实时警报通知:微信告警通知的重要性解析
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2023-02-03
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统一监控平台,说到底本质上也是一个监控系统,监控的基本能力是必不可少的,回归到监控的本质,先梳理下整个监控体系:
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
IT运维监控具有性能稳定、用户界面友好、跨平台、易实施、易集成等特点,可极大地简化IT设施和业务系统的监控管理、蚁巡运维平台简单实用的运维设备,只需要接入网络,按向导简单配置自动发现需要监控的网络设备、服务器和服务,主动巡检网络设备、服务器和服务的运行状态,发现业务系统隐患,智能预警,保障业务正常运转以业务为中心,自动探测网络设备、服务器和服务的可用性、性能、使用率和吞吐量,对数据进行分析处理,为用户呈现直观易于理解的图表,发现问题及时运维,并记录运维日志。简单实用,投资成本低,蚁巡是业务系统运维的好帮手。提高用户的IT管理效率、通过故障预警和快速定位,确保用户的网络设备和业务系统的正常运行,特别适合于电信、电力、教育、服务机构、金融/银行、医疗、交通、政府等众多行业客户。
IT运维管理包含:
一、设备管理:对网络设备、服务器设备、操作系统运行状况进行监控,对各种应用支持软件如数据库、中间件、群件以及各种通用或特定服务的监控管理,如邮件系统、DNS、WEB等的监控与管理;
二、数据/存储/容灾管理:对系统和业务数据进行统一存储、备份和恢复;
三、业务管理:包含对企业自身核心业务系统运行情况的监控与管理,对于业务的管理,主要关注该业务系统的CSF(关键成功因素CriticalSuccessFactors)和KPI(关键绩效指标KeyPerformanceIndicators);
四、目录/内容管理:该部分主要对于企业需要统一发布或因人定制的内容管理和对公共信息的管理;
五、资源资产管理:管理企业中各IT系统的资源资产情况,这些资源资产可以是物理存在的,也可以是逻辑存在的,并能够与企业的财务部门进行数据交互;
六、信息安全管理:该部分包含了许多方面的内容,目前信息安全管理主要依据的国际标准是ISO17799,该标准涵盖了信息安全管理的十大控制方面,36个控制目标和127中控制方式,如企业安全组织方式、资产分类与控制、人员安全、物理与环境安全、通信与运营安全、访问控制、业务连续性管理等;
七、日常工作管理:该部分主要用于规范和明确运维人员的岗位职责和工作安排、提供绩效考核量化依据、提供解决经验与知识的积累与共享手段。
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所谓IT运维管理,是指单位IT部门采用相关的方法、手段、技术、制度、流程和文档等,对IT软硬运行环境(软件环境、网络环境等)、IT业务系统和IT运维人员进行的综合管理。
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