监控运维平台（运维监控管理平台）

本篇文章给大家谈谈监控运维平台，以及运维监控管理平台对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享监控运维平台的知识，其中也会对运维监控管理平台进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、运维的运维工程师使用的平台、工具
• 2、开源的linux运维监控工具有哪些
• 3、如何做好运维监控？
• 4、移动运维部监控平台工作所要做的事

运维的运维工程师使用的平台、工具

运维工程师使用的运维平台和工具包括： Web服务器：apache、tomcat、nginx、lighttpd 监控：nagios、ganglia、cacti、zabbix 自动部署：ansible、sshpt 配置管理：puppet、cfengine 负载均衡：lvs、haproxy 传输工具：scribe、flume 备份工具：rsync、wget 数据库：mysql、oracle、sqlserver 分布式平台：hdfs、mapreduce、spark、storm、hive 分布式数据库：hbase、cassandra、redis、MongoDB 容器：lxc、docker 虚拟化：openstack、xen、kvm 安全：kerberos、selinux、acl、iptables 问题追查：netstat、top、tcpdump、last 广义上所有开源的软件都是运维工程师会使用到的平台和工具，同时也包括运维各个技术方向上自行研发的各类平台。

开源的linux运维监控工具有哪些

linux运维监控工具有很多，常见的工具如下：
1. zabbix：是一个基于Web界面的提供分布式系统监视以及网络监视功能的企业级开源解决方案。Zabbix能监视各种网络参数，保证服务器系统的安全运营，并提供灵活的通知机制以让系统管理员快速定位，解决存在的各种问题。
2. Nagios：是一款开源的免费网络监视工具，能有效监控Windows、Linux和Unix的状态，交换机路由器等网络设备，打印机等。在系统或服务状态异常时发出邮件或短信报警时间通知运维人员，在状态恢复后发出正常的邮件或短信通知。
3. Anturis：是一个基于云平台的Saas平台，可监控Windows、Linux服务器，网站和IT基础架构，通过全面的监控解决方案列表，让管理员快速了解整体主机或者服务器瓶颈与风险。
4. SeaLion：是一个基于云的Linux服务器监控工具，也是通过统一的仪表盘监控所有服务器指标，它只需几分钟即可完成设置，具有即时报警功能。
5. lcinga：是一个免费的开源监控系统，可以检查服务器资源的可用性，它会记录服务器问题并在停机的时候通知您。
6. Munin：是一个网络和系统监控工具，可帮助您分析服务器资源趋势，旨在成为一个即插即用的解决方案，安装后无需太多额外工作即可收集关键信息。
7. Monit：是一个用于管理和监控Unix系统的开源工具。可以进行自动维护和维修，如果出现错误情况，还可以自动触发保护行为。
8. Pingdom：可以对互联网上很多地方的服务器以及网站进行监控，以保证他们可以有效的运行;通过Pingdom，可以对电子邮件的服务器、FTP服务器、受密码保护的那些网站进行监控。

如何做好运维监控？

统一监控平台，说到底本质上也是一个监控系统，监控监控运维平台的基本能力是必不可少监控运维平台的，回归到监控的本质，先梳理下整个监控体系监控运维平台：

① 监控系统的本质是通过发现故障、解决故障、预防故障来为了保障业务的稳定。

② 监控体系一般来说包括数据采集、数据检测、告警管理、故障管理、视图管理和监控管理6大模块。而数据采集、数据检测和告警处理是监控的最小闭环，但如果想要真正把监控系统做好，那故障管理闭环、视图管理、监控管理的模块也缺一不可。

一、数据采集

1、采集方式

数据采集方式一般分为Agent模式和非Agent模式；

Agent模式包括插件采集、脚本采集、日志采集、进程采集、APM探针等

非Agent模式包括通用协议采集、Web拨测、API接口等

2、数据类型

监控的数据类型有指标、日志、跟踪数据三种类型。

指标数据是数值型的监控项，主要是通过维度来做标识。

日志数据是字符型的数据，主要是从中找一些关键字信息来做监控。

跟踪型数据反馈的是跟踪链路一个数据流转的过程，观察过程中的耗时性能是否正常。

3、采集频率

采集频率分秒级、分钟级、随机三种类型。常用的采集频率为分钟级。

4、采集传输

采集传输可按传输发起分类，也可按传输链路分类。

按传输发起分类有主动采集Pull（拉）、被动接收Push（推）

按传输链路分类有直连模式、Proxy传输。

其中Proxy传输不仅能解决监控数据跨网传输的问题，还可以缓解监控节点数量过多导致出现的数据传输的瓶颈，用Proxy实现数据分流。

5、数据存储

对于监控系统来说，主要有以下三种存储供选择

① 关系型数据库

例如MySQL、MSSQL、DB2；典型监控系统代表：Zabbix、SCOM、Tivoli；

由于数据库本身的限制，很难搞定海量监控的场景，有性能瓶颈，只在传统监控系统常用

② 时序数据库

为监控这种场景设计的数据库，擅长于指标数据存储和计算；例如InfluxDB、OpenTSDB（基于Hbase）、Prometheus等；典型监控系统代表：TICK监控框架、 Open-falcon、Prometheus

③ 全文检索数据库

这类型数据库主要用于日志型存储，对数据检索非常友好，例如Elasticsearch。

二、数据检测

1. 数据加工

① 数据清洗

数据清洗比如日志数据的清洗，因为日志数据是非结构化的数据，信息密度较低，因此需要从中提取有用的数据。

② 数据计算

很多原始性能数据不能直接用来判断数据是否产生异常。比如采集的数据是磁盘总量和磁盘使用量，如果要检测磁盘使用率，就需要对现有指标进行一个简单的四则运算，才能得到磁盘使用率。

③ 数据丰富

数据丰富就是给数据打上一些tags标签，比如打上主机、机房的标签，方便进行聚合计算。

④ 指标派生

指标派生指的是通过已有的指标，通过计算得出新的指标。

2. 检测算法

有固定规则和机器学习算法。固定算法是较为常见的算法，静态阈值、同比环比、自定义规则，而机器学习主要有动态基线、毛刺检测、指标预测、多指标关联检测等算法。

无论是固定规则还是机器学习，都会有相应的判断规则，即常见的< =和and/or的组合判断等。

三、告警管理

1. 告警丰富

告警丰富是为了后续告警事件分析做准备，需要辅助信息去判断该怎么处理、分析和通知。

告警丰富一般是通过规则，联动CMDB、知识库、作业历史记录等数据源，实现告警字段、关联信息的丰富；通过人工打Tags也是一种丰富方式，不过实际场景下由于人工成本高导致难以落地。

2. 告警收敛

告警收敛有三种思路：抑制、屏蔽和聚合

① 抑制

即抑制同样的问题，避免重复告警。常见的抑制方案有防抖抑制、依赖抑制、时间抑制、组合条件抑制、高可用抑制等。

② 屏蔽

屏蔽可预知的情况，比如变更维护期、固定的周期任务这些已经知道会发生的事件，心里已经有预期。

③ 聚合

聚合是把类似或相同的告警进行合并，因为可能反馈的是同一个现象。比如业务访问量升高，那承载业务的主机的CPU、内存、磁盘IO、网络IO等各项性能都会飙升，这样把这些性能指标都聚合到一块，更加便于告警的分析处理。

3. 告警通知

① 通知到人

通过一些常规的通知渠道，能够触达到人。

这样在没有人盯屏的时候，可以通过微信、短信、邮件触发到工作人员。

② 通知到系统

一般通过API推送给第三方系统，便于进行后续的事件处理

另外还需要支持自定义渠道扩展（比如企业里有自己的IM系统，可以自行接入）

四、故障管理

告警事件必须要处理有闭环，否则监控是没有意义的。

最常见还是人工处理：值班、工单、故障升级等。

经验积累可以把人工处理的故障积累到知识库里面，用于后续故障处理的参考。

自动处理，通过提取一些特定告警的固化的处理流程，实现特定场景的故障自愈；比如磁盘空间告警时把一些无用日志清掉。

智能分析主要是通过故障的关联分析、定位、预测等AI算法，进一步提升故障定位和处理的效率；

1. 视图管理

视图管理也属于增值性功能，主要是满足人的心理述求，做到心中有底，面向的角色很多（领导、管理员、值班员等）。

大屏：面向领导，提供全局概览

拓扑：面向运维人员，提供告警关联关系和影响面视图

仪表盘：面向运维人员，提供自定义的关注指标的视图

报表：面向运维人员、领导，提供一些统计汇总报表信息，例如周报、日报等

检索：面向运维人员，用于故障分析场景下的各类数据检索

2. 监控管理

监控管理是企业监控落地过程中的最大挑战。前5个模块都是监控系统对外提供的服务功能，而监控管理才是面向监控系统自身的管理和控制，关注真正落地的过程的功能呈现。主要有以下几个方面：

配置：简单、批量、自动

覆盖率：监控水平的衡量指标

指标库：监控指标的规范

移动端：随时随地处理问题

权限：使用控制

审计：管理合规

API：运维数据最大的来源，用于数据消费

自监控：自身稳定的保障

为了实现上述监控六大基础能力模块，我们可以按如下架构设计我们的统一监控平台。

主要分三层，接入层，能力层，功能层。

接入层主要考虑各种数据的接入，除了本身Agent和插件的采集接入，还需要支持第三方监控源的数据接入，才能算一个完整的统一监控平台。

能力层主要考虑监控的基础通用能力，包含数据采集模块、数据存储模块、数据加工模块、数据检测模块、AI分析模块。

功能层需要贴近用户使用场景，主要有管理、展示两类功能，在建设的过程中可以不断丰富功能场景。

另外，考虑到数据的关联关系，为未来的数据分析打下基础，监控和CMDB也需要紧密联动，所有的监控对象都应该用CMDB进行管理，另外，还可以配置驱动监控为指导理念，实现监控的自动上下线，告警通知自动识别负责人等场景，简化监控的维护管理。

为了统一监控平台能够在企业更好的落地，我们需要配备对应的管理体系，其中最重要的是指标管理体系。

指标管理体系的核心理念：

监控的指标体系是以CMDB为骨架，以监控指标为经脉，将整个统一监控平台的数据有机整合起来。

贯穿指标的生命周期管理，辅以指标的管理规范，保障监控平台长久有序的运行。

从企业业务应用的视角出发，一般将企业监控的对象分为6层，也可以根据企业自己的情况进行调整：

基础设施层

硬件设备层

操作系统层

组件服务层

应用性能层

业务运营层

移动运维部监控平台工作所要做的事

没有师傅带你么？一般新近的员工都有师傅啊，还有你不会的时候可以问老员工啊，比在这里问好多了吧，监控班其实只要会看告警就差不多了，就算告警你不懂什么意思，你按提示读给专业班组的人听，他们都会处理的

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