it运维告警（IT运维安全）

本篇文章给大家谈谈it运维告警，以及IT运维/安全对应的知识点，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it运维告警的知识，其中也会对IT运维/安全进行解释，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、如何做好运维监控？
• 2、运维日志
• 3、IT运维管理面临的难题有哪些
• 4、运维工作中，如何缩短故障影响时间？

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

运维日志

运维日志

长久以来，日志管理都是IT运维工程师不可回避的工作，它不但可以跟踪IT基础设施活动，更是回答故障是否发生、如何发生、何时发生、在何处发生的最佳答案。

如果把运维看做是医生给病人看病，则日志就是病人对自己的陈述，很多时候医生需要通过对病人的描述中得出病人状况，是否严重，需要什么计量的药，什么类型的药。所以古人有句话叫对症下药，这个症就是病人的描述加医生的判断，在重一点的病在加上很多的化验。在医生看病时病人的描述和化验单上的数据对医生是非常重要的。同理日志在运维中的作用也是类似的，但非常不幸，日志在很多运维中被严重低估，直到磁盘空间不足的时候才想到，这有个大的日志文件把it运维告警他删it运维告警了，这样可以节省空间。

下面it运维告警我们来看一下常用的监控系统，界面做的很漂亮，功能也很多，但是有个疑问就是你会天天盯着这个界面看吗?我感觉绝大多数人不会，很多人关注的是异常点，就是当系统有问题的时候，你告诉我哪里有问题，然后我在根据问题去分析，去处理，当然做处理的时候，这个系统就会用上了。

那上面这些内容和日志有什么关系呢?

日志本身是没有价值的，只有对日志进行分析加以利用的.时候才会有价值，日志中包含非常多的有用的信息，不光包括运维层面，还包括业务层面，安全层面。很多时候运维需要的是一个统一告警平台，但告警的依据绝大多少是对日志等进行自动化的分析得出的结论，所以说日志是很重要的。

什么是日志

简单地说，日志就是计算机系统、设备、软件等在某种情况下记录的信息。具体的内容取决于日志的来源。例如，Unix操作系统会记录用户登录和注销的消息，防火墙将记录ACL通过和拒绝的消息，磁盘存储系统在故障发生或者在某些系统认为将会发生故障的情况下生成日志信息。日志中有大量信息，这些信息告诉你为什么需要生成日志，系统已经发生了什么。例如，Web服务器一般会在有人访问Web页面请求资源(图片、文件等等)的时候记录日志。如果用户访问的页面需要通过认证，日志消息将会包含用户名。这就是日志数据的一个例子：可以使用用户名来判断谁访问过一个资源。通过日志，IT管理人员可以了解系统的运行状况，安全状况，甚至是运营的状况。

日志能做什么

在一个完整的信息系统里面，日志系统是一个非常重要的功能组成部分。它可以记录下系统所产生的所有行为，并按照某种规范表达出来。我们可以使用日志系统所记录的信息为系统进行排错，优化系统的性能，或者根据这些信息调整系统的行为。在安全领域，日志可以反应出很多的安全攻击行为，比如登录错误，异常访问等。日志还能告诉你很多关于网络中所发生事件的信息，包括性能信息、故障检测和入侵检测。日志会成为在事故发生后查明“发生了什么”的一个很好的“取证”信息来源。日志可以为审计进行审计跟踪。

从一条日志说起

111.88.155.166 - - [17/Dec/2015:13:06:05 +0800] "POST /login HTTP/1.1" 302 0 "http://secilog.abc.com/login?langType=zh" "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/46.0.2490.86 Safari/537.36"

这是一条很普通的nginx中记录的日志，日志的详细内容可查阅相关文档。这里简单说明一下主要的内容。从日志中可以得到访问者的IP，访问的时间，时区，请求的方式，请求页面，返回状态，来源等等信息。仔细一看请求的页面/login就可以猜到只是一个登录请求页面。这条日志的重要含义是登录成功。

从这条日志怎么和我们关注的指标对应的，我们下面接着分析。

活跃用户数，活跃用户说一般是指同一天有多少老用户登录过系统。这个时候就会发现，刚才的登录日志中如果放到一天的统计中就可以知道，一天内有多少次成功等登录的次数了，但细心的用户可以发现，不准确，因为用户可以重复登陆，这就会造成重复，说的很对，那我们在细化一下，我们换个角度分析，一天内登录成功的不重复ip的数量。是不是更接近真实的结果呢，我感觉从量级和趋势上已经能说明问题了。

刷单用户这个没有标准的说法，我的理解是是同一个人为了某种目的大量注册了很多账号后，然后进行某种操作比如刷单等。这种行为很难100%杜绝，但从这条日志中可以得出一些有意思的发现。如果同一个ip一天登录成功次数过多，比如一天登录了一百次，每次间隔的时间都差不多，说明这个人有刷单嫌疑，可以先找出来然后再进一步的分析。

新增用户数的含义是一天内有多少注册成功的用户，这个时候可以类比登录日志，只要把登录日志的url换成注册日志的url就可以发现一天新增的用户数是多少。

同理恶意注册用户数也是类似的，一天同一个ip下注册成功的次数非常多。此ip恶意注册的可能性就很大。当然还需要进一步的分析，比如ip是否是一个大楼里面的出口ip，注册后此用户做了什么来判断。

从上面的分析可以看出举一反三，可从日志中可以看出运营中的很多内容，比如浏览商品的排行，用户访问时间，用户来源等等。

下面我们还从这条日志中分析一下安全的行为：

111.88.155.166 - - [17/Dec/2015:13:06:05 +0800] "POST /login HTTP/1.1" 200 0 "http://secilog.abc.com/login?langType=zh" "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/46.0.2490.86 Safari/537.36"

这还是一条登录日志，唯一和上面登录日志不一样的地方是服务器返回值。一个是302，一个是200.有什么区别的，302的意思是服务器进行过页面跳转，200还是返回此页面，从中就可以理解，这是一条登录失败的记录。很好，有这条记录就可以发现很多的安全行为。

恶意密码猜测，可以理解同一段时间，用户大量的登录失败，返回了很多登录失败记录。从这条定义中就可以发现规律，我们把时间放大到5分钟，当5分钟内，同一个ip有超过20次以上的登录失败行为，基本上可以断定在进行密码猜测。当密码猜测有自动的也有手动的，如果区分呢。我们看一下这个内容"http://secilog.abc.com/login?langType=zh"，这个含义是post提交的来源是"http://secilog.abc.com/login?langType=zh"这个网页，也就是从这个网页发起的。如果这个地址不对，极有可能是用工具来进行暴力破解。

同理cc攻击就更容易理解了，同一个ip在很短的时间内访问了大量的请求，基本上可以认为是cc攻击。其他的webshell，sql注入等也可以从日志中分析出部分来，但不是太准确，因为日志中指记录get请求的参数，post参数正常是不记录的。

从上面的分析中可以得知，日志中还是有很多宝贵的东西在里面，只是我们没有发现。

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