通常来说企业级的监控系统应该是支持多种采集方式与多种采集对象的，例如可以用Agent主动上报、也要能支持SNMP、Xflow、IPMI等多种协议。
而针对于IaaS层具体支持的采集对象应该不少于物理服务器、操作系统指标(linux&windows)、网络设备、网络内会话信息、物理专线、网络出口等等。
不同的采集对象采用的采集方式也是不同的，例如：服务器系统指标可以用Agent上报、网络设备状态、流量、包量可以用SNMP采集等，具体采用哪种采集方式要根据业务场景与所需场景的数据量与类别而定。织云同样也支持多种采集方式与多种采集对象。
在大数据的时代背景下，数据采集这部分建议针对某一个具体的对象尽量采集的大而全，可能有些数据采集上来暂时没有直接用途，但是随着数据量级与数据间关联性的变化，对大量的原始数据，清洗、分析、加工后便能催生更多的数据消费场景。 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？本地运维监控套餐
对于IaaS层的监控，本质来说就是监控组成IaaS层的各个资源对象，那么资源对象代表什么呢？
例如物理服务器、交换机、一条专线与一个公网IP等等都是一个个资源对象。通常来说对于资源对象的监控可以分为以下4个维度。
状态的监控：通指设备的的状态，如设备的存活状态、网络设备的端口状态、电源、风扇状态等；
性能监控：通指设备内存大小，端口流量包量、CPU利用率等等；
质量监控：通指设备的丢包率、错包率、网络访问的延时等等；
容量监控：通指设备的负载使用率、专线带宽使用率、网络设备的负载使用率、服务器的负载使用率等等。 湖北运维监控服务电话Argus运维监控系统针对 Zabbix 数据模型的场景优化，定制了自定义拖拽的组合详情页面。
IAAS层的监控从IAAS层的组成这个维度来说，可以分为一个个独一的资源对象来分类监控，针对每一类对象可以分别从状态、性能、容量、质量这几个维度描述，将不同的数据综合为开发与运维的统一视角。监控告警产品的建设是任重而道远的过程，坑也非常多。要考虑多种因素，技术后台能力只是其中的一部分。
例如在DevOps的文化下，需要从更高的层面来统一视角(开发视角&运维视角)避免将监控做成"开发的监控”与"运维的监控”。也需要更多的考虑监控产品使用的双态(用户态&系统态)与不同的权限(行业属性)如何分类设计。
基于信创环境建立信创运维服务体系，满足跨平台对信创软硬件设备提供运维监控管理功能，包括不限于服务器（ARM架构、MIPS架构、X86架构等）、网络设备、数据库（国产数据库及非国产数据库）、应用服务器、存储、业务系统等全域多视角地监控和管理，帮助用户在极短时间发现问题、分析出原因、得出解决方案，使故障问题能够在极短时间内解决，保证业务系统的连续性。Argus 运维监控平台是跨区域、跨部门的运维系统监控平台，实现包括不限于服务器（ARM架构、MIPS架构、X86架构等）、网络设备、数据库（国产数据库及非国产数据库）、中间件、存储、业务系统等运维监控。通过对基础实施、信息系统、项目进度的总体监控实现运维体系的有效运行，保障信创项目顺利开展。提供自动化运维、智能化运维功能，打破了人工现场运维效率低下的现状；从信息采集、健康巡检、补丁分发等场景实现功能自动化；利用智能学习、大数据分析、机器学习等技术手段，实现故障从人工处理到无人值守的变革，降低故障处理时间的同时，实现被动运维到主动干预的转变。我们要运维监控的对象你是否了解呢？比如CPU到底是如何工作的？
监控是整个运维以及产品整个生命周期非常重要的一环，它旨在事前能够及时预警发现故障，事中能够结合监控数据定位问题，事后能够提供数据用于分析问题。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。其主要的服务对象有：技术和业务。技术通过监控系统可以了解技术的环境状态，可以帮助检测、诊断、解决技术环境中的故障和问题。然而运维监控系统的实质目标是业务，是为了更好的支持业务运行，确保业务的持续开展。所以监控的目的可以简单归纳如下：1、能够对系统进行7*24小时的实时监控 2、能够及时反馈系统状态 3、保证平台的稳定运行 3、保证服务的安全可靠 4、保证业务的持续运行我们要运维监控这个东西的什么属性？比如CPU的使用率、负载、用户态、内核态、上下文切换。哪些运维监控共同合作
Argus运维监控事件聚合的同时， 保留了每一条事件的详情， 以便深入分析。本地运维监控套餐
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。 本地运维监控套餐
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