上一篇文章中，我們了解了開源的 docker 監控方案，本篇聽聽斌哥介紹 docker 監控的 saas 解決方案！！
turnkey解決方案
維護成本 ~ zero
适合中小企業
對于中小型企業尤其創業公司來說，自主開發或者直接利用現有的開源工具進行監控都有一些問題，主要是成本和風險的問題。對于中小企業，應該先把精力集中在發展核心業務，能外包的就先不自己做。而且很多中小公司大家都是全棧，沒有專門的運維人員，都是臨時抱佛腳，随時都會變成救火隊員。
saas最大的優點是什麼？那就是免運維，開箱即用，修改的代碼少甚至不需要修改代碼，或者隻需要簡單的安裝一個agent就可以工作了。很多saas軟體的開場白都是運作一條 <code>yum install</code> ，然後倒上一杯咖啡等幾分鐘，就能看到資料了。
你的初期投入非常小，上手非常快，而且成本比較低（如果你的公司已經有數百上千伺服器了，則這部分成本可能會變高，就跟是自建機房還是用雲主機的對比一樣）。
傳統apm一般也都提供了對docker的監控:
<a href="http://blog.oneapm.com/tags-new+relic.html">new relic</a>
<a href="http://blog.oneapm.com/tags-appdynamics.html">appdynamics</a>
dynatrace（ruxit）
最近也有很多專門用于基礎設施監控的saas服務
<a href="http://blog.oneapm.com/tags-datadog.html">datadog</a>
sysdig
<a href="http://www.oneapm.com/ci/feature.html">cloud insight</a>
clusterup
scout
rancherlab有一個産品叫rancheos，是一個專門為了運作docker準備的微型linux版本，它的口号是“the perfect place to run docker”。跟coreos類似，但是貌似功能不如coreos多，也沒有coreos有名，也沒有coreos中fleet、flannel和etcd這樣的元件，尤其是etcd，可以說是coreos的副産品，但是幾乎成了docker業界标準的kv store和服務發現元件了。
國外最好
功能很強大
安裝很簡單
國外最流行的saas解決方案是datadog，國内可能比較成熟、規模較大的應該算是cloud insight了。這類服務使用者隻需要注冊一個賬号，按照安裝過程通過一條指令來安裝探針即可在web展示端看到資料。
要說到datadog的不足，那就是在國外，網絡延遲需要考慮，萬一哪天不科學了也需要有所準備。價格方面datadog也比較貴。免費plan支援5台機器，而且隻保留一天的資料，而且沒有報警功能。收費版15美元一台主機，支援報警功能，資料存儲13個月。
說道saas，不得不提客服，直接面對非母語客服人員交流起來肯定會有諸多不順吧。
實時資料
曆史資料
儀表盤
混合監控
報警功能
cloud insight的圖表功能也很豐富，能對任何名額以圖表的方式展示，還能在圖表上疊加事件，比如報警通知、服務啟動停止等，能在觀察到metric變動趨勢的同時，看到相應的時間，了解metric發生變動的原因。比如cpu load超過一定值時，可能觸發報警，這時你能在圖表上看到相應的事件，同樣，如果cpu load一直不是很低，但是從某一時間點開始變低了，你可能也能從一次新的代碼部署中了解原因。
免費工具
saas服務 sysdig cloud
拓撲可視化
可以認為sysdig是strace + tcpdump + htop + iftop + lsof + 衆多linux常用的系統監控指令的合體。
如果你熟悉tcpdump，那麼你知道它能還原整個網絡流量，而sysdig則是作業系統級别的監控工具，能捕捉到所有os事件和資料。而且sysdig原生支援linux container，包括docker和lxc，提供了基本的名額監控資訊。除了性能名額，sysdig還能采集trace等日志資訊，用于以後的問題分析和解決。
sysdig cloud是sisdig的saas版，除了基本的單機sysdig功能之外，還提供了跨平台跨基礎設施的元件間依賴關系的可視化。
資料聚合平台
簡單探針
圖表和報警
價格不貴
librato是一個資料聚合平台，而不是嚴格意義的監控系統。
librato的探針雖然功能不是強大，但是他提供了豐富的實時線上資料處理功能，使用者可以使用dsl對任意時間序列資料組合進行數學運算，比如加減乘除、比率導數等。還支援和時間視窗滑動功能，即跟過去某一段時間進行比較。
librato也支援報警，基于metric和條件，設定報警資訊。
librato是按照metric的個數和時間分辨率來收費的，在官網的首頁上有一個大概的估算，如果你有20個metric，并且時間間隔為60秒，則一台伺服器的價格隻有2美元1個月，這比datadog要便宜。
非開源tsdb
支援報警
預測功能
作為tsdb，atsd支援長時間存儲高精度的metric資料。atsd支援多種資料采集工具和協定，比如tcollector, collectd，當然atsd也支援從多台docker主機手機名額資料，并長期儲存，進行可視化和分析。
除了傳統的時間序列資料，atsd還支援屬性（properties）和消息這兩種類型的資料。屬性一般用于儲存meta data，這有點類似标簽。和opentsdb一樣，atsd也支援tag，我們可以使用這些tag進行過濾和聚合。
atsd内置了自動回歸推斷算法（holt-winters，arima），可以提早預測故障。預測功能的準确性取決于資料的采集頻率，儲存時間（也就是資料量大小）和算法。
最大的遺憾，就是atsd不是開源，也不是免費的軟體，不過他們提供了一個社群版可以免費使用，但是你隻能在一個節點上安裝atsd，而且不能用于盈利性服務，也不能對軟體進行修改以及再釋出。
如果我們隻是評估一下，或者想自己建構監控方案，它的産品設計還是非常值得我們來借鑒一下。
資料敏感性
成本（遷移和使用成本）
一般來說這是一個一次性投入成本。而對于大公司來說，就像公有雲一樣，成本可能會成為問題。
内部抵抗（觀念、個人愛好）
來自技術人員自身的抵抗，不是每個人都喜歡自己變得輕松，使用saas可能會給一些人帶來工作上的不充實感。
一種觀點：監控服務狀态勝過監控個别容器，通過tag機制對服務整體的性能名額進行聚合。
tag可以是任何次元，比如bu，地區，服務，甚至個别容器。
比如docker和kubernetes等都支援label機制，即tag機制。
啟動daemon：
<code>docker daemon –label com.example.group=“webserver”</code>
啟動容器：
<code>docker run –label com.example.group=“webserver”</code>
dockerfile：
<code>label com.example.group=“webserver”</code>
通過api化實作共赢。開源軟體比如fluentd、collectd等，都支援插件功能。包括docker本身，也在1.11版本中，采用了runc作為容器運作時，在上面通過containerd來統一控制，來支援符合oci标準的容器。
包括從探針到展示、告警，就是現在類似datadog和cloud insight這樣的産品，以及支援中間件的詳細程度，就像一個大市場，什麼都能買到，不管你用什麼軟體，平台都能提供監控。
這就像是去了酒吧突然想吃碗拉面，然後竟然酒吧能給你做出來的那種感覺。
系統監控工具如果能夠做到 all in one，真的對解決人力和時間成本上有非常大的幫助。
跨元件、跨基礎設施和應用，自動識别元件以及元件之間的依賴關系，以幫助更好的發現問題和解決問題。
這類服務有：
weave scope
ruxit
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