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目录

1 引言

1.1 注册表

1.2 集线器

1.3 Fedoro

2 设计

2.1 技术栈

2.2 指标源

2.2.1. 根据访问日志匹配度量模式

2.2.2 将 InfluxDB 格式的度量直接写入文件

3 实施

3.1 自定义模式

3.2 设置属性tag

3.3 选择限制

4 监控仪表板

4.1 关键指标

4.2 错误

4.3 上传/下载缓慢

4.4 请求来源（本地未命中）

4.5 日志详情

5 警报

6 总结和未来工作

引用

附录：配置文件

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我们在私有云中运行自定义图像服务，该服务 最初基于 VMware/Harbor 0.4.5，此后在内部开发。 公开演示 PDF（Chinease 语言）提到了其中的一部分[2]。 然而，本文不是关于设计和 图像服务的实现（需要另一篇文章），但监控 系统。

1 引言

为了更好地理解监控系统，我们首先介绍架构概述。

1.1 注册表

Docker 注册表，现在称为 Docker Distribution，是官方组件 用于存储和分发 Docker 镜像。我们使用定制版本。2.6+

自定义部分支持透明地重定向请求 本地拉取未命中时，到远程中心/注册表（请求来源）。

图片来自 [2]。

1.2 集线器

Registry 提供镜像存储、推送/拉取 API 等功能，而 将更高级别的管理（如用户管理、身份验证管理）留给上层平台。 Harbor 就是这样的平台之一。

在我们的公司中，我们使用定制版本来满足我们的特定需求， 例如，跨区域映像同步、与 CI/CD 集成。

集线器的主要组件：

1. API 和 UI 服务
2. Jobservice - 执行图像同步作业
3. 注册表 - 定制版本
4. nginx - API/UI、jobservice、注册表之间的 L7 代理

每个 Hub 都以 HA 模式部署，架构如下：

图片来自 [2]。

我们每个区域都有一个中心，每个中心都有不同的服务 URL，例如 、 、 . 但是，对于图像服务，我们对所有区域都使用唯一的 URL：，这大大加快了推送/拉取性能。hub-1.example.comhub-2.example.comhub-N.example.comhub.example.com

我们使用 gSLB 来实现这一目标。

1.3 Fedoro

图片来自 [2]。

Fedoro 是管理映像同步的中央服务。Fedoro 将不同区域的 Hub 设置为联合。它支持 Hub Management、Project Management 和 Sync Policy Management。

2 设计

2.1 技术栈

基于 TIG 的整体监控解决方案：Telegraf + Influxdb + Grafana。

2.2 指标源

我们主要通过两种方式收集指标：

2.2.1. 根据访问日志匹配度量模式

1. API 状态
2. 推/拉统计
3. 平均推/拉带宽

2.2.2 将 InfluxDB 格式的度量直接写入文件

1. 同步作业信息
2. 请求源信息

3 实施

Docker 按不同的层拉取和推送镜像，因此目前我们只能获取层统计信息，而不是整个镜像。但根据我们的观察，每张图像大约有 3 层。

3.1 自定义模式

要设计 URI，我们需要定义自己的自定义 grok 模式。

请参考 [TODO] 什么是模式和自定义模式。

3.2 设置属性tag

将项目设置为标记属性

3.3 选择限制

Grafana：向表添加限制。例：SELECT * FROM test LIMIT 500

4 监控仪表板

4.1 关键指标

4.2 错误

4.3 上传/下载缓慢

4.4 请求来源（本地未命中）

4.5 日志详情

5 警报

6 总结和未来工作

引用

1. Github：vmware/harbor
2. 大浪：携程的容器化交付实践
3. Github：Docker 注册表
4. 什么是 Global Server Load Balancing （GSLB）？

附录：配置文件

1. Nginx Conf：nginx.conf
2. Telegraf 会议：hub_nginx.conf
3. Grafana Conf： grafana.json