IT運(yùn)維監(jiān)控系統(tǒng)大概價(jià)格

來源: 發(fā)布時(shí)間:2023-05-10

對于服務(wù)器的監(jiān)控同樣也是從狀態(tài)、性能與容量這幾個(gè)維度入手。雖然SNMP也可以用于服務(wù)器監(jiān)控,但相對于agent主動上報(bào)指標(biāo)與數(shù)據(jù)會少很多。

服務(wù)器的狀態(tài)監(jiān)控主要包含服務(wù)器是否ping的通、agent上報(bào)是否超時(shí)與電源運(yùn)行狀態(tài)等等。對于性能與容量這兩類維度,主要依賴當(dāng)前OS的數(shù)據(jù)捕獲,一般來說對于服務(wù)器監(jiān)控來說在通用場景下主要關(guān)注CPU、內(nèi)存、流量與包量這四個(gè)指標(biāo)即可,但是別的指標(biāo)也建議盡量捕獲。

單個(gè)監(jiān)控對象的數(shù)據(jù)豐富了會有如下好處:避免對象的監(jiān)控盲點(diǎn)不同的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)點(diǎn)可以部分對應(yīng)出該服務(wù)器所承載的業(yè)務(wù)特性指標(biāo),例如存儲類業(yè)務(wù)也會關(guān)注disk_total_read、svctm_time_max、await_time_max等等系統(tǒng)指標(biāo)生產(chǎn)的數(shù)據(jù)足夠豐富能夠催生出更加豐富的運(yùn)維數(shù)據(jù)消費(fèi)場景。服務(wù)器監(jiān)控相對是很標(biāo)準(zhǔn)的監(jiān)控模型,針對于物理服務(wù)器與虛擬機(jī)都有共性指標(biāo)。這部分主要做到采集的數(shù)據(jù)豐富與上報(bào)的準(zhǔn)確性(算法準(zhǔn)確)。 Argus運(yùn)維監(jiān)控系統(tǒng)針對 Zabbix 數(shù)據(jù)模型的場景優(yōu)化,定制了自定義拖拽的組合詳情頁面。IT運(yùn)維監(jiān)控系統(tǒng)大概價(jià)格

在云原生時(shí)代,基礎(chǔ)設(shè)施與應(yīng)用的部署構(gòu)建都發(fā)生了極大變化,傳統(tǒng)的監(jiān)控方式已經(jīng)無法適應(yīng)云原生的場景。Prometheus支持對kubernetes和容器的監(jiān)控,基本上是完美選擇,那么通過Prometheus監(jiān)控體系如何搭建PAAS監(jiān)控體系?監(jiān)控哪些對象?

k8s管理組件、節(jié)點(diǎn)、pod容器、各種中間件數(shù)據(jù)庫組件指標(biāo):mysql、redis、kafka、rocketmq、activemq、zookeeper、elasticsearch、mongodb、nginx、clickhouse。同時(shí),還提供了kingbase、polardb、GreatDB等國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫的監(jiān)控。

怎么監(jiān)控?

k8s組件監(jiān)控:Prometheus直接拉取各組件的metrics接口數(shù)據(jù);

節(jié)點(diǎn)監(jiān)控:在各節(jié)點(diǎn)部署node_exporter,Prometheus自動發(fā)現(xiàn)所有節(jié)點(diǎn)對象拉取exporter提供的數(shù)據(jù);

pod容器監(jiān)控:用各節(jié)點(diǎn)部署的kubelet的cadivisor功能,使Prometheus自動發(fā)現(xiàn)并拉取cadivisor提供的容器運(yùn)行時(shí)指標(biāo),并部署kube-state-metrics拉取pod容器元數(shù)據(jù)。 IT運(yùn)維監(jiān)控系統(tǒng)大概價(jià)格Argus運(yùn)維監(jiān)控系統(tǒng)配有Syslog 日志接收和分析。

Zabbix 是 B/S 架構(gòu),抓取數(shù)據(jù)是通過客戶端抓取的,在客戶端必須有服務(wù)啟動,該服務(wù)負(fù)責(zé)采集數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)會主動上報(bào)給服務(wù)端,也可讓服務(wù)端連接客戶端去抓取數(shù)據(jù)。客戶端分為兩種模式,即主動模式和被動模式。Argus運(yùn)維監(jiān)平臺以 Zabbix 為基礎(chǔ),可同時(shí)兼容 不同版本的Zabbix,以 zabbix 為采集關(guān)鍵配合自研的 ArgusNMS 增強(qiáng)模塊為一組采集單元, ArgusEdge 的統(tǒng)一調(diào)度實(shí)現(xiàn)監(jiān)管控的需求。單一業(yè)務(wù)環(huán)境下可以支持多 組采集單元(多zabbix-server),實(shí)現(xiàn)真正意義上的分布式采集。

運(yùn)維監(jiān)控的流程包括:

發(fā)現(xiàn)問題:當(dāng)系統(tǒng)發(fā)生故障報(bào)警,我們會收到故障報(bào)警的信息定位問題:故障郵件一般都會寫某某主機(jī)故障、具體故障的內(nèi)容,我們需要對報(bào)警內(nèi)容進(jìn)行分析,比如一臺服務(wù)器連不上:我們就需要考慮是網(wǎng)絡(luò)問題、還是負(fù)載太高導(dǎo)致長時(shí)間無法連接,又或者某開發(fā)觸發(fā)了防火墻禁止的相關(guān)策略等等,我們就需要去分析故障具體原因。解決問題:當(dāng)然我們了解到故障的原因后,就需要通過故障解決的優(yōu)先級去解決該故障??偨Y(jié)問題:當(dāng)我們解決完重大故障后,需要對故障原因以及防范進(jìn)行總結(jié)歸納,避免以后重復(fù)出現(xiàn)。 Argus運(yùn)維監(jiān)控全自動拓?fù)渖?,?zhǔn)確率高達(dá)90%以上。

當(dāng)前,數(shù)字化時(shí)代正在加速到來,企業(yè)IT運(yùn)維也迎來結(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)與管理革新帶來挑戰(zhàn)的同時(shí),也對企業(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,正在邁向平臺化、集約化方向發(fā)展,通過加強(qiáng)數(shù)據(jù)中心IT運(yùn)營能力的支撐,為業(yè)務(wù)運(yùn)行提效增能?;趪艺哳C布、專業(yè)機(jī)構(gòu)趨勢解讀和落地實(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)維管理邁向平臺化、集約化方向發(fā)展;

2、信創(chuàng)國產(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。

從國家政策推動、協(xié)會機(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)國產(chǎn)軟件不遺余力貢獻(xiàn)力量。與此同時(shí),我國數(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,基礎(chǔ)設(shè)施的智能運(yùn)維功不可沒。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)模式無力應(yīng)付如今的IT運(yùn)維環(huán)境。 運(yùn)維監(jiān)控中收到了故障報(bào)警,我們怎么處理呢?有什么更高效的處理流程嗎?一體化運(yùn)維監(jiān)控方案

快速讀懂智能化運(yùn)維監(jiān)控如何賦能IT可觀察性!IT運(yùn)維監(jiān)控系統(tǒng)大概價(jià)格

遇到多集群場景問題

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)制無法發(fā)現(xiàn)多個(gè)集群的被監(jiān)控對象;

網(wǎng)絡(luò)隔離:跨集群可能存在連通性問題;

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,沒有自帶支持集群部署,對于集群化和水平擴(kuò)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(jī)磁盤容量,磁盤容量決定了單個(gè)Prometheus所能存儲的數(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)過期時(shí)間等。 IT運(yùn)維監(jiān)控系統(tǒng)大概價(jià)格

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