在当前微服务架构流行情况下，对于初创企业，可能就几个技术（2-20个不等），但是却要开发十多个应用，要维护几十台云机器，甚至可能是混合云的模式。由于业务变化迅速，应用需要采用敏捷开发，针对这十来个应用怎么快速高效无误的部署，出现系统异常能快速给出报警信息，快速定位问题并修复bug后重新部署上线，并且是在不影响线上服务的基础上，这对技术团队提出很高的要求。
传统的开发模式和流程里面，这些工作需要开发人员和运维人员一起配合协作才能完成。但是实际上的效果不少特别好，因为开发人员对操作系统优化，监控报警并不熟悉，而运维人员不懂业务逻辑，不懂具体应用开发。所以针对这样的情况，今年devOPS的概念和具体的实践不断被提出来。
行业内各巨头（比如BAT）的自动化运维架构都各种功能各种酷炫，功能复杂，但是开发工作难度和强度也非常大，需要消耗大量的人力和财力。那么小团队就没有实现自己的devOPS了吗？
答案当然是可以实现的。
笔者在一家小团队，有10几个开发人员，管理这几十台服务器和几十个应用，在初期代码的管理、应用的构建、部署发布、监控等都只能都人肉实现，需要不断的到处救火，消耗了大量的开发人员的精力。好在有opensource，我们借助开源的力量慢慢形成了自己的一套devOPS体系，总体效果还不错。
本文就是总结笔者在这方面一些经验和实践，希望对读者有帮助。
对于监控和告警，现在市面上监控系统很多：Zabbix、Open-Falcon、Prometheus，最终选择了 Prometheus，因为Prometheus生态强大，功能强大。
Prometheus 简介
Prometheus 是一套开源的系统监控报警框架。它启发于 Google 的 borgmon 监控系统，由工作在 SoundCloud 的 google 前员工在 2012 年创建，作为社区开源项目进行开发，并于 2015 年正式发布。2016 年，Prometheus 正式加入 Cloud Native Computing Foundation，成为受欢迎度仅次于 Kubernetes 的项目。
作为新一代的监控框架，Prometheus 具有以下特点：
强大的多维度数据模型：
插件多，想要监控什么，基本都会有现成的插件。
易于管理： Prometheus server 是一个单独的二进制文件，可直接在本地工作，不依赖于分布式存储。
高效：平均每个采样点仅占 3.5 bytes，且一个 Prometheus server 可以处理数百万的 metrics。
使用 pull 模式采集时间序列数据，这样不仅有利于本机测试而且可以避免有问题的服务器推送坏的 metrics。
可以采用 push gateway 的方式把时间序列数据推送至 Prometheus server 端。
可以通过服务发现或者静态配置去获取监控的 targets。
有多种可视化图形界面。
易于伸缩。
需要指出的是，由于数据采集可能会有丢失，所以 Prometheus 不适用对采集数据要 100% 准确的情形。但如果用于记录时间序列数据，Prometheus 具有很大的查询优势，此外，Prometheus 适用于微服务的体系架构。
Prometheus基本原理
Prometheus的基本原理是通过HTTP协议周期性抓取被监控组件的状态，任意组件只要提供对应的HTTP接口就可以接入监控。不需要任何SDK或者其他的集成过程。这样做非常适合做虚拟化环境监控系统，比如VM、Docker、Kubernetes等。输出被监控组件信息的HTTP接口被叫做exporter 。目前互联网公司常用的组件大部分都有exporter可以直接使用，比如Varnish、Haproxy、Nginx、MySQL、Linux系统信息(包括磁盘、内存、CPU、网络等等)。
用Ansible 来Prometheus安装
Ansible是一个自动配置管理工具，本文先不介绍了，以后有空再来做下介绍，ansible也是小团队搭建devOPS的利器。
使用 Ansible 作为部署工具的一个好处是太多现成的 role 了，安装 Prometheus 时，笔者使用的是现成的：
- prometheus-ansble （https://github.com/cloudalchemy/ansible-prometheus）
不过这ansible role需要linux支持systemd，centos6及以下操作系统安装不了。可以采用二进制文件安装的方式。
安装所需各种exporter
比如需要采集操作系统系统，需要安装node_exporter,当然安装exporter也可以用ansible来实现。
安装和配置监控可视化Grafana
Grafana是用于可视化大型测量数据的开源程序，它提供了强大和优雅的方式去创建、共享、浏览数据。
Dashboard中显示了你不同metric数据源中的数据。
Grafana最常用于因特网基础设施和应用分析，但在其他领域也有用到，比如：工业传感器、家庭自动化、过程控制等等。
Grafana支持热插拔控制面板和可扩展的数据源，目前已经支持Graphite、InfluxDB、OpenTSDB、Elasticsearch、Prometheus等。
具体安装比较简单，参照官网安装即可。
安装结束后登录，默认用户名密码admin、admin
添加一个数据源
导入的模板会看到已经有各种图，下图笔者所在公司导入的node_exporter的监控图
好了，有了监控数据后，我们就可以对数据进行可视化了，是不是很黑科技呢？并且告诉你这些监控图是可以随意定制的哦！
可是，我们不可能 24 小时盯着屏幕看 CPU 负载有没有超吧？这时候就要上告警了。由于篇幅原因，下篇来说说告警（https://www.jianshu.com/p/0dbece52b488）。
