数据是数字化转型的基础。无论是在传统企业,还是在IT成熟度较高的金融、互联网等企业中,日志数据都是不可或缺的一个信息来源。日志记录了服务器、工作站、防火墙和应用软件等IT资源运行时的详细信息,对于IT运维有着重要的作用。Argus运维监控系统Syslog 日志接收和分析解决了以下难题:日志来源复杂,种类繁多,日志采集操作复杂,效率低下;在每天TB级以上的数据增量下,开源解决方案的扩展性和稳定性无法保证;日志数据中记录了丰富的信息,且存量巨大,日志价值挖掘困难;停留在被动排障阶段,无法及时发现业务异常,不能主动感知业务和IT的状态。 想吃透运维监控系统,就这一篇足够了!长春国内运维监控
运维监控的流程包括:
发现问题:当系统发生故障报警,我们会收到故障报警的信息定位问题:故障邮件一般都会写某某主机故障、具体故障的内容,我们需要对报警内容进行分析,比如一台服务器连不上:我们就需要考虑是网络问题、还是负载太高导致长时间无法连接,又或者某开发触发了防火墙禁止的相关策略等等,我们就需要去分析故障具体原因。解决问题:当然我们了解到故障的原因后,就需要通过故障解决的优先级去解决该故障。总结问题:当我们解决完重大故障后,需要对故障原因以及防范进行总结归纳,避免以后重复出现。 海南运维监控什么价格Argus运维监控系统Zabbix Agent 协议 Java实现, 实现 JDBC 协议采集。
随着数字化进程的加深,企业在分治了很久以后,开始进入到统一运维管理的阶段。由于“分久”,出现了敏稳两态不同的专业领域,传统企业运维的历史包袱很重,一些稳态的重中之重应用无法完全转移到敏态环境中,因此导致了数据的多样化、复杂程度极高等特点,比如日志数据、告警数据、调用链数据、拓扑数据以及流程产生的信息数据等,导致分治变得十分麻烦。另外,这些繁冗复杂的数据视角各异,没有可以从某一种业务视角或组件视角去看多样化工具的能力,加之混合云的出现,很多业务转移到公有云或私有云上,使得数据孤岛状态加重,治理起来更加困难。
现状需求:
1、监控工具种类繁多,缺乏全局视角,难以整合;
2、运维监控数据快速增长,尚未有效整合;
3、缺少智能运维分析手段,联动能力不足;
4、欠缺知识共享系统,未能对运维经验有效积累。
需求总结:
希望有一种手段能够通过人机合作的方式来完成知识的共享,把人的能力逐渐地变成一种组织和平台的能力。
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。 Argus运维监控系统数据采集与业务分析 展现分离架构。
运维监控系统一般采用分层的方式划分监控对象。在我们的监控系统中,主要关注以下几种类型的监控对象:1、主机监控,主要指主机节点软、硬件资源的一些监控数据。2、容器环境监控,主要指服务所处运行环境的一些监控数据。3、应用服务监控,主要指服务本身的基础数据指标,提现服务自身的运行状况。4、第三方接口监控,主要指调用其他外部服务接口的情况。对于应用服务和第三方接口监控,我们常用的指标包括:响应时间、请求量QPS、成功率。对于运维监控的告警信息,应该如何分析,或者说应该从哪些方向去分析呢?本地运维监控答疑解惑
自研ArgusNMS,增强网关功能,实现高效且准确的网络拓扑发现等功能。长春国内运维监控
监控贯穿应用的整个生命周期。即从程序设计、开发、部署、下线,监控是需要站在公司的业务角度去考虑,而不是针对某个监控技术的使用。监控的目标包括:对系统不间断的实时监控。实时反馈系统当前状态。保证服务可靠性安全性。保证业务持续稳定运行。
运维监控方法包括:健康检查。健康检查是对应用本身健康状况的监控,检查服务是否还正常存活。日志。日志是排查问题的主要方式,日志可以提供丰富的信息用于定位和解决问题。调用链监控。调用链监控可以完整的呈现出一次请求的全部信息,包括服务调用链路、所耗时间等。指标监控。指标是一些基于时间序列的离散数据点,通过聚合和计算后能反映出一些重要指标的趋势。 长春国内运维监控
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