Pull or Push？监控系统如何选型

Posted 2021-09-16 阿里云云栖号

简介： 对于建设一套公司内部使用的监控系统平台，相对来说可选的方案还是非常多的，无论是用开源方案自建还是使用商业的SaaS化产品，都有比较多的可选项。但无论是开源方案还是商业的SaaS产品，真正实施起来都需要考虑如何将数据给到监控平台，或者说监控平台如何获取到这些数据。这里就涉及到数据获取方式的选型：Pull（拉）还是Push（推）模式？

作者 | 元乙
来源 | 阿里技术公众号

一 形形色色的监控系统

监控一直是IT系统中的核心组成部分，负责问题的发现以及辅助性的定位。无论是传统运维、SRE、DevOps、开发者都需要关注监控系统并参与到监控系统的建设和优化。从最开始大型机的作业系统、Linux基础指标，监控系统就已经开始出现并逐渐演进，现阶段能够搜索到的监控系统不下于上百种，按照不同类别也有非常多的划分方式，例如：

1. 监控对象：通用型（通用的监控方式，适应于大部分的监控对象），专一型（为某一功能定制，例如Java的JMX系统、CPU的高温保护、硬盘的断电保护、UPS切换系统、交换机监控系统、专线监控等）；
2. 数据获取方式：Push（CollectD、Zabbix、InfluxDB）；Pull（Prometheus、SNMP、JMX）；
3. 部署方式：耦合式（和被监控系统在一起部署）；单机（单机单实例部署）；分布式（可以横向扩展）；SaaS化（很多商业的公司提供SaaS的方式，无需部署）；
4. 数据获取方式：接口型（只能通过某些API拿去）；DSL（可以有一些计算，例如PromQL、GraphQL）；SQL（标准SQL、类SQL）；
5. 商业属性：开源免费（例如Prometheus、InfluxDB单机版）；开源商业型（例如InfluxDB集群版、Elastic Search X-Pack）；闭源商业型（例如DataDog、Splunk、AWS Cloud Watch）；

二 Pull or Push

对于建设一套公司内部使用的监控系统平台，相对来说可选的方案还是非常多的，无论是用开源方案自建还是使用商业的SaaS化产品，都有比较多的可选项。但无论是开源方案还是商业的SaaS产品，真正实施起来都需要考虑如何将数据给到监控平台，或者说监控平台如何获取到这些数据。这里就涉及到数据获取方式的选型：Pull（拉）还是Push（推）模式？

基于Pull类型的监控系统顾名思义是由监控系统主动去获取指标，需要被监控的对象能够具备被远端访问的能力；基于Push类型的监控系统不主动获取数据，而是由监控对象主动推送指标。两种方式在非常多的地方都有区别，对于监控系统的建设和选型来说，一定要事先了解这两种方式各自的优劣，选择合适的方案来实施，否则如果盲目实施，后续对监控系统的稳定性和部署运维代价来说将是灾难性的。

三 Pull vs Push概览

下面将从几个方面来展开介绍，为了节约读者时间，这里先用一个表格来做概要性的论述，细节在后面会展开：

四 原理与架构对比

如上图所示，Pull模型数据获取的核心是Pull模块，一般和监控的后端一起部署，例如Prometheus，核心组成包括：

1. 服务发现系统，包括主机的服务发现（一般依赖于公司内部自己的CMDB系统）、应用服务发现（例如Consul）、PaaS服务发现（例如Kubernetes）；Pull模块需要具备对这些服务发现系统的对接能力
2. Pull核心模块，除了服务发现部分外，一般使用通用协议去远端拉取数据，一般支持配置拉取间隔、超时间隔、指标过滤/Rename/简单的Process能力
3. 应用侧SDK，支持监听某个固定端口来提供被Pull的能力
4. 由于各类中间件/其他系统不兼容Pull协议，因此需要开发对应的Exporter的Agent，支持拉取这些系统的指标并提供标准的Pull接口

Push模型相对比较简单：

1. Push Agent，支持拉取各类被监控对象的指标数据，并推送到服务端，可以和被监控系统耦合部署，也可以单独部署
2. ConfigCenter（可选），用来提供中心化的动态配置能力，例如监控目标、采集间隔、指标过滤、指标处理、远端目标等
3. 应用侧SDK，支持发送数据到监控后端，或者发送到本地Agent（通常是本地Agent也实现一套后端的接口）

小结：纯粹从部署复杂性上而言，在中间件/其他系统的监控上，Pull模型的部署方式太过复杂，维护代价较高，使用Push模式较为便捷；应用提供Metrics端口或主动Push部署代价相差不大。

五 Pull的分布式解决方案

在扩展性上，Push方式的数据采集天然就是分布式的，在监控后端能力可以跟上的时候，可以无限的横向扩展。相比之下Pull方式扩展较为麻烦，需要：

1. Pull模块与监控后端解耦，Pull作为Agent单独部署
2. Pull Agent需要做分布式的协同，一般最简单是做Sharding，例如从服务发现系统处获取被监控的机器列表，对这些机器进行Hash后取模Sharding来决定由哪个Agent来负责Pull。
3. 新增一个配置中心（可选）用来管理各个PullAgent

相信反应快的同学已经看出来，这种分布式的方式还是有一些问题：

1. 单点瓶颈还是存在，所有的Agent都需要去请求服务发现模块
2. Agent扩容后，监控目标会变化，容易产生数据重复或缺失

六 监控能力对比

1 监控目标存活性

存活性是监控所需要做的第一件也是最基础的工作，Pull模式监控目标存活性相对来说非常简单，直接在Pull的中心端就知道能否请求到目标端的指标，如果失败也能知道一些简单的错误，比如网络超时、对端拒绝连接等。

Push方式相对来说就比较麻烦，应用没有上报可能是应用挂了，也可能是网络问题，也可能是迁移到了其他的节点上了，因为Pull模块可以和服务发现实时联动，但Push没有，所以只有服务端再和服务发现交互才能知道具体失败的原因。

2 数据齐全度计算

数据齐全度这个概念在大型的监控系统中还是非常重要的，比如监控一千个副本的交易应用的QPS，这个指标需要结合一千个数据进行叠加，如果没有数据齐全度的概念，若配置QPS相比降低2%告警，由于网络波动，超过20个副本上报的数据延迟几秒，那就会触发误报。因此在配置告警的时候还需要结合数据齐全度数据进行综合考虑。

数据齐全度的计算也一样是依赖于服务发现模块，Pull方式是按照一轮一轮的方式进行拉取，所以一轮拉取完毕后数据就是齐全的，即使部分拉取失败也知道数据不全的百分比是多少；

而Push方式由每个Agent、应用主动Push，每个客户端的Push间隔、网络延迟都不一样，需要服务端去根据历史情况计算数据齐全度，相对代价比较大。

3 短生命周期/Serverless应用监控

在实际场景中，短生命周期/Serverless的应用也有很多，尤其是对成本友好的情况下，我们会大量使用Job、弹性实例、无服务应用等，例如渲染型的任务到达后启动一个弹性的计算实例，执行完毕后立马销毁释放；机器学习的训练Job、事件驱动的无服务工作流、定期执行的Job（例如资源清理、容量检查、安全扫描）等。这些应用通常生命周期极短（可能在秒级或毫秒级），Pull的定期模型极难去监控，一般都需要使用Push的方式，由应用主动推送监控数据。

为了应对这种短生命周期的应用，纯Pull的系统都会提供一个中间层（例如Prometheus的Push Gateway）：接受应用主动Push，再提供Pull的端口给监控系统。但这就需要额外多个中间层的管理和运维成本，而且由于是Pull模拟Push，上报的延迟会升高而且还需要即使清理这些立即消失的指标。

4 灵活性与耦合度

从灵活性上来讲，Pull模式稍微有一些优势，可以在Pull模块配置到底想要哪些指标，对指标做一些简单的计算/二次加工；但这个优势也是相对的，Push SDK/Agent也可以去配置这些参数，借助于配置中心的存在，配置管理起来也是很简单的。

从耦合度上讲，Pull模型和后端的耦合度要低很多，只需要提供一个后端可以理解的接口即可，具体连接哪个后端，后端需要哪些指标等不用关心，相对分工比较明确，应用开发者只需要暴露应用自己的指标即可，由SRE（监控系统管理者）来获取这些指标；Push模型相对来说耦合度要高一些，应用需要配置后端的地址以及鉴权信息等，但如果借助于本地的Push Agent，应用只需要Push本地地址，相对来说代价也并不大。

七 运维与成本对比

1 资源成本

从整体成本上讲，两种方式总体的差别不大，但从归属方角度来看：

1. Pull模式核心消耗在监控系统侧，应用侧的代价较低
2. Push模式核心消耗在推送和Push Agent端，监控系统侧的消耗相比Pull要小很多

2 运维成本

从运维角度上讲，相对而言Pull模式的代价要稍高，Pull模式需要运维的组件包括：各类Exporter、服务发现、PullAgent、监控后端；而Push模式只需要运维：Push Agent、监控后端、配置中心（可选，部署方式一般是和监控后端一起）。

• 这里需要注意的一点是，Pull模式由于是服务端向客户端主动发起请求，网络上需要考虑跨集群连通性、应用侧的网络防护ACL等，相比Push的网络连通性比较简单，只需要服务端提供一个可供各节点访问的域名/VIP即可。

八 Pull or Push如何选型

目前开源方案，Pull模式的代表Prometheus的家族方案（之所以称之为家族，主要是默认单点的Prometheus扩展性受限，社区有非常多Prometheus的分布式方案，比如Thanos、VictoriaMetrics、Cortex等），Push模式的代表InfluxDB的TICK（Telegraf, InfluxDB, Chronograf, Kapacitor）方案。这两种方案都有各自的优缺点，在云原生的大背景下，随着Prometheus在CNCF、Kubernetes带领下的大火，很多开源软件都开始提供Prometheus模式的Pull端口；但同时还有很多系统本身设计之初就难以提供Pull端口，这些系统的监控相比而言使用Push Agent方式更为合理。

而应用本身到底该使用Pull还是Push一直没有一个很好的定论，具体的选型还需要根据公司内部的实际场景，例如如果公司集群的网络很复杂，使用Push方式较为简单；有很多短生命周期的应用，需要使用Push方式；移动端应用只能用Push方式；系统本身就用Consul做服务发现，只需要暴露Pull端口就可以很容易实施。

所以综合考虑情况下对于公司内部的监控系统来说，应该同时具备Pull和Push的能力才是最优解：

1. 主机、进程、中间件监控使用Push Agent；
2. Kubernetes等直接暴露Pull端口的使用Pull模式；
3. 应用根据实际场景选择Pull or Push；

九 SLS在Pull和Push上的策略

SLS目前支持日志（Log）、时序监控（Metric）、分布式链路追踪（Trace）的统一存储和分析。对于时序监控方案是兼容Prometheus的格式标准，提供的也是标准的PromQL语法。面对数十万SLS的用户，应用场景可能会千差万别，不可能用单一的Pull或Push来对应所有客户需求。因此SLS在Pull和Push的选型上SLS并没有走单一路线，而是兼容Pull和Push模型。此外对于开源社区和Agent，SLS的策略是完全兼容开源生态，而非自己去造一个闭合生态：

1. Pull模型：完全兼容Prometheus的Pull Scrap能力。可以使用Prometheus的Remote Write，让Prometheus来做Pull的Agent；和Prometheus Scrap一样能力的VMAgent也可以这样使用；SLS自己的Agent Logtail也可以实现Prometheus的Scrap能力
2. Push模型：目前业界的监控PushAgent生态最完善的当属Telegraf，SLS的Logtail内置了Telegraf，可以支持所有的Telegraf的上百种监控插件

相比VMAgent、Prometheus这类Pull Agent以及原生Telegraf，SLS额外提供了最迫切的Agent配置中心和Agent监控能力，可以在服务端去管理每个Agent的采集配置以及监控这些Agent的运行状态，尽可能降低运维管理代价。

因此实际使用SLS进行监控方案的搭建会非常简单：

1. 在SLS的控制台（Web页面）去创建一个存储监控数据的MetricStore；
2. 部署Logtail的Agent（一行命令）；
3. 在控制台上配置监控数据的采集配置（Pull、Push都可以）；

十 总结

本文主要介绍了监控系统中最纠结的Pull or Push选择问题，笔者结合数年的实际经验以及遇到的各类客户场景对Pull和Push的各类方向进行了比对，仅供大家在监控系统建设过程中参考，也欢迎大家留言和讨论。

原文链接

本文为阿里云原创内容，未经允许不得转载。