數(shù)據(jù)中心智能運維監(jiān)控解決方案

對于IaaS層的監(jiān)控，本質(zhì)來說就是監(jiān)控組成IaaS層的各個資源對象，那么資源對象代表什么呢？

例如物理服務器、交換機、一條專線與一個公網(wǎng)IP等等都是一個個資源對象。通常來說對于資源對象的監(jiān)控可以分為以下4個維度。

狀態(tài)的監(jiān)控：通指設(shè)備的的狀態(tài)，如設(shè)備的存活狀態(tài)、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的端口狀態(tài)、電源、風扇狀態(tài)等；

性能監(jiān)控：通指設(shè)備內(nèi)存大小，端口流量包量、CPU利用率等等；

質(zhì)量監(jiān)控：通指設(shè)備的丟包率、錯包率、網(wǎng)絡(luò)訪問的延時等等；

容量監(jiān)控：通指設(shè)備的負載使用率、專線帶寬使用率、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的負載使用率、服務器的負載使用率等等。Argus運維監(jiān)控系統(tǒng)針對 Zabbix 數(shù)據(jù)模型的場景優(yōu)化，定制了自定義拖拽的組合詳情頁面。數(shù)據(jù)中心智能運維監(jiān)控解決方案

隨著數(shù)字化進程的加深，企業(yè)在分治了很久以后，開始進入到統(tǒng)一運維管理的階段。由于“分久”，出現(xiàn)了敏穩(wěn)兩態(tài)不同的專業(yè)領(lǐng)域，傳統(tǒng)企業(yè)運維的歷史包袱很重，一些穩(wěn)態(tài)的重中之重應用無法完全轉(zhuǎn)移到敏態(tài)環(huán)境中，因此導致了數(shù)據(jù)的多樣化、復雜程度極高等特點，比如日志數(shù)據(jù)、告警數(shù)據(jù)、調(diào)用鏈數(shù)據(jù)、拓撲數(shù)據(jù)以及流程產(chǎn)生的信息數(shù)據(jù)等，導致分治變得十分麻煩。另外，這些繁冗復雜的數(shù)據(jù)視角各異，沒有可以從某一種業(yè)務視角或組件視角去看多樣化工具的能力，加之混合云的出現(xiàn)，很多業(yè)務轉(zhuǎn)移到公有云或私有云上，使得數(shù)據(jù)孤島狀態(tài)加重，治理起來更加困難。

現(xiàn)狀需求：

1、監(jiān)控工具種類繁多，缺乏全局視角，難以整合；

2、運維監(jiān)控數(shù)據(jù)快速增長，尚未有效整合；

3、缺少智能運維分析手段，聯(lián)動能力不足；

4、欠缺知識共享系統(tǒng)，未能對運維經(jīng)驗有效積累。

需求總結(jié)：

希望有一種手段能夠通過人機合作的方式來完成知識的共享，把人的能力逐漸地變成一種組織和平臺的能力。應用智慧運維監(jiān)控管理平臺Argus運維監(jiān)控系統(tǒng)撥測分析模塊，從端口可用性等多個指標、維度進行撥測分析。

Argus運維監(jiān)控基于數(shù)據(jù)治理后重構(gòu)的應用關(guān)系拓撲，完成數(shù)據(jù)治 理后關(guān)聯(lián)準確度提升60%。 在自動發(fā)現(xiàn)配置信息改變是檢查前后關(guān)聯(lián)信息，實 現(xiàn)同步維護，配合定期檢查關(guān)聯(lián)缺失數(shù)據(jù)，進行修 正和補充，確保數(shù)據(jù)完整性。 基于圖數(shù)據(jù)庫的特性，解決深度遍歷和多實體關(guān)聯(lián) 的性能問題，實現(xiàn)關(guān)系拓撲秒級繪制。多維度健康診斷使用預警功能，使故障分析體系提前介入，有效提前故障發(fā)現(xiàn)實現(xiàn)。 每次預警觸發(fā)多維度分析，有效抑制無效告警，部分場景可實現(xiàn)根因定界。 分析模型使用成熟后，可以直接加入回復型作業(yè)節(jié)點，形成故障自愈體系。

運維監(jiān)控系統(tǒng)一般采用分層的方式劃分監(jiān)控對象。在我們的監(jiān)控系統(tǒng)中，主要關(guān)注以下幾種類型的監(jiān)控對象：1、主機監(jiān)控，主要指主機節(jié)點軟、硬件資源的一些監(jiān)控數(shù)據(jù)。2、容器環(huán)境監(jiān)控，主要指服務所處運行環(huán)境的一些監(jiān)控數(shù)據(jù)。3、應用服務監(jiān)控，主要指服務本身的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)指標，提現(xiàn)服務自身的運行狀況。4、第三方接口監(jiān)控，主要指調(diào)用其他外部服務接口的情況。對于應用服務和第三方接口監(jiān)控，我們常用的指標包括：響應時間、請求量QPS、成功率。簡單聊聊運維監(jiān)控的其他用途。

相比傳統(tǒng)規(guī)則類監(jiān)控，日志異常檢測可以讓運維人員做到“輕松運維”——不用再設(shè)置大量繁瑣的監(jiān)控規(guī)則，也無需再設(shè)置多樣的告警觸發(fā)閾值，就可以快速檢測并發(fā)現(xiàn)日志的異常。這一功能還能降低對運維工程師經(jīng)驗的要求，幫助客戶減少因人員流動帶來的系統(tǒng)監(jiān)控不穩(wěn)定的風險。當前，Argus運維監(jiān)控系統(tǒng)已經(jīng)在運營商以及金融客戶的多個項目中得到了良好的實踐，能快速適應業(yè)務日志變化，高效實現(xiàn)對不同業(yè)務場景的監(jiān)控覆蓋，幫助客戶提高日志運維故障診斷和維護的效率，提升企業(yè)的業(yè)務可用性及穩(wěn)定性。運維監(jiān)控的目的是什么？數(shù)據(jù)中心智能運維監(jiān)控解決方案

運維監(jiān)控體系一般來說包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)檢測、告警管理、故障管理、視圖管理和監(jiān)控管理6大模塊。數(shù)據(jù)中心智能運維監(jiān)控解決方案

運維監(jiān)控數(shù)據(jù)治理：

1、分析決策層：基于公共維度層封裝具體的分析決策場景；結(jié)合低代碼和看 板，形成運維BI分析平臺?？捎蓪I(yè)團隊和工具團隊共同建 設(shè)。實現(xiàn)真正的以數(shù)據(jù)驅(qū)動作業(yè)。

2、公共維度層：建立數(shù)據(jù)資產(chǎn)清單，加工后的元數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)的生命周期管 理、數(shù)據(jù)血緣分析、完整性監(jiān)控、綜合指標管理。此層數(shù)據(jù) 由工具研發(fā)團隊實現(xiàn)。

3、元 數(shù) 據(jù) 層：基于現(xiàn)有自動化、監(jiān)控、日志、C M D B、云管、云平臺等常 用系統(tǒng)封裝插件式的數(shù)據(jù)處理工具，做到數(shù)據(jù)按需所取，標 準接入。按需索取，不做全量的數(shù)倉平臺。數(shù)據(jù)中心智能運維監(jiān)控解決方案

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