數據中心智能運維監控解決方案

對于IaaS層的監控，本質來說就是監控組成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IP等等都是一個個資源對象。通常來說對于資源對象的監控可以分為以下4個維度。

狀態的監控：通指設備的的狀態，如設備的存活狀態、網絡設備的端口狀態、電源、風扇狀態等；

性能監控：通指設備內存大小，端口流量包量、CPU利用率等等；

質量監控：通指設備的丟包率、錯包率、網絡訪問的延時等等；

容量監控：通指設備的負載使用率、專線帶寬使用率、網絡設備的負載使用率、服務器的負載使用率等等。Argus運維監控系統針對 Zabbix 數據模型的場景優化，定制了自定義拖拽的組合詳情頁面。數據中心智能運維監控解決方案

隨著數字化進程的加深，企業在分治了很久以后，開始進入到統一運維管理的階段。由于“分久”，出現了敏穩兩態不同的專業領域，傳統企業運維的歷史包袱很重，一些穩態的重中之重應用無法完全轉移到敏態環境中，因此導致了數據的多樣化、復雜程度極高等特點，比如日志數據、告警數據、調用鏈數據、拓撲數據以及流程產生的信息數據等，導致分治變得十分麻煩。另外，這些繁冗復雜的數據視角各異，沒有可以從某一種業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，很多業務轉移到公有云或私有云上，使得數據孤島狀態加重，治理起來更加困難。

現狀需求：

1、監控工具種類繁多，缺乏全局視角，難以整合；

2、運維監控數據快速增長，尚未有效整合；

3、缺少智能運維分析手段，聯動能力不足；

4、欠缺知識共享系統，未能對運維經驗有效積累。

需求總結：

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。應用智慧運維監控管理平臺Argus運維監控系統撥測分析模塊，從端口可用性等多個指標、維度進行撥測分析。

Argus運維監控基于數據治理后重構的應用關系拓撲，完成數據治 理后關聯準確度提升60%。 在自動發現配置信息改變是檢查前后關聯信息，實 現同步維護，配合定期檢查關聯缺失數據，進行修 正和補充，確保數據完整性。 基于圖數據庫的特性，解決深度遍歷和多實體關聯 的性能問題，實現關系拓撲秒級繪制。多維度健康診斷使用預警功能，使故障分析體系提前介入，有效提前故障發現實現。 每次預警觸發多維度分析，有效抑制無效告警，部分場景可實現根因定界。 分析模型使用成熟后，可以直接加入回復型作業節點，形成故障自愈體系。

運維監控系統一般采用分層的方式劃分監控對象。在我們的監控系統中，主要關注以下幾種類型的監控對象：1、主機監控，主要指主機節點軟、硬件資源的一些監控數據。2、容器環境監控，主要指服務所處運行環境的一些監控數據。3、應用服務監控，主要指服務本身的基礎數據指標，提現服務自身的運行狀況。4、第三方接口監控，主要指調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。簡單聊聊運維監控的其他用途。

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

運維監控體系一般來說包括數據采集、數據檢測、告警管理、故障管理、視圖管理和監控管理6大模塊。數據中心智能運維監控解決方案

運維監控數據治理：

1、分析決策層：基于公共維度層封裝具體的分析決策場景；結合低代碼和看 板，形成運維BI分析平臺?？捎蓪I團隊和工具團隊共同建 設。實現真正的以數據驅動作業。

2、公共維度層：建立數據資產清單，加工后的元數據進行數據的生命周期管 理、數據血緣分析、完整性監控、綜合指標管理。此層數據 由工具研發團隊實現。

3、元 數 據 層：基于現有自動化、監控、日志、C M D B、云管、云平臺等常 用系統封裝插件式的數據處理工具，做到數據按需所取，標 準接入。按需索取，不做全量的數倉平臺。數據中心智能運維監控解決方案

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