分布式系统运维四个黄金指标是否MECE？

当我们设计复杂系统时，生产环境系统的可观察性是必须的，期望通过观察告诉我们什么时候，哪里出现了问题。

• 平时了解服务运行状况。
• 异常时，可发现服务故障，并定位故障原因。
• 事后，对异常点做分析，看是否在高峰期发生，或者持续更久，是否会出事故，如何解决。

运维黄金指标

观察那些指标，按照《SRE：Google运维解密》中描述的， 监控的四个黄金指标如后： 延迟、流量、错误、饱和度。

四类运维监控指标的监控项

这四类监控指标，在具体的业务和基础设施、中间件场景，要监控的项各有不同：

	基础设施	业务监控
错误类	宕机； 磁盘（坏盘或文件系统错误）； 进程或端口挂掉； 网络丢包；	错误日志; 业务状态码、错误码走势;
延迟类	IO等待； 网络延迟；	接口、服务的平均耗时、TP90、TP99、TP999等； DB、缓存的慢查询；
流量类	网络和磁盘IO；	服务层面的QPS、PV和UV； 各状态业务订单TPM； 针对音频流媒体系统来说，这个指标可能是网络I/O速率，或者并发会话数量； 针对键值对存储系统来说，指标可能是每秒交易数量，或每秒的读取操作数量；
饱和度类	系统资源利用率：CPU、内存、磁盘、网络等； 饱和度：等待线程数，队列积压长度；	该服务是否可以正常处理两倍的流量，是否可以应对10%的额外流量，或者甚至应对当前更少的流量？ 预测：看起来数据库会在4个小时内填满硬盘；

参看： 京东 运维监控的终极秘籍，盘它！

这些项的周同比、日环比、突增、历史峰值等都需要关注。在百度做AIOPS时，还有些相关算法经验。

• 流量类：流入系统的请求数量（百度是如何做智能流量异常检测）、泊松分布。
• 错误类： 还记得概率课本中的二项分布吗？在我们的网络判障中发挥了大作用！、二项分布 。
• 延迟类： 高斯核密度估计
• 饱和度 ： Beta分布核密度

参看 百度的经验 3分钟了解黄金指标异常检测， PPT 百度智能异常检测实践 王博、 演讲：百度 AIOps 黄金指标异常检测技术实践

MECE

MECE是 Mutually Exclusive Collectively Exhaustive 的首字母简写。

四类黄金指标是否MECE？

这四类指标是否宏观的就完全穷尽了呢？
我们看下面的思维导图：

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