2020年12月13日，據海外媒體報道，一個名為APT的網絡入侵組織把世界出名網管軟件廠商SolarWinds作為入侵目標。這次APT攻擊首先是對SolarWinds旗下的Orion網絡監控軟件更新服務器進行入侵，并在軟件更新（Orion）中植入了惡意代碼。透露大約有1.8萬客戶在其系統上部署了該更新，且對美國財政部高層領導使用的電子郵件系統也造成了影響。

SolarWinds的系統被攻擊之后，已導致全球許多組織的網絡遭到破壞，涉及的供應鏈范圍極為廣大，被稱為2020年美國極大網絡安全事件。

“太陽風”(SolarWinds) 是一家專職提供IT監控和運維解決方案的商業公司。其產品SolarWinds Orion Network Performance Monitor（NPM）是集網絡監測、設備性能維護管理、故障監控、網絡實時流量監控和歷史數據統計、匯總和歷史數據分析、虛擬數據中心監控、網絡拓撲監控等功能于一體的網絡管理系統。該軟件主要是用于企業內部網絡管理，目前全球客戶超過32萬家。SolarWinds作為一個齊全的IT管理系統還有一些功能的欠缺，而且中文支持也是一個國內推廣的難題。像同一類型的軟件Hostmonitor、CA Unicenter也是存在同樣的問題。 Argus是觀縱科技自主研發的it運維監控系統，旨在對信息中心軟硬件實施全天候無死角監控。哪個運維監控管理案例好用

觀縱在協調交付與研發做信創產品適配，幫助客戶在內部搭建信創環境的時候發現，如果想讓運維行業的信創產業高質量發展，是依靠自主創新研發產品是不夠的，還需要有領航者來為運維行業發展做“規劃”，給予客戶足夠的安全感和信任感。

如今，觀縱的Argus運維監控系統目前已獲得部分信創適配證書。未來觀縱將繼續投入人力與物力，對產品進行創新實踐，加快其在信創領域的運維場景落地應用，攜手上下游合作伙伴共建生態，領導智能運維行業向高質量發展。 信創智能運維監控管理平臺Argus運維監控全自動拓撲生成，準確率高達90%以上。

在信息系統的生命周期中，一般系統建設的時間大約為一年，而系統使用運維的時間大約四到七年或更長，因此，業界提出了“三分建設，七分管理”的運維監控管理。經過大致兩輪的信息化建設，企業信息化將逐步趨于成熟，后續信息化工作的重點之一便是做好系統的運維工作，保障系系統平穩運行，支撐業務發展。

信息保障部門日常運行管理條塊分割，網絡、應用、IT基礎環境等資源需要不同技能分工人員，在不同時段值守，當網絡設備發生變化時，無法迅速的適應。各類業務應用系統缺乏針對性的管理平臺，單從網元和資源個體進行管理的角度無法解決業務系統的監控要求，因為業務系統是由多個關聯資源及其關聯關系組成，一旦業務系統出現運行過慢、無法登錄、應用報錯等問題時，難以排查具體的故障點，從而影響業務系統故障恢復，也不利于業務系統的性能調優，造成單位IT資源與IT管理人員的“雙高”負荷運轉。沒有統一的實時監控IT運維是依托經驗式、補救式的事后運維。同樣的IT故障引發大范圍報障，需要通過監控鎖定故障源合并事件；同樣的IT故障在缺乏監控數據描述和處置經驗的支撐時，擅長不同技能的運維工程師處理效率有天壤之別；同樣的IT故障高頻復發，需要監控的分析優化資源配置。

中間件和數據庫組件監控：中間件和數據庫組件都統一提供sidecar模式部署的exporter進行指標采集，并配置監控告警。如果不是集群納管的數據庫，也可以開發自定義exporter（kingbase、greatdb等國產數據庫都走這個方式），也可以開發指標推到Prometheus的pushgateway（polardb國產數據庫走這個方式），還可以配置Prometheus去拉取各組件的metrics（etcd等中間件有提供標準的metrics）。

各業務集群怎么部署監控組件各業務集群都單獨部署Prometheus和grafana；在集群各節點部署有kubelet客戶端和demonset模式的node-exporter；在集群管理節點部署Deloyment模式的kube-state-metrics；而k8s的管理組件kube-scheduler、control-manager、etcd自帶metrics，不需要部署任何采集工具，而是在Prometheus的配置文件中配置各組件的metrics地址獲取指標數據；中間件和數據庫組件內帶有Sidecar模式的xxx-exporter（比如mysql-exporter），部署中間件和數據庫時就開始收集監控數據。 以 zabbix 為采集中心配合自研的 ArgusNMS 增強模塊為一組采集單元， ArgusEdge 的統一調度實現監管控的需求。

數據準入：所有數據對象化，定義固定字段、對象描述字段、對象具體數值三類，便于后續管理。數據血緣：數據采集階段記錄數據依賴關系，明確展示數據血緣，避免數據關聯錯誤同時可比較大化減少數據冗余。數據生命周期：嚴格控制數據存儲生命周期，定時對冗余數據進行清洗校驗，確保整體性能。數據完整性：基于數據血緣，對所有數據的完整性進行校驗，不僅對單條數據本身同時需要對上下關聯數據進行校驗。數據責任制：將各類數據的正確性和關聯性責任到各個專業團隊，從源頭控制數據質量。我們要運維監控的對象你是否了解呢？比如CPU到底是如何工作的？信創智能運維監控管理平臺

想吃透運維監控系統，就這一篇足夠了！哪個運維監控管理案例好用

Argus搭建可觀測性監控的原則客觀性、系統性、關聯性、預見性。低嵌入、無干擾的第三方視角觀測采集數據；不單一的只看某個指標，注重各觀測角度之間的整體性關系，系統的涵蓋所需觀察的每個方面，體現出被觀測對象較為完整的觀測結果；每個監控項或應用既具單獨性，又具相關性，而各要素和體關聯性系之間同樣存在這種“相互關聯或相互作用”的關系；任何事物的觀察都是基于時間的動態行為，監控的目的是要提早發現風險，避免發生故障，所以我們所有的監控行為都要對將來可能發生事件實現預判。 哪個運維監控管理案例好用

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