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智能化運維監控聯系人

來源: 發布時間:2023-06-24

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。可由專業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。 什么是統一運維監控平臺?真的能提高IT運維效率嗎?智能化運維監控聯系人

Prometheus指標采集和查詢存儲方案-2020年

我們分一級監控平臺和二級集群Prometheus監控采集組件。一級提供kafka集群和Prometheus聚合組件,二級各集群部署Prometheus和Prometheus-kafka-adapter組件,采集和遠程送數據到一級的kafka集群。

該方案優點:

1.業務系統可以跨集群聚合數據,如圖k8s集群-1和k8s集群-2數據聚合到Top-1的Prometheus上。

2.一級監控平臺上只要有足夠的cpu、存儲資源,理論上可以水平擴展接入更多集群。2020年底采集的指標量每天3194億的量級,吞吐量達370萬/s。

3.采集端Prometheus可以保留極少數據,比如6小時的數據,減少資源消耗。而上層Prometheus由于落數據到時序數據庫influxdb中,可以保存一個月數據量甚至更多。

該方案沒做到什么:

1.采集端Prometheus擴容問題,單集群中數據規模受Prometheus原生的限制。

2.一級監控平臺上時序數據庫influxdb有單點問題,數據規模和數據安全性受其影響。 海南運維監控有哪些運維小白如何做好運維監控?

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。

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。 Argus運維監控系統配有Syslog 日志接收和分析。

運維監控從原有的被動式處理故障變為接收預警信息,提前發現潛在風險、提前解決問題,在IT故障波及業務運行之前的告警處置。及時發現業務系統各個單元故障,深度定位系統的故障根源,通過CMDB建立IT資源關聯關系并在故障發生時迅速發現潛在可能影響的業務。7*24小時不間斷、無遺漏監控,相對于人工巡檢而言,發現問題更及時完備。支持對不同硬件廠商/系列/型號、不同軟件類型/版本的全類指標監控和故障分析,內置告警處置知識庫,降低了運維工作對人的依賴程度。方便IT組織部門對人與硬件資源、虛擬資源之間的維護關系管理,助力IT報障責任劃分體系建設,為IT運維人員的工作績效提供依據。使業務部門感知到的運行故障頻次大量降低,提升對信息保障部門的信任度。打破信息孤島,集成運維監控升級!中國香港運維監控怎么樣

自研ArgusNMS,增強網關功能,實現高效且準確的網絡拓撲發現等功能。智能化運維監控聯系人

對于網絡設備的監控,也一般從設備性能、質量、狀態等維度入手。對于每臺網絡設備來說運維同學一般會關注如下等高頻場景:

網絡設備的運行狀態syslog(設備運行日志)的監控與告警;設備堆疊狀態下的(例如交換機堆疊)的監控與告警;網絡設備上每個物理端口的、流量、包量、錯包與端口狀態的監控與告警;網絡設備上邏輯端口(物理端口組合)的性能與狀態。

對于網絡設備的syslog告警來說,同樣也會面臨諸如:不同的廠商、設備類型與設備型號日志標準不統一等問題。

所以對于網絡設備syslog監控告警來說,首先是將眾多的網絡設備進行邏輯分組,以便于在一個分組內的設備均可以響應同一個告警關鍵字,并且這個分組粒度建議較細,這樣才能保障告警關鍵字的有效性與獨一性。在這里根據多年的運維經驗,建議syslog告警的分組模型由四個維度組成:廠商+類型+型號+用途例如:CISCO+交換機+EX43000-24T+內網接入層交換機,通過這個公式就描述出一個設備的邏輯分組。 智能化運維監控聯系人

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