信創(chuàng)智能運(yùn)維監(jiān)控管理

來(lái)源: 發(fā)布時(shí)間:2023-05-07

對(duì)于網(wǎng)絡(luò)出口與網(wǎng)絡(luò)專(zhuān)線的有效監(jiān)控與分析,既能協(xié)助業(yè)務(wù)運(yùn)維同學(xué)有效地定位業(yè)務(wù)異常、評(píng)估業(yè)務(wù)服務(wù)質(zhì)量等,也能有效地度量業(yè)務(wù)整體運(yùn)營(yíng)成本,畢竟現(xiàn)在帶寬的使用成本在整體運(yùn)營(yíng)成本中也是占比越來(lái)越大。相信運(yùn)維同學(xué)多少都會(huì)遇到下面等較高頻的使用場(chǎng)景:

這條專(zhuān)線當(dāng)前利用率多少?

在已經(jīng)使用的流量中,某個(gè)IP使用了多少流量?這些所產(chǎn)生的流量是基于什么協(xié)議與方向?

專(zhuān)線與網(wǎng)絡(luò)出口的丟包率與時(shí)延是怎么樣的?

每條專(zhuān)線中主要是哪些務(wù)在用?哪個(gè)是“地主客戶”?對(duì)

于網(wǎng)絡(luò)流量的監(jiān)控來(lái)說(shuō),其實(shí)中心是一個(gè)分析平臺(tái),通過(guò)把采集到的各種流量包抓取過(guò)來(lái),然后再把相應(yīng)的流量送入分析集群。 argus運(yùn)維監(jiān)控平臺(tái)讓運(yùn)維工作不再繁瑣。信創(chuàng)智能運(yùn)維監(jiān)控管理

當(dāng)前,數(shù)字化時(shí)代正在加速到來(lái),企業(yè)IT運(yùn)維也迎來(lái)結(jié)構(gòu)性變革與新的發(fā)展機(jī)遇。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型在為企業(yè)業(yè)務(wù)與管理革新帶來(lái)挑戰(zhàn)的同時(shí),也對(duì)企業(yè)IT基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與運(yùn)維體系優(yōu)化提出更高的要求。IT運(yùn)維作為數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的底座,正在邁向平臺(tái)化、集約化方向發(fā)展,通過(guò)加強(qiáng)數(shù)據(jù)中心IT運(yùn)營(yíng)能力的支撐,為業(yè)務(wù)運(yùn)行提效增能?;趪?guó)家政策頒布、專(zhuān)業(yè)機(jī)構(gòu)趨勢(shì)解讀和落地實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)提煉,可將2022年信創(chuàng)IT運(yùn)維領(lǐng)域發(fā)展總結(jié)為如下幾點(diǎn):

1、運(yùn)維管理邁向平臺(tái)化、集約化方向發(fā)展;

2、信創(chuàng)國(guó)產(chǎn)化標(biāo)準(zhǔn)興起;

3、云上云下一體化運(yùn)維;

4、大數(shù)據(jù)技術(shù)的深入;

5、運(yùn)維和安全加速融合。

從國(guó)家政策推動(dòng)、協(xié)會(huì)機(jī)構(gòu)標(biāo)準(zhǔn)制定,到各行業(yè)單位用戶及供應(yīng)鏈上下游產(chǎn)商,都在為信創(chuàng)國(guó)產(chǎn)軟件不遺余力貢獻(xiàn)力量。與此同時(shí),我國(guó)數(shù)字化進(jìn)程之快,幾乎令身處其中的各行業(yè)以極快的速度完成了硬著陸。這也讓不少行業(yè)的企事業(yè)單位倍感壓力,比如要面對(duì)IT運(yùn)維手段滯后的窘境。IT運(yùn)維既是各行業(yè)在新基建浪潮下的必然選擇,也是信創(chuàng)國(guó)產(chǎn)軟件發(fā)展方向的必修課。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)如此跨越式增長(zhǎng),基礎(chǔ)設(shè)施的智能運(yùn)維功不可沒(méi)。畢竟在效率、產(chǎn)業(yè)規(guī)模擴(kuò)張等客觀要求下,粗暴人力的傳統(tǒng)模式無(wú)力應(yīng)付如今的IT運(yùn)維環(huán)境。 應(yīng)用智能化運(yùn)維監(jiān)控管理案例我們要運(yùn)維監(jiān)控的對(duì)象你是否了解呢?比如CPU到底是如何工作的?

對(duì)于網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的監(jiān)控,也一般從設(shè)備性能、質(zhì)量、狀態(tài)等維度入手。對(duì)于每臺(tái)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備來(lái)說(shuō)運(yùn)維同學(xué)一般會(huì)關(guān)注如下等高頻場(chǎng)景:

網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)syslog(設(shè)備運(yùn)行日志)的監(jiān)控與告警;設(shè)備堆疊狀態(tài)下的(例如交換機(jī)堆疊)的監(jiān)控與告警;網(wǎng)絡(luò)設(shè)備上每個(gè)物理端口的、流量、包量、錯(cuò)包與端口狀態(tài)的監(jiān)控與告警;網(wǎng)絡(luò)設(shè)備上邏輯端口(物理端口組合)的性能與狀態(tài)。

對(duì)于網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的syslog告警來(lái)說(shuō),同樣也會(huì)面臨諸如:不同的廠商、設(shè)備類(lèi)型與設(shè)備型號(hào)日志標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一等問(wèn)題。

所以對(duì)于網(wǎng)絡(luò)設(shè)備syslog監(jiān)控告警來(lái)說(shuō),首先是將眾多的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備進(jìn)行邏輯分組,以便于在一個(gè)分組內(nèi)的設(shè)備均可以響應(yīng)同一個(gè)告警關(guān)鍵字,并且這個(gè)分組粒度建議較細(xì),這樣才能保障告警關(guān)鍵字的有效性與獨(dú)一性。在這里根據(jù)多年的運(yùn)維經(jīng)驗(yàn),建議syslog告警的分組模型由四個(gè)維度組成:廠商+類(lèi)型+型號(hào)+用途例如:CISCO+交換機(jī)+EX43000-24T+內(nèi)網(wǎng)接入層交換機(jī),通過(guò)這個(gè)公式就描述出一個(gè)設(shè)備的邏輯分組。

IAAS層的監(jiān)控從IAAS層的組成這個(gè)維度來(lái)說(shuō),可以分為一個(gè)個(gè)獨(dú)一的資源對(duì)象來(lái)分類(lèi)監(jiān)控,針對(duì)每一類(lèi)對(duì)象可以分別從狀態(tài)、性能、容量、質(zhì)量這幾個(gè)維度描述,將不同的數(shù)據(jù)綜合為開(kāi)發(fā)與運(yùn)維的統(tǒng)一視角。監(jiān)控告警產(chǎn)品的建設(shè)是任重而道遠(yuǎn)的過(guò)程,坑也非常多。要考慮多種因素,技術(shù)后臺(tái)能力只是其中的一部分。

例如在DevOps的文化下,需要從更高的層面來(lái)統(tǒng)一視角(開(kāi)發(fā)視角&運(yùn)維視角)避免將監(jiān)控做成"開(kāi)發(fā)的監(jiān)控”與"運(yùn)維的監(jiān)控”。也需要更多的考慮監(jiān)控產(chǎn)品使用的雙態(tài)(用戶態(tài)&系統(tǒng)態(tài))與不同的權(quán)限(行業(yè)屬性)如何分類(lèi)設(shè)計(jì)。 自研ArgusNMS,增強(qiáng)網(wǎng)關(guān)功能,實(shí)現(xiàn)高效且準(zhǔn)確的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浒l(fā)現(xiàn)等功能。

遇到多集群場(chǎng)景問(wèn)題

多達(dá)上百個(gè)集群數(shù),而有些業(yè)務(wù)系統(tǒng)擁有多個(gè)集群,其多集群場(chǎng)景特點(diǎn)有:

服務(wù)發(fā)現(xiàn)隔離:Prometheus的服務(wù)發(fā)現(xiàn)機(jī)制無(wú)法發(fā)現(xiàn)多個(gè)集群的被監(jiān)控對(duì)象;

網(wǎng)絡(luò)隔離:跨集群可能存在連通性問(wèn)題;

業(yè)務(wù)需求:業(yè)務(wù)系統(tǒng)可能需要跨集群聚合數(shù)據(jù)。

只用Prometheus能解決嗎?

Prometheus本身只支持單機(jī)部署,沒(méi)有自帶支持集群部署,對(duì)于集群化和水平擴(kuò)展,官方和社區(qū)都沒(méi)有銀彈,需要合理選擇VictoriaMetrics、Thanos等開(kāi)源方案或自研方案。Prometheus的存儲(chǔ)空間也受限于單機(jī)磁盤(pán)容量,磁盤(pán)容量決定了單個(gè)Prometheus所能存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量,數(shù)據(jù)量大小又取決于被采集服務(wù)的指標(biāo)數(shù)量、服務(wù)數(shù)量、采集速率以及數(shù)據(jù)過(guò)期時(shí)間。在數(shù)據(jù)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(biāo)、降低采集速率、設(shè)置較短的數(shù)據(jù)過(guò)期時(shí)間等。 自研 ArgusNMS,增強(qiáng) Zabbix 網(wǎng)管功能, 實(shí)現(xiàn)模塊動(dòng)態(tài)擴(kuò)展。應(yīng)用智能化運(yùn)維監(jiān)控管理案例

Argus運(yùn)維監(jiān)控系統(tǒng)針對(duì) Zabbix 數(shù)據(jù)模型的場(chǎng)景優(yōu)化,定制了自定義拖拽的組合詳情頁(yè)面。信創(chuàng)智能運(yùn)維監(jiān)控管理

數(shù)據(jù)是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)。無(wú)論是在傳統(tǒng)企業(yè),還是在IT成熟度較高的金融、互聯(lián)網(wǎng)等企業(yè)中,日志數(shù)據(jù)都是不可或缺的一個(gè)信息來(lái)源。日志記錄了服務(wù)器、工作站、防火墻和應(yīng)用軟件等IT資源運(yùn)行時(shí)的詳細(xì)信息,對(duì)于IT運(yùn)維有著重要的作用。Argus運(yùn)維監(jiān)控系統(tǒng)Syslog 日志接收和分析解決了以下難題:日志來(lái)源復(fù)雜,種類(lèi)繁多,日志采集操作復(fù)雜,效率低下;在每天TB級(jí)以上的數(shù)據(jù)增量下,開(kāi)源解決方案的擴(kuò)展性和穩(wěn)定性無(wú)法保證;日志數(shù)據(jù)中記錄了豐富的信息,且存量巨大,日志價(jià)值挖掘困難;停留在被動(dòng)排障階段,無(wú)法及時(shí)發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)異常,不能主動(dòng)感知業(yè)務(wù)和IT的狀態(tài)。 信創(chuàng)智能運(yùn)維監(jiān)控管理

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