首页
/ Opni 开源项目安装与使用教程

Opni 开源项目安装与使用教程

2024-09-16 16:34:51作者:龚格成

1. 项目介绍

Opni 是一个开源的多集群和多租户可观测性软件,基于 Kubernetes 构建。它简化了创建和管理日志、监控和追踪数据的过程。Opni 集成了 AIOps(人工智能运维)功能,能够快速检测数据中的异常活动。

Opni 的主要组件包括:

  • Observability Backends: 接收和存储各种数据类型,如日志、指标和追踪。
  • Observability Agents: 收集来自主机的可观测性数据,并将其发送到可观测性后端。
  • AIOps: 应用 AI 和机器学习来理解和分析可观测性数据。

2. 项目快速启动

安装 Opni

首先,克隆 Opni 的 GitHub 仓库:

git clone https://github.com/rancher/opni.git
cd opni

安装 Opni 后端

Opni 提供了多种后端服务,如 Opni Logging 和 Opni Monitoring。以下是安装 Opni Logging 的示例:

kubectl apply -f config/logging/opni-logging.yaml

安装 Opni 代理

在 Kubernetes 集群中安装 Opni 代理,以便收集日志、Kubernetes 事件、OpenTelemetry 追踪和 Prometheus 指标:

kubectl apply -f config/agent/opni-agent.yaml

验证安装

检查 Opni 服务是否正常运行:

kubectl get pods -n opni-system

3. 应用案例和最佳实践

日志异常检测

Opni 提供了预训练的模型来检测 Kubernetes 控制平面、Rancher 和 Longhorn 的日志异常。如果集群中有 GPU,Opni 还可以根据工作负载日志进行自我训练。

根因检测

Opni 即将推出的功能包括根因检测和指标异常检测,这些功能将帮助用户更有效地分析和解决问题。

最佳实践

  • 多集群监控: 使用 Opni 作为多个集群的集中式可观测性数据接收器。
  • AIOps 集成: 利用 Opni 的 AIOps 功能来快速识别和解决异常。

4. 典型生态项目

Rancher

Rancher 是一个开源的 Kubernetes 管理平台,Opni 可以与 Rancher 集成,提供更强大的可观测性功能。

Cortex

Cortex 是一个开源的 Prometheus 长期存储解决方案,Opni Monitoring 扩展了 Cortex,支持多集群的 Prometheus 指标存储。

OpenSearch

OpenSearch 是一个开源的搜索和分析引擎,Opni Logging 扩展了 OpenSearch,使其更容易搜索、可视化和分析日志、追踪和 Kubernetes 事件。

通过这些生态项目的集成,Opni 能够提供更全面和强大的可观测性解决方案。

热门项目推荐
相关项目推荐

项目优选

收起
Python-100-DaysPython-100-Days
Python - 100天从新手到大师
Python
603
114
Cangjie-ExamplesCangjie-Examples
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
205
55
openHiTLSopenHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
59
48
RuoYi-Cloud-Vue3RuoYi-Cloud-Vue3
🎉 基于Spring Boot、Spring Cloud & Alibaba、Vue3 & Vite、Element Plus的分布式前后端分离微服务架构权限管理系统
Vue
44
29
HarmonyOS-ExamplesHarmonyOS-Examples
本仓将收集和展示仓颉鸿蒙应用示例代码,欢迎大家投稿,在仓颉鸿蒙社区展现你的妙趣设计!
Cangjie
286
77
Ffit-framework
面向全场景的 Java 企业级插件化编程框架,支持聚散部署和共享内存,以一切皆可替换为核心理念,旨在为用户提供一种灵活的服务开发范式。
Java
112
13
yolo-onnx-javayolo-onnx-java
Java开发视觉智能识别项目 纯java 调用 yolo onnx 模型 AI 视频 识别 支持 yolov5 yolov8 yolov7 yolov9 yolov10,yolov11,paddle ,obb,seg ,detection,包含 预处理 和 后处理 。java 目标检测 目标识别,可集成 rtsp rtmp,车牌识别,人脸识别,跌倒识别,打架识别,车牌识别,人脸识别 等
Java
7
0
cjoycjoy
a fast,lightweight and joy web framework
Cangjie
10
2
frogfrog
这是一个人工生命试验项目,最终目标是创建“有自我意识表现”的模拟生命体。
Java
7
0
mdmd
✍ WeChat Markdown Editor | 一款高度简洁的微信 Markdown 编辑器:支持 Markdown 语法、色盘取色、多图上传、一键下载文档、自定义 CSS 样式、一键重置等特性
Vue
111
25