技术运维监控

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。 Argus运维监控系统Zabbix Agent 协议 Java实现， 实现 JDBC 协议采集。技术运维监控

整个饿了么监控系统在演进过程中主要分为如下3个阶段：

第一阶段：主要由Statsd/Graphite/Grafana负责业务层的监控，ETrace负责全链路监控，Zabbix负责服务器层面的监控，ELog负责分布式日志搜索；

第二阶段：整个饿了么也从单IDC演进成异地多活架构，所以对监控也提出了更高的要求，基于这个我们也自研LinDB，以支持多活架构下的监控，Zabbix慢慢被ESM/InfluxDB/Grafana所替换，使用ELK替换原来的日志方案；

第三阶段：主要做一个减法，即把原来StatsD/Graphite/ETrace/ESM/InfluxDB统一到了EMonitor+LinDB这样的平台，以提供给用户一套统一的监控平台，日志开始使用阿里云的SLS。 服务运维监控服务价格Argus运维监控系统数据采集与业务分析 展现分离架构。

一般公司里的运维，大致可以分为基础运维、应用运维、运维开发、监控组四大部分，而运维监控是所有运维的基础。1、基础运维，负责IDC运维，服务器上下架，网络设备等。2、应用运维，也就是systemadministrator，系统管理员。3、运维开发，负责运维工具的开发，系统开发等，例如开发监控系统，代码发布系统。4、监控组，也就是24小时值班的工作人员，需要时刻关注服务器，网站的状况，出现问题后，尽快时间联系相关运维以及研发人员。

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。 Argus优化了 Promethues Exporter Http 采集接入流程，可自动创建指标。

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。 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？新疆运维监控服务保证

Argus运维监控系统从展现、指标模型构建、数据采集等维度对Zabbix进行增强。技术运维监控

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。 技术运维监控

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