OpenFalcon 是一个监控系统，来自于小米的运维团队，OpenFalcon 主要针对运维架构师、DevOP 及关注高并发的研发人员。小米在使用 OpenFalcon 的过程当中，每个周期（5 分钟）大约有 1 亿条数据汇报上来。
1. 数据采集推拉抉择
对于监控系统来说，包含几个核心功能：数据采集、历史数据存储、报警，最后是绘图展示及数据挖掘。
数据采集
这一块我们希望做一个大一统的东西，因此要采集很多监控指标，比如 Linux 本身的监控指标，像 CPU、内存、网卡、IO 等，一些硬件指标，比如风扇的转速、温度等等，再加上一些开源软件如 MySQL，Nginx，OpenStack，HBase 等监控指标。
公司内部有很多产品线，每一个服务运行状况都希望采集到，比如中间层服务开了一些 RPC 端口，每一个 RPC 端口在服务过程中，latency 是多少，QPS 是多少，我们都希望了解到。
所以需要覆盖很多监控指标，监控团队刚开始只有两个人，不可能把所有监控指标都采集到——人力不行、技术水平也达不到。
所以我们需要共建监控数据，让专业的人干专业的事。
DBA 同学对 MySQL 比较熟，那他们去采集 MySQL 相关指标，分布式团队同学去采集 HBase 或 Hadoop 等指标，网络组同学去采集交换机路由器指标。
而作为监控团队要做的，就是制订一个规范。制定一个数据进来的机制，然后公司开发人员和运维人员按照规范去推送数据。
数据收集没有采用拉的方式，因为太多数据源，作为一个 Client 去连接源端，采集数据，再关闭连接，会产生很多 time_wait 状态连接，其吞吐必然是不高，所以要把自己做成 Server 端。现在每个周期有 1 亿多条数据。
这个周期简单解释一下，监控数据是一个持续上报，比如 Linux 一些基本监控项一分钟一次采集之后上报，下一分钟再采集再上报。一些像业务监控有 3 分钟的，有 5 分钟的。
因此周期是指数据量是 5 分钟以内，有上报动作的数据。
