国产信创设备、软件监测管理之路面临这两大问题与挑战。挑战一：信创产业带来IT标准的重构，很多公司的系统软硬件需要符合信创标准，而这时的产品还处于可用阶段，在这期间会产生许多问题，为保障业务运维的安全，亟需一个可以兼容信创体系和支持国产化环境部署的监测软件对其进行监测管理。挑战二：大部分企业信创设备特用机房有多个品牌的国产化设备，需要一个系统既能监测国外设备，又能监测国外设备，而很多企业，特别是国外的监测软件，不支持监测信创的设备与信创的软件。一个集运维监控、运维自动化、运维安全合规、运维成本管控、运维协同等能力属性的大一统平台，是比较好解。信息运维监控联系方式
Zabbix 是 B/S 架构，抓取数据是通过客户端抓取的，在客户端必须有服务启动，该服务负责采集数据，数据会主动上报给服务端，也可让服务端连接客户端去抓取数据。客户端分为两种模式，即主动模式和被动模式。Argus运维监平台以 Zabbix 为基础，可同时兼容 不同版本的Zabbix，以 zabbix 为采集关键配合自研的 ArgusNMS 增强模块为一组采集单元， ArgusEdge 的统一调度实现监管控的需求。单一业务环境下可以支持多 组采集单元（多zabbix-server），实现真正意义上的分布式采集。 互联网运维监控电话运维监控体系一般来说包括数据采集、数据检测、告警管理、故障管理、视图管理和监控管理6大模块。
在云原生时代，基础设施与应用的部署构建都发生了极大变化，传统的监控方式已经无法适应云原生的场景。Prometheus支持对kubernetes和容器的监控，基本上是完美选择，那么通过Prometheus监控体系如何搭建PAAS监控体系？监控哪些对象？
k8s管理组件、节点、pod容器、各种中间件数据库组件指标：mysql、redis、kafka、rocketmq、activemq、zookeeper、elasticsearch、mongodb、nginx、clickhouse。同时，还提供了kingbase、polardb、GreatDB等国产数据库的监控。
怎么监控？
k8s组件监控：Prometheus直接拉取各组件的metrics接口数据；
节点监控：在各节点部署node_exporter，Prometheus自动发现所有节点对象拉取exporter提供的数据；
pod容器监控：用各节点部署的kubelet的cadivisor功能，使Prometheus自动发现并拉取cadivisor提供的容器运行时指标，并部署kube-state-metrics拉取pod容器元数据。
在信息系统的生命周期中，一般系统建设的时间大约为一年，而系统使用运维的时间大约四到七年或更长，因此，业界提出了“三分建设，七分管理”的运维监控管理。经过大致两轮的信息化建设，企业信息化将逐步趋于成熟，后续信息化工作的重点之一便是做好系统的运维工作，保障系系统平稳运行，支撑业务发展。
信息保障部门日常运行管理条块分割，网络、应用、IT基础环境等资源需要不同技能分工人员，在不同时段值守，当网络设备发生变化时，无法迅速的适应。各类业务应用系统缺乏针对性的管理平台，单从网元和资源个体进行管理的角度无法解决业务系统的监控要求，因为业务系统是由多个关联资源及其关联关系组成，一旦业务系统出现运行过慢、无法登录、应用报错等问题时，难以排查具体的故障点，从而影响业务系统故障恢复，也不利于业务系统的性能调优，造成单位IT资源与IT管理人员的“双高”负荷运转。没有统一的实时监控IT运维是依托经验式、补救式的事后运维。同样的IT故障引发大范围报障，需要通过监控锁定故障源合并事件；同样的IT故障在缺乏监控数据描述和处置经验的支撑时，擅长不同技能的运维工程师处理效率有天壤之别；同样的IT故障高频复发，需要监控的分析优化资源配置。 Argus运维监控系统Zabbix Agent 协议 Java实现， 实现 JDBC 协议采集。
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。国产运维监控值得推荐
Argus V3.4 重磅发布，打造完整的Iaas&Paas兼容感知，解耦Zabbix版本限制，生态无缝兼容。信息运维监控联系方式
对于服务器的监控同样也是从状态、性能与容量这几个维度入手。虽然SNMP也可以用于服务器监控，但相对于agent主动上报指标与数据会少很多。
服务器的状态监控主要包含服务器是否ping的通、agent上报是否超时与电源运行状态等等。对于性能与容量这两类维度，主要依赖当前OS的数据捕获，一般来说对于服务器监控来说在通用场景下主要关注CPU、内存、流量与包量这四个指标即可，但是别的指标也建议尽量捕获。
单个监控对象的数据丰富了会有如下好处：避免对象的监控盲点不同的监控数据点可以部分对应出该服务器所承载的业务特性指标，例如存储类业务也会关注disk_total_read、svctm_time_max、await_time_max等等系统指标生产的数据足够丰富能够催生出更加丰富的运维数据消费场景。服务器监控相对是很标准的监控模型，针对于物理服务器与虚拟机都有共性指标。这部分主要做到采集的数据丰富与上报的准确性(算法准确)。 信息运维监控联系方式
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