Anteon Self Hosted 自托管部署与使用指南

项目概述

Anteon Self Hosted（原Ddosify）是一款专为Kubernetes环境设计的性能监控与测试工具。它通过创新的eBPF技术实现对K8s集群的深度监控，能够自动生成服务拓扑图，并帮助用户快速定位高延迟的服务调用问题。

核心特性

1. 多架构支持：全面兼容Arm64和Amd64架构，支持Linux和MacOS系统
2. 容器化部署：提供Docker Compose和Helm Chart两种部署方式
3. K8s监控能力：集成eBPF Agent(Alaz)实现集群深度监控
4. 分布式测试：支持横向扩展测试引擎，满足大规模测试需求
5. 全栈监控：从基础设施到应用层的全方位性能指标采集

系统要求

基础要求

• Git版本控制系统
• Docker引擎（版本20.10.0+）
• Docker Compose（版本1.29.0+）

推荐配置

• 操作系统：macOS 10.15+或Linux（Ubuntu 20.04+/Debian 10+/CentOS 8+）
• 处理器：四核2.5GHz或更高（支持Apple M1/M2等ARM架构）
• 内存：8GB或更大
• 存储：5GB以上SSD空间

注意：目前不支持Windows系统

部署方案

方案一：Docker Compose快速部署（开发/测试环境）

执行以下命令即可完成一键部署：

curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/getanteon/anteon/master/selfhosted/install.sh | bash

部署完成后，可通过 http://localhost:8014 访问控制面板。

方案二：Kubernetes部署（生产环境推荐）

建议使用官方提供的Helm Chart进行K8s集群部署，这种方式支持：

• 服务高可用
• 自动扩缩容
• 资源隔离
• 更完善的监控体系

核心组件详解

组件名称	功能描述
Hammer引擎	负载生成引擎，可水平扩展
Hammer Manager	引擎管理服务，负责任务调度和资源分配
后端服务	处理性能测试和K8s监控的核心逻辑
Alaz后端	处理eBPF Agent采集的指标、追踪和日志数据
InfluxDB	存储性能指标的时间序列数据库
PostgreSQL	存储测试结果的关联型数据库
RabbitMQ	消息队列，实现各组件间通信
分布式对象存储	存储测试数据文件（如CSV）
Nginx	反向代理，提供统一的API入口
Prometheus	采集和存储K8s监控指标

高级配置指南

1. 分布式测试引擎扩展

在生产环境中，可以通过添加多个Hammer引擎来提升测试能力：

# 在同主机添加引擎
NAME=anteon_hammer_1
docker run --name $NAME -dit \
    --network anteon \
    --restart always \
    ddosify/selfhosted_hammer:1.4.3

# 在不同主机添加引擎
SERVICE_ADDRESS=主节点IP
IP_ADDRESS=引擎节点IP
NAME=anteon_hammer_1

docker run --name $NAME -dit \
    --env SERVICE_ADDRESS=$SERVICE_ADDRESS \
    --env IP_ADDRESS=$IP_ADDRESS \
    --restart always \
    ddosify/selfhosted_hammer:1.4.3

2. K8s监控配置

要启用K8s集群监控功能，需要在每个节点部署Alaz DaemonSet。该组件基于eBPF技术实现，能够：

• 自动发现服务拓扑
• 监控网络流量
• 采集系统调用数据
• 提供细粒度的性能指标

3. 数据持久化配置

默认情况下，所有数据存储在Docker卷中。如需自定义存储位置，可以：

1. 修改docker-compose.yml中的volumes配置
2. 为InfluxDB和PostgreSQL指定外部存储卷
3. 配置定期备份策略

运维管理

服务启停

# 停止服务
cd $HOME/.anteon/selfhosted
docker compose down

# 彻底删除（包括数据）
docker compose down --volumes

日志查看

docker-compose logs -f

性能调优建议

1. 为InfluxDB分配足够的内存（建议4GB+）
2. 对高频测试场景，增加RabbitMQ的资源配额
3. 分布式部署时，确保网络延迟低于50ms

数据收集说明

Anteon默认会收集匿名使用数据以改进产品，包含：

• 集群基本信息（不包含敏感数据）
• 资源使用情况
• 组件运行状态

如需禁用，可在docker-compose.yml中设置：

backend:
    environment:
      - ANONYMOUS_TELEMETRY_ENABLED: "False"

最佳实践

1. 生产环境部署：

   • 使用K8s Helm部署
   • 配置资源限制和请求
   • 启用持久化存储
   • 设置定期备份

2. 性能测试建议：

   • 先进行小规模测试验证
   • 逐步增加负载
   • 关注系统资源使用情况
   • 结合K8s监控数据综合分析

3. 问题排查：

   • 检查各组件日志
   • 验证网络连通性
   • 监控系统资源使用
   • 查看服务拓扑图定位瓶颈

总结

Anteon Self Hosted为Kubernetes环境提供了一套完整的性能监控和测试解决方案。通过本文介绍的部署方法和使用技巧，您可以快速搭建起自己的性能监控平台，有效提升系统可靠性和性能表现。无论是开发测试还是生产环境，Anteon都能提供有价值的性能洞察。