理。與以往中小規(guī)模集群不同，節(jié)點(diǎn)和設(shè)備數(shù)超過10000 的超大規(guī)模計算集群具有系統(tǒng)架構(gòu)復(fù)雜、監(jiān)控對象絕對數(shù)量多、監(jiān)控數(shù)據(jù)高度并發(fā)等特點(diǎn)[4-5]，它的監(jiān)控系統(tǒng)將面臨性能、精準(zhǔn)化、擴(kuò)展性等多方面的問題：

（1）高度并發(fā)的數(shù)據(jù)傳輸問題。來自數(shù)萬節(jié)點(diǎn)的百萬條甚至更多監(jiān)控數(shù)據(jù)，要在短時間內(nèi)、頻繁地匯聚與保存。

（2）海量監(jiān)控數(shù)據(jù)快速讀取問題。日均數(shù)百GB的監(jiān)控數(shù)據(jù)在持續(xù)積累和存儲后，需要在使用時被快速檢索和讀取。

（3）龐大系統(tǒng)中諸多業(yè)務(wù)的差異化精準(zhǔn)監(jiān)控問題。管理人員需要針對不同業(yè)務(wù)以及運(yùn)維監(jiān)控需求，定制化精準(zhǔn)采集所需的監(jiān)控數(shù)據(jù)。

（4）超大規(guī)模集群及多集群橫向擴(kuò)展問題。隨著系統(tǒng)規(guī)模的持續(xù)增加，簡單的二層Agent/Server 架構(gòu)無法滿足大量節(jié)點(diǎn)及多計算集群的統(tǒng)一監(jiān)控需求，特別是對位于不同地域、不同架構(gòu)的計算集群監(jiān)控。

本文結(jié)合實際需求，設(shè)計和實現(xiàn)了一套工作于超大規(guī)模計算集群的監(jiān)控系統(tǒng)，具備上萬節(jié)點(diǎn)和設(shè)備的CPU、內(nèi)存、網(wǎng)絡(luò)、I/O 等運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)、計算作業(yè)數(shù)據(jù)，以及管理員自定義監(jiān)控數(shù)據(jù)的采集、分布式存儲和快速讀取能力，并在此基礎(chǔ)上開發(fā)出自動故障告警、個性化數(shù)據(jù)展示等功能。同時，基于獨(dú)特的架構(gòu)設(shè)計，該監(jiān)控系統(tǒng)具有良好的橫向擴(kuò)展能力，可支持異地集群監(jiān)控數(shù)據(jù)的采集與接入。目前該系統(tǒng)部署和應(yīng)用于中國科學(xué)院某超大型超級計算系統(tǒng)中，同時異地部署于中國科學(xué)院“地球大數(shù)據(jù)科學(xué)工程”的專用計算系統(tǒng)[6]中，對幫助管理員在海量數(shù)據(jù)中快速發(fā)現(xiàn)和定位故障，保障其持續(xù)穩(wěn)定運(yùn)行具有重要意義。

1 高性能集群監(jiān)控發(fā)展現(xiàn)狀

通過整機(jī)商業(yè)采購的高性能計算集群，常常捆綁有廠商自行開發(fā)的商業(yè)版集群監(jiān)控系統(tǒng)。由于和硬件系統(tǒng)出自同一廠商，其具有良好的適配性和兼容性，能夠最大限度地獲取集群內(nèi)各類硬件的狀態(tài)及告警數(shù)據(jù)，并通過高度定制化的圖形界面予以展示。不過，由于商業(yè)開發(fā)十分重視成本核算，因此商業(yè)監(jiān)控軟件在功能、監(jiān)控范圍及展示上往往比較固化，更新迭代較慢，很難及時滿足運(yùn)行管理中與具體業(yè)務(wù)相關(guān)的個性化監(jiān)控需求。因此，這類監(jiān)控軟件更適合于單純的對硬件系統(tǒng)的自動化監(jiān)控和告警。

商業(yè)軟件之外，Ganglia、Zabbix 以及近年興起的Prometheus 等開源軟件系統(tǒng)都可以實現(xiàn)集群監(jiān)控功能，但也存在各自的局限性。如，Ganglia 采用多播方式完成數(shù)據(jù)傳遞，通過一個節(jié)點(diǎn)即可收集到同網(wǎng)段所有節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)，且支持分層管理和動態(tài)增刪功能。但當(dāng)集群規(guī)模持續(xù)增大時，由組播風(fēng)暴產(chǎn)生的全局?jǐn)?shù)據(jù)冗余特性會導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)性能大幅降低[7]。Zabbix 功能齊全、模板化管理操作方便，但其數(shù)據(jù)存儲于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫極大限制了自身的讀寫性能[8]，降低了可擴(kuò)展性。Prometheus 安裝簡單、插件豐富、查詢高效，但在拉取數(shù)據(jù)時均需與監(jiān)控端建立TCP鏈接，在面對超大規(guī)模采集對象時，需要另外搭建聯(lián)邦集群緩解性能壓力和數(shù)據(jù)丟失問題，增加了系統(tǒng)管理難度[9-10]。

綜上所述，現(xiàn)有集群監(jiān)控軟件在面對海量數(shù)據(jù)采集、傳輸、檢索時均有不足，難以滿足10000 以上節(jié)點(diǎn)超大規(guī)模計算集群的實際監(jiān)控需求，需要從軟件架構(gòu)、傳輸機(jī)制、業(yè)務(wù)耦合、數(shù)據(jù)存儲等方面進(jìn)行改進(jìn)和優(yōu)化。

2 系統(tǒng)設(shè)計

2.1 系統(tǒng)主體框架

超大規(guī)模計算集群監(jiān)控系統(tǒng)主要由數(shù)據(jù)采集、傳輸處理、持久化存儲、個性化展示，以及告警管理等模塊組成，其主體框架如圖1所示。

圖1 監(jiān)控主體架構(gòu)Fig.1 Architecture of monitoring system

數(shù)據(jù)采集模塊通過在監(jiān)控端部署采集代理定時收集默認(rèn)指標(biāo)、自定義指標(biāo)以及業(yè)務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù)，整理成約定的數(shù)據(jù)格式，發(fā)布至消息管道。數(shù)據(jù)處理組件依據(jù)消息主題訂閱管道中的數(shù)據(jù)，在對其解析處理后實時寫入數(shù)據(jù)庫，同時為了減輕系統(tǒng)存儲和展示的壓力，將默認(rèn)采集指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行多種粒度聚合。告警管理模塊定期對指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)則過濾分析，如發(fā)現(xiàn)異常則產(chǎn)生告警提示。持久化存儲按時間序列對收到的運(yùn)行負(fù)載數(shù)據(jù)、日志數(shù)據(jù)、告警信息等分類存儲。展示模塊則實現(xiàn)對系統(tǒng)中單點(diǎn)、整體監(jiān)控情況等進(jìn)行多維度展示?？傆蚬芾硐到y(tǒng)通過跨域接入模塊匯集來自各分域管理子系統(tǒng)的健康狀況、在線負(fù)載、故障報警等重要狀態(tài)信息，實現(xiàn)多集群集中展示、統(tǒng)一管理。

2.2 監(jiān)控數(shù)據(jù)采集

監(jiān)控數(shù)據(jù)采集如圖2所示，主要分為3 類：

圖2 數(shù)據(jù)采集流程Fig.2 Process of monitoring metrics collection

（1）預(yù)置采集項：需要在監(jiān)控對象上部署采集代理，對通用指標(biāo)進(jìn)行采集。默認(rèn)包括CPU、內(nèi)存、以太網(wǎng)絡(luò)、IB 網(wǎng)絡(luò)、磁盤、I/O、系統(tǒng)基礎(chǔ)信息、關(guān)鍵系統(tǒng)日志等信息，并可根據(jù)需要靈活配置其采樣開關(guān)、采樣頻率、過濾條件等，降低對監(jiān)控對象的資源損耗。

（2）自定義采集：針對預(yù)置采集項之外的批量化監(jiān)控需求，如：特殊硬件的監(jiān)測指標(biāo)、不能安裝采集代理的網(wǎng)絡(luò)和存儲設(shè)備、具體應(yīng)用服務(wù)的運(yùn)行狀態(tài)，以及系統(tǒng)管理員關(guān)注的個性化狀態(tài)信息等，采用自定義腳本的方式實施采集。自定義腳本支持Shell、Python 等語言編寫，執(zhí)行結(jié)果輸出成預(yù)定義的標(biāo)準(zhǔn)Json 格式，由采集代理負(fù)責(zé)發(fā)布至消息管道。

（3）調(diào)度信息采集：針對高性能集群常用的LSF、PBS、Slurm 等作業(yè)調(diào)度系統(tǒng)，采集作業(yè)數(shù)量、運(yùn)行狀態(tài)、隊列信息、消耗機(jī)時數(shù)、在線用戶等信息。為降低代碼復(fù)雜度，調(diào)度信息由獨(dú)立的模塊完成采集。該模塊部署在可提交計算作業(yè)的節(jié)點(diǎn)中，采集結(jié)果通過消息管道回收并解析入庫。

2.3 監(jiān)控數(shù)據(jù)傳輸

一個節(jié)點(diǎn)單次默認(rèn)采集400 余項監(jiān)控指標(biāo)，經(jīng)處理后聚合成20 條1KB 的監(jiān)控數(shù)據(jù)。在10,000 節(jié)點(diǎn)的超大規(guī)模計算集群中，每次采集將產(chǎn)生20 萬條數(shù)據(jù)，并由各個節(jié)點(diǎn)經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并發(fā)寫入后端數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。采用傳統(tǒng)的同步傳輸機(jī)制不僅效率低且容易出現(xiàn)數(shù)據(jù)擁塞。為此，本文采用了基于消息中間件的異步傳輸模式，減少了請求響應(yīng)時間，同時解耦了通信雙方。

為避免對集群計算業(yè)務(wù)的影響，監(jiān)控數(shù)據(jù)均通過管理網(wǎng)絡(luò)傳輸。如圖3所示，發(fā)送端和接收端通過“發(fā)布-訂閱”的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)的收發(fā)，每條數(shù)據(jù)均攜帶主題（topic）標(biāo)簽，接收端基于主題進(jìn)行消息過濾，主要有以下兩種場景：

圖3 消息中間件數(shù)據(jù)傳輸Fig.3 Data transmission base on Message-Oriented Middleware

（1）采集數(shù)據(jù)的傳輸：采集組件將采集到的指標(biāo)信息及故障規(guī)則觸發(fā)信息等封裝成約定的Json 格式，通過RESTful 接口直接發(fā)布到消息管道。監(jiān)控管理端從消息管道按照主題類型訂閱自己需要的數(shù)據(jù)。發(fā)布者和訂閱者異步解耦，消息中間件也無需關(guān)心所服務(wù)的應(yīng)用程序環(huán)境。

（2）規(guī)則數(shù)據(jù)的發(fā)布：監(jiān)控管理端定時檢查告警規(guī)則設(shè)置或觸發(fā)腳本是否發(fā)生變化，并將更新部分推送到數(shù)據(jù)管道。監(jiān)聽該主題的在線節(jié)點(diǎn)訂閱該消息，由此實現(xiàn)各個節(jié)點(diǎn)上規(guī)則腳本及任務(wù)的更新，無需登錄或鏈接到各個客戶端節(jié)點(diǎn)進(jìn)行批量更新操作。

2.4 數(shù)據(jù)持久化存儲

CPU、內(nèi)存、網(wǎng)絡(luò)等指標(biāo)數(shù)據(jù)推送至消息管道后，后端數(shù)據(jù)處理組件訂閱監(jiān)控數(shù)據(jù)，一方面通過storm組件對各類數(shù)值型數(shù)據(jù)進(jìn)行流式聚合，形成5 分鐘、1 小時、1 天的多維度聚合數(shù)據(jù)；另一方面直接對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行告警規(guī)則過濾判斷；最后，將原始數(shù)據(jù)、聚合數(shù)據(jù)、告警數(shù)據(jù)等信息寫入相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫。海量數(shù)據(jù)入庫有可能出現(xiàn)資源搶占的情況，為保障數(shù)據(jù)的完整性，入庫異常時數(shù)據(jù)將自動以字節(jié)方式快速緩存至本地文件，待入庫恢復(fù)正常后，再從本地文件寫入數(shù)據(jù)庫持久化。

圖4 數(shù)據(jù)處理流程Fig.4 Process of data processing

監(jiān)控數(shù)據(jù)按照指標(biāo)類型區(qū)分成如表1所示的10類主題，每一組中又含有多項具體指標(biāo)，進(jìn)行分組分類存儲。

表1 監(jiān)控指標(biāo)分類Table 1 Classification of monitoring metrics

根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和用途，采集到的數(shù)據(jù)分類存儲至多個數(shù)據(jù)庫中：負(fù)載狀態(tài)數(shù)據(jù)存儲于時序數(shù)據(jù)庫；字符型日志數(shù)據(jù)存儲于分布式數(shù)據(jù)庫；資產(chǎn)信息、規(guī)則信息、告警信息等存儲于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。

同時，考慮海量數(shù)據(jù)搜索、展示等方面的壓力，采用以下存儲策略：

（1）聚合數(shù)據(jù)長期保存，保證歷史數(shù)據(jù)延續(xù)性；原始數(shù)據(jù)則按照實際需求短期保存，過期自動清理，以充分利用存儲空間，提高存儲性能。

（2）頻繁訪問的近期數(shù)據(jù)放置在熱數(shù)據(jù)區(qū)保證快速讀取，較遠(yuǎn)歷史數(shù)據(jù)存儲在冷數(shù)據(jù)區(qū)，在大跨度查詢歷史數(shù)據(jù)時將有效提高系統(tǒng)響應(yīng)速度。

2.5 告警管理

告警管理支持預(yù)定義和自定義兩種告警規(guī)則。預(yù)定義告警由規(guī)則過濾組件定期從數(shù)據(jù)庫同步閾值規(guī)則，在入庫前數(shù)據(jù)處理組件將對默認(rèn)采集的指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)則判斷，當(dāng)指標(biāo)超出閾值范圍時自動將異常信息轉(zhuǎn)入到告警模塊。自定義告警由運(yùn)管人員根據(jù)實際需求編制規(guī)則腳本，通過監(jiān)控管理端下發(fā)至選定節(jié)點(diǎn)，創(chuàng)建定時任務(wù)。如圖5所示，系統(tǒng)周期地執(zhí)行規(guī)則腳本，并簡潔的以“0”或“1”表示是否為異常事件，同時按約定的Json 格式返回具體故障信息到消息管道。告警模塊對返回的海量故障信息進(jìn)行過濾、去重和合并壓縮處理，降低告警風(fēng)暴，方便運(yùn)管人員準(zhǔn)確、直觀地收取告警信息。

圖5 自定義告警流程Fig.5 Process of self-defined alarms

告警按緊急程度區(qū)分為以下3 個等級：

特大告警：用于對直接導(dǎo)致整個集群服務(wù)中斷的故障告警，如：調(diào)度服務(wù)中斷、LDAP 認(rèn)證異常、子網(wǎng)管理中斷、核心數(shù)據(jù)庫無法使用、資源供給異常、關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)宕機(jī)、登錄服務(wù)異常等。該類告警一旦觸發(fā)，將即時在24 小時監(jiān)控大屏展示并發(fā)送告警郵件、微信或短信給管理人員。

重大告警：用于對雖然發(fā)生但集群仍然可以提供基本服務(wù)的故障告警，如：次關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)運(yùn)行狀態(tài)異常、大規(guī)模存儲設(shè)備部分異常、時間同步服務(wù)異常等。該類故障一旦觸發(fā)，除系統(tǒng)展示外，將發(fā)送告警郵件給管理人員。

一般告警：用于對一般故障告警，如：單節(jié)點(diǎn)掛載、網(wǎng)絡(luò)、負(fù)載、CPU 溫度、加速卡等異常。該類告警的觸發(fā)將直接在監(jiān)控系統(tǒng)告警頁面以列表形式展示，同時可按需配置郵件告警。

2.6 跨域數(shù)據(jù)對接

系統(tǒng)采用松散耦合的分布式架構(gòu)橫向擴(kuò)展。集中管理系統(tǒng)與分域管理系統(tǒng)在物理上、邏輯上均采用分離設(shè)計，利用http協(xié)議實現(xiàn)兩者之間的數(shù)據(jù)交換。分域管理系統(tǒng)緊鄰計算集群部署，或直接部署于計算集群中，用于對集群內(nèi)部的硬件運(yùn)行狀態(tài)、負(fù)載運(yùn)行狀態(tài)、日志信息、基礎(chǔ)環(huán)境信息的收集和分析，并進(jìn)行本地持久化存儲和個性化展示，可自成體系工作。各分域關(guān)鍵狀態(tài)數(shù)據(jù)經(jīng)聚合、壓縮后將通過標(biāo)準(zhǔn)的RESTful 接口實時傳輸至集中管理系統(tǒng)進(jìn)行統(tǒng)一監(jiān)控，緩解海量數(shù)據(jù)對系統(tǒng)展示及存儲上壓力過大的問題。

3 系統(tǒng)功能實現(xiàn)

3.1 開發(fā)工具

超大規(guī)模計算集群監(jiān)控系統(tǒng)主要采用Java、go、shell 語言編程實現(xiàn)。后端基于MySQL、InfluxDB、Elasticsearch 等開源軟件存儲監(jiān)控數(shù)據(jù)、資產(chǎn)信息。前端展示基于grafana 實現(xiàn)。采集端與持久化層數(shù)據(jù)的耦合基于輕量級的分布式消息中間件實現(xiàn)。不同組件之間通過RESTful 接口交換數(shù)據(jù)。

3.2 功能實現(xiàn)

超大規(guī)模計算集群監(jiān)控系統(tǒng)實現(xiàn)了對集群內(nèi)重要監(jiān)控信息的準(zhǔn)實時采集。針對單個服務(wù)/計算節(jié)點(diǎn)，采集CPU、內(nèi)存、磁盤、網(wǎng)卡、GPU 等負(fù)載信息，messages、dmesg 等日志信息；針對網(wǎng)絡(luò)設(shè)備采集各個端口當(dāng)前配置狀態(tài)/實際狀態(tài)，端口流量、錯包數(shù)/丟包數(shù)等信息。針對作業(yè)調(diào)度系統(tǒng)，采集當(dāng)前運(yùn)行作業(yè)數(shù)、排隊作業(yè)數(shù)、成功/失敗作業(yè)數(shù)等統(tǒng)計信息，解析了當(dāng)前及歷史作業(yè)的ID、提交用戶、資源使用量、狀態(tài)、執(zhí)行節(jié)點(diǎn)等信息。

在展示上，實現(xiàn)了集群全局視角與單節(jié)點(diǎn)/子系統(tǒng)視角相結(jié)合，可對數(shù)據(jù)靈活檢索、聚合、排序，且支持自定義的展示界面。整機(jī)視角以簡潔、突出重點(diǎn)為原則，著重展示平均CPU 利用率、平均內(nèi)存利用率、共享存儲I/O 帶寬及IOPS、整機(jī)作業(yè)成功/失敗個數(shù)、重大告警等核心信息，如圖6所示。單節(jié)點(diǎn)/子系統(tǒng)視角以詳實直觀為原則，除常用的負(fù)載信息，還提供中斷占比、SWAP 利用率等展示，如圖7所示，方便管理人員快速分析節(jié)點(diǎn)運(yùn)行狀態(tài)。

圖6 整機(jī)7x24 小時監(jiān)控展示Fig.6 Display for 7＊24h monitoring of the total cluster

圖7 單節(jié)點(diǎn)監(jiān)控信息展示Fig.7 Display for monitoring of single node

故障管理實現(xiàn)了故障規(guī)則個性化設(shè)置、故障自動告警等功能。運(yùn)維人員可根據(jù)應(yīng)用需求編制個性化腳本、模塊設(shè)置告警規(guī)則，自行定義檢測指標(biāo)、檢測方式、執(zhí)行節(jié)點(diǎn)、觸發(fā)閾值、執(zhí)行周期、告警級別、告警通知等參數(shù)，在系統(tǒng)的統(tǒng)一管理下自動運(yùn)行、回收與展示結(jié)果，以滿足不同業(yè)務(wù)、不同場景的監(jiān)控需求，如圖8所示。

圖8 故障告警信息列表Fig.8 Alarm information list

3.3 應(yīng)用效果

超大規(guī)模計算集群監(jiān)控系統(tǒng)已部署于中國科學(xué)院某超大型超級計算系統(tǒng)，以及“地球大數(shù)據(jù)科學(xué)工程”專用計算系統(tǒng)中。根據(jù)不同監(jiān)控需求，以30秒/次或60 秒/次的采集頻率，實現(xiàn)了對集群中全部節(jié)點(diǎn)、分布式存儲、管理網(wǎng)絡(luò)、高速計算網(wǎng)絡(luò)等設(shè)備，以及集群調(diào)度服務(wù)、認(rèn)證服務(wù)等核心組件和服務(wù)運(yùn)行狀態(tài)的監(jiān)控。日均采集數(shù)據(jù)量208GB，累計解析作業(yè)信息674 萬余條。在被監(jiān)控節(jié)點(diǎn)和設(shè)備數(shù)上萬的情況下，從成功采集數(shù)據(jù)到持久化存儲或觸發(fā)告警均在30s 內(nèi)完成。在靈活的自定義采集和規(guī)則定制功能支持下，完成了運(yùn)管人員關(guān)心的故障事件捕獲和自動告警通知，特大告警事件捕獲率達(dá)99.9%。同時，還實現(xiàn)了核心業(yè)務(wù)、資產(chǎn)信息、告警信息之間的關(guān)聯(lián)展示，幫助運(yùn)管人員快速定位故障，應(yīng)用效果良好。

由于采用分布式消息中間件、流式數(shù)據(jù)處理、分布式數(shù)據(jù)庫，以及組件式軟件架構(gòu)，監(jiān)控系統(tǒng)具有良好的橫向擴(kuò)展能力。在多中心監(jiān)控模式及必要的硬件支持下，可實現(xiàn)十萬以上節(jié)點(diǎn)的統(tǒng)一監(jiān)控。

4 小結(jié)

本文設(shè)計和實現(xiàn)了一種超大規(guī)模計算集群監(jiān)控系統(tǒng)，通過自定義數(shù)據(jù)采集、消息中間件、分布式數(shù)據(jù)存儲等方式，滿足節(jié)點(diǎn)和設(shè)備數(shù)超過10,000 的超大規(guī)模計算集群的個性化、靈活監(jiān)控需求。目前該系統(tǒng)部署于中國科學(xué)院某超大型超級計算系統(tǒng)和“地球大數(shù)據(jù)科學(xué)工程”專用計算系統(tǒng)中，運(yùn)行良好，減輕了管理人員的運(yùn)維強(qiáng)度。下一步，將基于已經(jīng)采集和積累的集群狀態(tài)數(shù)據(jù)、作業(yè)負(fù)載數(shù)據(jù)，嘗試?yán)萌斯ぶ悄芊椒ㄑ邪l(fā)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析、故障自動診斷、運(yùn)行趨勢預(yù)測等智能化運(yùn)行管理功能。

利益沖突聲明

所有作者聲明不存在利益沖突關(guān)系。