湖北运维监控答疑解惑

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运维监控平台让运维工作不再繁琐。湖北运维监控答疑解惑

对于网络设备的监控，也一般从设备性能、质量、状态等维度入手。对于每台网络设备来说运维同学一般会关注如下等高频场景：

网络设备的运行状态syslog(设备运行日志)的监控与告警；设备堆叠状态下的(例如交换机堆叠)的监控与告警；网络设备上每个物理端口的、流量、包量、错包与端口状态的监控与告警；网络设备上逻辑端口(物理端口组合)的性能与状态。

对于网络设备的syslog告警来说，同样也会面临诸如：不同的厂商、设备类型与设备型号日志标准不统一等问题。

所以对于网络设备syslog监控告警来说，首先是将众多的网络设备进行逻辑分组，以便于在一个分组内的设备均可以响应同一个告警关键字，并且这个分组粒度建议较细，这样才能保障告警关键字的有效性与独一性。在这里根据多年的运维经验，建议syslog告警的分组模型由四个维度组成:厂商+类型+型号+用途例如:CISCO+交换机+EX43000-24T+内网接入层交换机，通过这个公式就描述出一个设备的逻辑分组。 山东运维监控什么价格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？

运维监控从原有的被动式处理故障变为接收预警信息，提前发现潜在风险、提前解决问题，在IT故障波及业务运行之前的告警处置。及时发现业务系统各个单元故障，深度定位系统的故障根源，通过CMDB建立IT资源关联关系并在故障发生时迅速发现潜在可能影响的业务。7*24小时不间断、无遗漏监控，相对于人工巡检而言，发现问题更及时完备。支持对不同硬件厂商/系列/型号、不同软件类型/版本的全类指标监控和故障分析，内置告警处置知识库，降低了运维工作对人的依赖程度。方便IT组织部门对人与硬件资源、虚拟资源之间的维护关系管理，助力IT报障责任划分体系建设，为IT运维人员的工作绩效提供依据。使业务部门感知到的运行故障频次大量降低，提升对信息保障部门的信任度。

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。 想要做好运维监控，这个命题很大，可想而知不是只要做好一件两件的事就能实现，必定是成体系、成规范。

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。 在运维监控中怎么样才算是故障，要报警呢？比如CPU的负载到底多少算高，用户态、内核态分别跑多少算高？重庆运维监控创新

基于Zabbix二开的开源监控和报警系统Argus入门之旅！湖北运维监控答疑解惑

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