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做 API 监控有没DDoS防御有啥想法论?

小墨安全管家 2020-08-17 18:34 CC防护 89 ℃
DDoS防御

模型是更为具体的,解决特定事件的解释和指导。研究人员使用模型来测试基于理论的各种假设,模型能够使用多种工具开辟,包括数学、统计技术等。

尽管上面讲的第三个级别的监控是有特别多特性,然而关于监控的内容来讲他们依旧有一些共性的。于是那个地点给大伙儿列一些常用的监控指标类型。

实际上也是如此的,我在前面一篇翻译的文章中介绍怎么定位 Linux 系统的咨询题,事实上大部分的想法思路基本上如此的。

API 的高级特性(可扩展性,缓存,伸缩,性能分析,流量放大分析等等)

Gregg 讲经过咨询 3 个咨询题就应该能够对你的系统能够有很好的理解了:利用率怎么?饱和度怎么?错误或者错误率怎么?

那个模型用最小关注指标集,提供了对系统可用性的评估。经过这 4 个指标的关注你就会发觉系统中的大多数咨询题。它不像 USE 一样比较底层,它是一具针对服务可用性的监控分析模型。

对于那个模型更为详细的解释能够去他的个人网站了解:。

Errors 错误或者错误率那个也比较好理解,算是系统在处理这些业务或者请求的时候浮上的错误事件。

LETS (Latency, Errors, Traffic, and Saturation),整个模型是 Google 在 2003 年提出的,事实上那个模型是 Google 提出他们的 SRE 的时候提出来的一具模型,这 4 个指标在 SRE 这本书中被称之为 “The Four Golden Signals”。书中讲假如你只能关注 4 个指标,那就关注这 4 个:延迟,错误,流量和饱和度。

理论是比框架更明确的一具概念,它是在框架之下对每个模块或者子模块的进一步细化,或者是处理具体情况的技术或者原理性的解释以及指导;

基础设施监控

API 监控同样也是符合上面的理论,也是有一具理论框架的。关于 API 的监控首先是分级别的,这是为了监控的实施,特别多情况分层之后就会特别清楚,不管在理解上和该如何实施上都会特别清楚。那看看关于 API 监控是如何分级的。

关于 API 的监控模型来讲,那个地点也要讲明一下,不同的监控模型关注的咨询题点不同,或者讲关注的监控层次不同。而且在实际的团队中这块的工作普通是会分为几个组织来共同完成的。不同的团队关注点会不一样,于是能够针对具体的关注点能够挑选不同的模型。

那个地点对这三个指标就不多解释了,实际上大伙儿在寻常对 API 接口的考察恐怕也已经会用到这些指标,然而我恐怕特别多人从来没有想过经过指标来构建一种模型,从而反映系统的的整体稳定性和可靠性。而且尤其关于微服务来讲那个模型依旧很不错的。

假如单纯的只看前面两个指标也是有咨询题的,因为有时候在系统故障的时候系统的访咨询速率和请求延时会表现的特别好,然而实际上是有特别多错误请求和错误返回,比如系统的快速错误返回,大量错误的请求等。

兴许你讲那个和 API 监控有啥关系?Gregg 最早提出的目标真的是针对系统的指标分析,然而实际上这套想法模型应用在系统线程分析,网络请求分析也是能够的。然而从全然来讲它依旧要紧针对基础设施的监控模型。

能够看出来这算是对应上面的服务级别监控。RED 模型是正对系统的整体可用性举行的一种评估方式。经过对系统请求的完整监控(从请求开始到返回的整个过程),同时从中抽取 3 个关键指标,来评估系统的可用性。RED 模型普通是在 API 网关这一层来使用,在这一层就能够对服务举行监控了。

对系统错误的监控对一具系统来至关重要,还有对不同错误码的统计计数,有了对这些个指标的监控,系统的可用性监控就有了。

做 API 监控有没DDoS谨防有什么方法论?

另外要讲的是,关于 API 的监控,尽管上面提到的层次、指标和模型基本上前人总结的。然而时代在进展,技术在进步,大伙儿在实际场景中使用的时候应该一方面挑选合适可用的,另一方面应该也能够想一想,可选的模型是否适应如今的场景,假如不适应又没有更好的挑选的时候是不是自个儿能够抽象开辟出一具针对自个儿场景的模型。让定制的模型能够准确的反映自个儿系统的状态。

错误率

上面基本上铺垫了,这部分事实上才是我今天要紧想分享的的内容,我感受这部分内容才是比较故意思的。我上面列举了这么多指标类型,每个类型在实际实施的时候又会派生出特别多指标,这么咨询题就来了,我们在分析系统咨询题的时候是所有的指标都要看吗?那个恐怕特别难,那如何做呢?

一图胜千言:

LETS 模型

指标平均值

于是今天我在梳理 API 监控方面的内容的时候也想按照如此一具差不多思路来。

RED (Requests, Errors, and Duration),那个模型是由 Tom Wilkie 在 2015 的时候提出来的,它是对 USE 模型的一种升级,USE 模型在单机模型中会比较好用,然而在目前的分布式环境,微服务环境下,事实上特别难快速的来定位咨询题了,于是 RED 模型在针对复杂系统的健康评估的时候就比较实用了,能够看到使用的指标并不是特别多,也是像上面的灵魂三咨询一样:你的系统请求量多大?错误或者错误率有多少?耗时多大?

USE 模型


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