• 功能和特点
• 使用场景
• 文档
• 产品示意图
• 夜莺架构
• • 中心汇聚式部署方案
  • 边缘下沉式混杂部署方案
  • VictoriaMetrics 集群架构
• 夜莺社区
• Who is using Nightingale
• Stargazers over time
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All-in-one 的开源观测平台
开箱即用，集数据采集、可视化、监控告警于一体
推荐升级您的 Prometheus + AlertManager + Grafana + ELK + Jaeger 组合方案到夜莺！

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功能和特点

• 开箱即用
  • 支持 Docker、Helm Chart、云服务等多种部署方式，集数据采集、监控告警、可视化为一体，内置多种监控仪表盘、快捷视图、告警规则模板，导入即可快速使用，大幅降低云原生监控系统的建设成本、学习成本、使用成本；
• 专业告警
  • 可视化的告警配置和管理，支持丰富的告警规则，提供屏蔽规则、订阅规则的配置能力，支持告警多种送达渠道，支持告警自愈、告警事件管理等；
  • 推荐您使用夜莺的同时，无缝搭配FlashDuty，实现告警聚合收敛、认领、升级、排班、协同，让告警的触达既高效，又确保告警处理不遗漏、做到件件有回响。
• 云原生
  • 以交钥匙的方式快速构建企业级的云原生监控体系，支持 Categraf、Telegraf、Grafana-agent 等多种采集器，支持 Prometheus、VictoriaMetrics、M3DB、ElasticSearch、Jaeger 等多种数据源，兼容支持导入 Grafana 仪表盘，与云原生生态无缝集成；
• 高性能 高可用
  • 得益于夜莺的多数据源管理引擎，和夜莺引擎侧优秀的架构设计，借助于高性能时序库，可以满足数亿时间线的采集、存储、告警分析场景，节省大量成本；
  • 夜莺监控组件均可水平扩展，无单点，已在上千家企业部署落地，经受了严苛的生产实践检验。众多互联网头部公司，夜莺集群机器达百台，处理数亿级时间线，重度使用夜莺监控；
• 灵活扩展 中心化管理
  • 夜莺监控，可部署在 1 核 1G 的云主机，可在上百台机器集群化部署，可运行在 K8s 中；也可将时序库、告警引擎等组件下沉到各机房、各 Region，兼顾边缘部署和中心化统一管理，解决数据割裂，缺乏统一视图的难题；
• 开放社区
  • 托管于中国计算机学会开源发展委员会，有快猫星云和众多公司的持续投入，和数千名社区用户的积极参与，以及夜莺监控项目清晰明确的定位，都保证了夜莺开源社区健康、长久的发展。活跃、专业的社区用户也在持续迭代和沉淀更多的最佳实践于产品中；

使用场景

1. 如果您希望在一个平台中，统一管理和查看 Metrics、Logging、Tracing 数据，推荐你使用夜莺：
   • 请参考阅读：不止于监控，夜莺 V6 全新升级为开源观测平台
2. 如果您在使用 Prometheus 过程中，有以下的一个或者多个需求场景，推荐您无缝升级到夜莺：
   • Prometheus、Alertmanager、Grafana 等多个系统较为割裂，缺乏统一视图，无法开箱即用;
   • 通过修改配置文件来管理 Prometheus、Alertmanager 的方式，学习曲线大，协同有难度;
   • 数据量过大而无法扩展您的 Prometheus 集群；
   • 生产环境运行多套 Prometheus 集群，面临管理和使用成本高的问题；
3. 如果您在使用 Zabbix，有以下的场景，推荐您升级到夜莺：
   • 监控的数据量太大，希望有更好的扩展解决方案；
   • 学习曲线高，多人多团队模式下，希望有更好的协同使用效率；
   • 微服务和云原生架构下，监控数据的生命周期多变、监控数据维度基数高，Zabbix 数据模型不易适配；
   • 了解更多Zabbix和夜莺监控的对比，推荐您进一步阅读Zabbix 和夜莺监控选型对比
4. 如果您在使用 Open-Falcon，我们推荐您升级到夜莺：
   • 关于 Open-Falcon 和夜莺的详细介绍，请参考阅读：云原生监控的十个特点和趋势
   • 监控系统和可观测平台的区别，请参考阅读：从监控系统到可观测平台，Gap有多大
     
5. 我们推荐您使用 Categraf 作为首选的监控数据采集器：
   • Categraf 是夜莺监控的默认采集器，采用开放插件机制和 All-in-one 的设计理念，同时支持 metric、log、trace、event 的采集。Categraf 不仅可以采集 CPU、内存、网络等系统层面的指标，也集成了众多开源组件的采集能力，支持K8s生态。Categraf 内置了对应的仪表盘和告警规则，开箱即用。

文档

English Doc | 中文文档

产品示意图

https://user-images.githubusercontent.com/792850/216888712-2565fcea-9df5-47bd-a49e-d60af9bd76e8.mp4

夜莺架构

夜莺监控可以接收各种采集器上报的监控数据（比如 Categraf、telegraf、grafana-agent、Prometheus），并写入多种流行的时序数据库中（可以支持Prometheus、M3DB、VictoriaMetrics、Thanos、TDEngine等），提供告警规则、屏蔽规则、订阅规则的配置能力，提供监控数据的查看能力，提供告警自愈机制（告警触发之后自动回调某个webhook地址或者执行某个脚本），提供历史告警事件的存储管理、分组查看的能力。

中心汇聚式部署方案

夜莺只有一个模块，就是 n9e，可以部署多个 n9e 实例组成集群，n9e 依赖 2 个存储，数据库、Redis，数据库可以使用 MySQL 或 Postgres，自己按需选用。

n9e 提供的是 HTTP 接口，前面负载均衡可以是 4 层的，也可以是 7 层的。一般就选用 Nginx 就可以了。

n9e 这个模块接收到数据之后，需要转发给后端的时序库，相关配置是：

[Pushgw]
LabelRewrite = true
[[Pushgw.Writers]] 
Url = "http://127.0.0.1:9090/api/v1/write"

注意：虽然数据源可以在页面配置了，但是上报转发链路，还是需要在配置文件指定。

所有机房的 agent（ 比如 Categraf、Telegraf、 Grafana-agent、Datadog-agent ），都直接推数据给 n9e，这个架构最为简单，维护成本最低。当然，前提是要求机房之间网络链路比较好，一般有专线。如果网络链路不好，则要使用下面的部署方式了。

边缘下沉式混杂部署方案

这个图尝试解释 3 种不同的情形，比如 A 机房和中心网络链路很好，Categraf 可以直接汇报数据给中心 n9e 模块，另一个机房网络链路不好，就需要把时序库下沉部署，时序库下沉了，对应的告警引擎和转发网关也都要跟随下沉，这样数据不会跨机房传输，比较稳定。但是心跳还是需要往中心心跳，要不然在对象列表里看不到机器的 CPU、内存使用率。还有的时候，可能是接入的一个已有的 Prometheus，数据采集没有走 Categraf，那此时只需要把 Prometheus 作为数据源接入夜莺即可，可以在夜莺里看图、配告警规则，但是就是在对象列表里看不到，也不能使用告警自愈的功能，问题也不大，核心功能都不受影响。

边缘机房，下沉部署时序库、告警引擎、转发网关的时候，要注意，告警引擎需要依赖数据库，因为要同步告警规则，转发网关也要依赖数据库，因为要注册对象到数据库里去，需要打通相关网络，告警引擎和转发网关都不用Redis，所以无需为 Redis 打通网络。

VictoriaMetrics 集群架构

如果单机版本的时序数据库（比如 Prometheus） 性能有瓶颈或容灾较差，我们推荐使用 VictoriaMetrics，VictoriaMetrics 架构较为简单，性能优异，易于部署和运维，架构图如上。VictoriaMetrics 更详尽的文档，还请参考其官网。

夜莺社区

开源项目要更有生命力，离不开开放的治理架构和源源不断的开发者和用户共同参与，我们致力于建立开放、中立的开源治理架构，吸纳更多来自企业、高校等各方面对云原生监控感兴趣、有热情的开发者，一起打造有活力的夜莺开源社区。关于《夜莺开源项目和社区治理架构（草案）》，请查阅 COMMUNITY GOVERNANCE.

我们欢迎您以各种方式参与到夜莺开源项目和开源社区中来，工作包括不限于：

• 补充和完善文档 => n9e.github.io
• 分享您在使用夜莺监控过程中的最佳实践和经验心得 => 文章分享
• 提交产品建议 =》 github issue
• 提交代码，让夜莺监控更快、更稳、更好用 => github pull request

尊重、认可和记录每一位贡献者的工作是夜莺开源社区的第一指导原则，我们提倡高效的提问，这既是对开发者时间的尊重，也是对整个社区知识沉淀的贡献：

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