当前，数字化时代正在加速到来，企业IT运维也迎来结构性变革与新的发展机遇。企业数字化转型在为企业业务与管理革新带来挑战的同时，也对企业IT基础设施建设与运维体系优化提出更高的要求。IT运维作为数字基础设施建设的底座，正在迈向平台化、集约化方向发展，通过加强数据中心IT运营能力的支撑，为业务运行提效增能。基于国家政策颁布、专业机构趋势解读和落地实践经验提炼，可将2022年信创IT运维领域发展总结为如下几点：
1、运维管理迈向平台化、集约化方向发展；
2、信创国产化标准兴起；
3、云上云下一体化运维；
4、大数据技术的深入；
5、运维和安全加速融合。
从国家政策推动、协会机构标准制定，到各行业单位用户及供应链上下游产商，都在为信创国产软件不遗余力贡献力量。与此同时，我国数字化进程之快，几乎令身处其中的各行业以极快的速度完成了硬着陆。这也让不少行业的企事业单位倍感压力，比如要面对IT运维手段滞后的窘境。IT运维既是各行业在新基建浪潮下的必然选择，也是信创国产软件发展方向的必修课。
数字经济如此跨越式增长，基础设施的智能运维功不可没。毕竟在效率、产业规模扩张等客观要求下，粗暴人力的传统模式无力应付如今的IT运维环境。 打破信息孤岛，集成运维监控升级！北京运维监控经验丰富
相比传统规则类监控，日志异常检测可以让运维人员做到“轻松运维”——不用再设置大量繁琐的监控规则，也无需再设置多样的告警触发阈值，就可以快速检测并发现日志的异常。这一功能还能降低对运维工程师经验的要求，帮助客户减少因人员流动带来的系统监控不稳定的风险。当前，Argus运维监控系统已经在运营商以及金融客户的多个项目中得到了良好的实践，能快速适应业务日志变化，高效实现对不同业务场景的监控覆盖，帮助客户提高日志运维故障诊断和维护的效率，提升企业的业务可用性及稳定性。 方案运维监控有哪些Argus运维监控全自动拓扑生成，准确率高达90%以上。
大集群场景特点数据规模大：监控对象targets多，数千万时序数据time-series，单Prometheus负载非常高。
当series数据超过300万时，Prometheus内存增长较为明显，需要使用较大内存的机器来运行。压测过程中，我们使用了工具去生成预期数目的series，工具生成的series每个label的长度及值的长度都较小，固定为10个字符左右。我们的目的是观察相对负载变化，实际生产中由于label长度不同，服务发现机制（比如Pod频繁重启）的消耗不同，相同的series数目所消耗的负载会比压测中高不少。目前Argus有好几个集群的采集端Prometheus消耗内存在30G以上，这会导致查询效率下降，严重的会导致OOM，有的大集群内存消耗达几百G。
运维监控系统智能告警的整体成效明显。结合预警和健康诊断后终在告警触发环节形成可配置 化派单和收敛模型。可随时满足运维团队的各种派单规则。有效抑制同类型告警事件以及存在从属关系告警事件， 同样实现界面化配置，整体抑制无需处理的告警工单 40%。整个智能告警模块全部自主研发，并实现标准的告警接 入模块，可快速对接开源监控工具以及专业管理软件提 供的监控功能。以历史监控数据做为样本，通过算法学习形成预警 基线。 实作为告警的前置动作，结合监控数据触发健康诊 断流程。 逐步扩充基线绘制的场景，在隐患出现期间提前介 入。企业级运维监控系统体系化建设指南。
Prometheus指标采集和查询存储方案-2020年
我们分一级监控平台和二级集群Prometheus监控采集组件。一级提供kafka集群和Prometheus聚合组件，二级各集群部署Prometheus和Prometheus-kafka-adapter组件，采集和远程送数据到一级的kafka集群。
该方案优点：
1.业务系统可以跨集群聚合数据，如图k8s集群-1和k8s集群-2数据聚合到Top-1的Prometheus上。
2.一级监控平台上只要有足够的cpu、存储资源，理论上可以水平扩展接入更多集群。2020年底采集的指标量每天3194亿的量级，吞吐量达370万/s。
3.采集端Prometheus可以保留极少数据，比如6小时的数据，减少资源消耗。而上层Prometheus由于落数据到时序数据库influxdb中，可以保存一个月数据量甚至更多。
该方案没做到什么：
1.采集端Prometheus扩容问题，单集群中数据规模受Prometheus原生的限制。
2.一级监控平台上时序数据库influxdb有单点问题，数据规模和数据安全性受其影响。 Argus运维监控系统配备统一的事件分析概览，各类事件统计结果一览无余。方案运维监控有哪些
自研 ArgusNMS，增强 Zabbix 网管功能， 实现模块动态扩展。北京运维监控经验丰富
中间件和数据库组件监控：中间件和数据库组件都统一提供sidecar模式部署的exporter进行指标采集，并配置监控告警。如果不是集群纳管的数据库，也可以开发自定义exporter（kingbase、greatdb等国产数据库都走这个方式），也可以开发指标推到Prometheus的pushgateway（polardb国产数据库走这个方式），还可以配置Prometheus去拉取各组件的metrics（etcd等中间件有提供标准的metrics）。
各业务集群怎么部署监控组件各业务集群都单独部署Prometheus和grafana；在集群各节点部署有kubelet客户端和demonset模式的node-exporter；在集群管理节点部署Deloyment模式的kube-state-metrics；而k8s的管理组件kube-scheduler、control-manager、etcd自带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组件的metrics地址获取指标数据；中间件和数据库组件内带有Sidecar模式的xxx-exporter（比如mysql-exporter），部署中间件和数据库时就开始收集监控数据。 北京运维监控经验丰富
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