對于服務器的監(jiān)控同樣也是從狀態(tài),、性能與容量這幾個維度入手。雖然SNMP也可以用于服務器監(jiān)控,，但相對于agent主動上報指標與數據會少很多,。

服務器的狀態(tài)監(jiān)控主要包含服務器是否ping的通、agent上報是否超時與電源運行狀態(tài)等等,。對于性能與容量這兩類維度,，主要依賴當前OS的數據捕獲，一般來說對于服務器監(jiān)控來說在通用場景下主要關注CPU,、內存,、流量與包量這四個指標即可，但是別的指標也建議盡量捕獲,。

單個監(jiān)控對象的數據豐富了會有如下好處：避免對象的監(jiān)控盲點不同的監(jiān)控數據點可以部分對應出該服務器所承載的業(yè)務特性指標,，例如存儲類業(yè)務也會關注disk_total_read、svctm_time_max,、await_time_max等等系統指標生產的數據足夠豐富能夠催生出更加豐富的運維數據消費場景,。服務器監(jiān)控相對是很標準的監(jiān)控模型,，針對于物理服務器與虛擬機都有共性指標。這部分主要做到采集的數據豐富與上報的準確性(算法準確),。 對于運維監(jiān)控的告警信息,，應該如何分析，或者說應該從哪些方向去分析呢,？IT運維監(jiān)控管理方案

在信息系統的生命周期中,，一般系統建設的時間大約為一年，而系統使用運維的時間大約四到七年或更長,，因此,，業(yè)界提出了“三分建設，七分管理”的運維監(jiān)控管理,。經過大致兩輪的信息化建設,，企業(yè)信息化將逐步趨于成熟，后續(xù)信息化工作的重點之一便是做好系統的運維工作,，保障系系統平穩(wěn)運行,，支撐業(yè)務發(fā)展。

信息保障部門日常運行管理條塊分割,，網絡,、應用、IT基礎環(huán)境等資源需要不同技能分工人員,，在不同時段值守,，當網絡設備發(fā)生變化時，無法迅速的適應,。各類業(yè)務應用系統缺乏針對性的管理平臺,，單從網元和資源個體進行管理的角度無法解決業(yè)務系統的監(jiān)控要求，因為業(yè)務系統是由多個關聯資源及其關聯關系組成,，一旦業(yè)務系統出現運行過慢,、無法登錄、應用報錯等問題時,，難以排查具體的故障點,，從而影響業(yè)務系統故障恢復，也不利于業(yè)務系統的性能調優(yōu),，造成單位IT資源與IT管理人員的“雙高”負荷運轉,。沒有統一的實時監(jiān)控IT運維是依托經驗式、補救式的事后運維,。同樣的IT故障引發(fā)大范圍報障,，需要通過監(jiān)控鎖定故障源合并事件；同樣的IT故障在缺乏監(jiān)控數據描述和處置經驗的支撐時,，擅長不同技能的運維工程師處理效率有天壤之別,；同樣的IT故障高頻復發(fā),，需要監(jiān)控的分析優(yōu)化資源配置。 國產運維監(jiān)控產品排名不可錯過的運維監(jiān)控干貨,！

遇到多集群場景問題

多達上百個集群數,，而有些業(yè)務系統擁有多個集群，其多集群場景特點有：

服務發(fā)現隔離：Prometheus的服務發(fā)現機制無法發(fā)現多個集群的被監(jiān)控對象,；

網絡隔離：跨集群可能存在連通性問題,；

業(yè)務需求：業(yè)務系統可能需要跨集群聚合數據。

只用Prometheus能解決嗎,？

Prometheus本身只支持單機部署,，沒有自帶支持集群部署，對于集群化和水平擴展,，官方和社區(qū)都沒有銀彈,，需要合理選擇VictoriaMetrics、Thanos等開源方案或自研方案,。Prometheus的存儲空間也受限于單機磁盤容量,，磁盤容量決定了單個Prometheus所能存儲的數據量，數據量大小又取決于被采集服務的指標數量,、服務數量,、采集速率以及數據過期時間,。在數據量大的情況下,，我們可能就需要做很多取舍，比如丟棄不重要的指標,、降低采集速率,、設置較短的數據過期時間等。

中間件和數據庫組件監(jiān)控：中間件和數據庫組件都統一提供sidecar模式部署的exporter進行指標采集,，并配置監(jiān)控告警,。如果不是集群納管的數據庫，也可以開發(fā)自定義exporter（kingbase,、greatdb等國產數據庫都走這個方式）,，也可以開發(fā)指標推到Prometheus的pushgateway（polardb國產數據庫走這個方式），還可以配置Prometheus去拉取各組件的metrics（etcd等中間件有提供標準的metrics）,。

各業(yè)務集群怎么部署監(jiān)控組件各業(yè)務集群都單獨部署Prometheus和grafana,；在集群各節(jié)點部署有kubelet客戶端和demonset模式的node-exporter；在集群管理節(jié)點部署Deloyment模式的kube-state-metrics,；而k8s的管理組件kube-scheduler,、control-manager、etcd自帶metrics,，不需要部署任何采集工具,，而是在Prometheus的配置文件中配置各組件的metrics地址獲取指標數據,；中間件和數據庫組件內帶有Sidecar模式的xxx-exporter（比如mysql-exporter），部署中間件和數據庫時就開始收集監(jiān)控數據,。 Argus運維監(jiān)控系統Zabbix Agent 協議 Java實現,， 實現 JDBC 協議采集。

統一運維監(jiān)控平臺,，說到底本質上也是一個監(jiān)控系統,，監(jiān)控的基本能力是必不可少的，回歸到監(jiān)控的本質,，先梳理下整個監(jiān)控體系：①監(jiān)控系統的本質是通過發(fā)現故障,、解決故障、預防故障來為了保障業(yè)務的穩(wěn)定,。②監(jiān)控體系一般來說包括數據采集,、數據檢測、告警管理,、故障管理,、視圖管理和監(jiān)控管理6大模塊。而數據采集,、數據檢測和告警處理是監(jiān)控的小閉環(huán),，但如果想要真正把監(jiān)控系統做好，那故障管理閉環(huán),、視圖管理,、監(jiān)控管理的模塊也缺一不可。一個集運維監(jiān)控,、運維自動化,、運維安全合規(guī)、運維成本管控,、運維協同等能力屬性的大一統平臺,，是比較好解。系統一體化運維監(jiān)控管理平臺

Argus運維監(jiān)控系統數據采集與業(yè)務分析 展現分離架構,。IT運維監(jiān)控管理方案

Flow是一種數據交換方式,，其工作原理是：

Flow利用標準的交換模式處理數據流的第1個IP包數據，生成Flow緩存,，隨后同樣的數據基于緩存信息在同一個數據流中進行傳輸,，不再匹配相關的訪問控制等策略，Flow緩存同時包含了隨后數據流的統計信息,。

一個Flow流定義為在一個源IP地址和目的IP地址間傳輸的單向數據包流,，且所有數據包具有共同的傳輸層源、目的端口號,。

相對于會話(“Session”)而言,，“Flow”具備更細致的標識特征,，在傳統的TCP/IP五元組的基礎上增加了一些新的域值，至少包括以下幾個字段：

|源IP地址|目的IP地址|源端口|目的端口|IP層協議類型|ToS服務類型（dscp）|輸入物理端口（ifindex）|

以上七個字段可以唯1地確定任意一個數據包屬于哪個特定的Flow,。

換而言之,，任何一個字段出現了差異都意味著一個新Flow的發(fā)生。對于Flow的分析展示同樣也是要基于多維度的：

IP(目的與源),、port(目的與源),、業(yè)務、網絡架構,、城市,、IDC等。

具體所需的維度依賴于自己的業(yè)務場景,。Flow是廠商的私有協議,，業(yè)界也有多種的Flow格式。例如CISCO,、華為,、juniper等等的主流廠商的Flow也是均有一定差異性與優(yōu)劣的，常用的有NetFlow與SFlow,。所以這部分的后臺能力是需要有異構,。 IT運維監(jiān)控管理方案

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