什么是IT运维服务

统一监控平台，说到底本质上也是一个监控系统，监控的基本能力是必不可少的，回归到监控的本质，先梳理下整个监控体系：

① 监控系统的本质是通过发现故障、解决故障、预防故障来为了保障业务的稳定。

② 监控体系一般来说包括数据采集、数据检测、告警管理、故障管理、视图管理和监控管理6大模块。而数据采集、数据检测和告警处理是监控的最小闭环，但如果想要真正把监控系统做好，那故障管理闭环、视图管理、监控管理的模块也缺一不可。

一、数据采集

1、采集方式

数据采集方式一般分为Agent模式和非Agent模式；

Agent模式包括插件采集、脚本采集、日志采集、进程采集、APM探针等

非Agent模式包括通用协议采集、Web拨测、API接口等

2、数据类型

监控的数据类型有指标、日志、跟踪数据三种类型。

指标数据是数值型的监控项，主要是通过维度来做标识。

日志数据是字符型的数据，主要是从中找一些关键字信息来做监控。

跟踪型数据反馈的是跟踪链路一个数据流转的过程，观察过程中的耗时性能是否正常。

3、采集频率

采集频率分秒级、分钟级、随机三种类型。常用的采集频率为分钟级。

4、采集传输

采集传输可按传输发起分类，也可按传输链路分类。

按传输发起分类有主动采集Pull（拉）、被动接收Push（推）

按传输链路分类有直连模式、Proxy传输。

其中Proxy传输不仅能解决监控数据跨网传输的问题，还可以缓解监控节点数量过多导致出现的数据传输的瓶颈，用Proxy实现数据分流。

5、数据存储

对于监控系统来说，主要有以下三种存储供选择

① 关系型数据库

例如MySQL、MSSQL、DB2；典型监控系统代表：Zabbix、SCOM、Tivoli；

由于数据库本身的限制，很难搞定海量监控的场景，有性能瓶颈，只在传统监控系统常用

② 时序数据库

为监控这种场景设计的数据库，擅长于指标数据存储和计算；例如InfluxDB、OpenTSDB（基于Hbase）、Prometheus等；典型监控系统代表：TICK监控框架、 Open-falcon、Prometheus

③ 全文检索数据库

这类型数据库主要用于日志型存储，对数据检索非常友好，例如Elasticsearch。

二、数据检测

1 数据加工

① 数据清洗

数据清洗比如日志数据的清洗，因为日志数据是非结构化的数据，信息密度较低，因此需要从中提取有用的数据。

② 数据计算

很多原始性能数据不能直接用来判断数据是否产生异常。比如采集的数据是磁盘总量和磁盘使用量，如果要检测磁盘使用率，就需要对现有指标进行一个简单的四则运算，才能得到磁盘使用率。

③ 数据丰富

数据丰富就是给数据打上一些tags标签，比如打上主机、机房的标签，方便进行聚合计算。

④ 指标派生

指标派生指的是通过已有的指标，通过计算得出新的指标。

2 检测算法

有固定规则和机器学习算法。固定算法是较为常见的算法，静态阈值、同比环比、自定义规则，而机器学习主要有动态基线、毛刺检测、指标预测、多指标关联检测等算法。

无论是固定规则还是机器学习，都会有相应的判断规则，即常见的< > >=和and/or的组合判断等。

三、告警管理

1 告警丰富

告警丰富是为了后续告警事件分析做准备，需要辅助信息去判断该怎么处理、分析和通知。

告警丰富一般是通过规则，联动CMDB、知识库、作业历史记录等数据源，实现告警字段、关联信息的丰富；通过人工打Tags也是一种丰富方式，不过实际场景下由于人工成本高导致难以落地。

2 告警收敛

告警收敛有三种思路：抑制、屏蔽和聚合

① 抑制

即抑制同样的问题，避免重复告警。常见的抑制方案有防抖抑制、依赖抑制、时间抑制、组合条件抑制、高可用抑制等。

② 屏蔽

屏蔽可预知的情况，比如变更维护期、固定的周期任务这些已经知道会发生的事件，心里已经有预期。

③ 聚合

聚合是把类似或相同的告警进行合并，因为可能反馈的是同一个现象。比如业务访问量升高，那承载业务的主机的CPU、内存、磁盘IO、网络IO等各项性能都会飙升，这样把这些性能指标都聚合到一块，更加便于告警的分析处理。

3 告警通知

① 通知到人

通过一些常规的通知渠道，能够触达到人。

这样在没有人盯屏的时候，可以通过微信、短信、邮件触发到工作人员。

② 通知到系统

一般通过API推送给第三方系统，便于进行后续的事件处理

另外还需要支持自定义渠道扩展（比如企业里有自己的IM系统，可以自行接入）

四、故障管理

告警事件必须要处理有闭环，否则监控是没有意义的。

最常见还是人工处理：值班、工单、故障升级等。

经验积累可以把人工处理的故障积累到知识库里面，用于后续故障处理的参考。

自动处理，通过提取一些特定告警的固化的处理流程，实现特定场景的故障自愈；比如磁盘空间告警时把一些无用日志清掉。

智能分析主要是通过故障的关联分析、定位、预测等AI算法，进一步提升故障定位和处理的效率；

1 视图管理

视图管理也属于增值性功能，主要是满足人的心理述求，做到心中有底，面向的角色很多（领导、管理员、值班员等）。

大屏：面向领导，提供全局概览

拓扑：面向运维人员，提供告警关联关系和影响面视图

仪表盘：面向运维人员，提供自定义的关注指标的视图

报表：面向运维人员、领导，提供一些统计汇总报表信息，例如周报、日报等

检索：面向运维人员，用于故障分析场景下的各类数据检索

2 监控管理

监控管理是企业监控落地过程中的最大挑战。前5个模块都是监控系统对外提供的服务功能，而监控管理才是面向监控系统自身的管理和控制，关注真正落地的过程的功能呈现。主要有以下几个方面：

配置：简单、批量、自动

覆盖率：监控水平的衡量指标

指标库：监控指标的规范

移动端：随时随地处理问题

权限：使用控制

审计：管理合规

API：运维数据最大的来源，用于数据消费

自监控：自身稳定的保障

为了实现上述监控六大基础能力模块，我们可以按如下架构设计我们的统一监控平台。

主要分三层，接入层，能力层，功能层。

接入层主要考虑各种数据的接入，除了本身Agent和插件的采集接入，还需要支持第三方监控源的数据接入，才能算一个完整的统一监控平台。

能力层主要考虑监控的基础通用能力，包含数据采集模块、数据存储模块、数据加工模块、数据检测模块、AI分析模块。

功能层需要贴近用户使用场景，主要有管理、展示两类功能，在建设的过程中可以不断丰富功能场景。

另外，考虑到数据的关联关系，为未来的数据分析打下基础，监控和CMDB也需要紧密联动，所有的监控对象都应该用CMDB进行管理，另外，还可以配置驱动监控为指导理念，实现监控的自动上下线，告警通知自动识别负责人等场景，简化监控的维护管理。

为了统一监控平台能够在企业更好的落地，我们需要配备对应的管理体系，其中最重要的是指标管理体系。

指标管理体系的核心理念：

监控的指标体系是以CMDB为骨架，以监控指标为经脉，将整个统一监控平台的数据有机整合起来。

贯穿指标的生命周期管理，辅以指标的管理规范，保障监控平台长久有序的运行。

从企业业务应用的视角出发，一般将企业监控的对象分为6层，也可以根据企业自己的情况进行调整：

基础设施层

硬件设备层

*** 作系统层

组件服务层

应用性能层

业务运营层

IT管理和运维工作涵盖了各行业的各岗位中，如何提高工作效率，规避风险，更好的做好IT管理和运维工作，已经成为一个不断探索和研究的新兴课题。笔者认为，应从两个层面加强和完善IT管理和运维工作，可以改善IT运维工作的现状。

方法/步骤

转变IT运维管理工作方式和理念。强调从技术型向管理型转变。各企事业单位的应用系统和网络系统已经成支撑业务正常运转的重要基础，保证应用系统和网络系统的正常运行和使用成为了IT运维工作的重中之重。IT运维部门的职能应当从传统的重服务轻管理，逐步转变为服务与管理并行，规范化与人性化相辅相成的模式，以适应现代化信息的工作模式。

建立完善的内部信息共享平台。从基础设施。应用系统和业务服务三个方面打造完善的信息共享和资源监控平台。能建立有效的信息资源库，减低对关键技术人员的依赖，为日常IT运维和 管理工作提供有效的保障：基础设施管理方面，对网络，应用系统软、硬件等资源进行细化管理，详细记录电子设备的出入库、维保、报废等环节。保证资源的有效 利用；应用系统管理方面，对于各类应用系统的备份，日常维护进行有效管理控制，保证所有应用系统数据的一致性、准确性、及时性、可用性和完整性，并根据实 际需要不断进行改进、完善或更新；业务服务管理方面，尽可能的记录所有的事件要素，包括问题描述、解决方案、 *** 作人员等等。使得部门对人员的考核有了量化 的标准，同时这个过程也有助于知识积累，形成有效的知识库，可以极大地减少对关键人员的依赖，降低人员流失的风险。

清理、简化现有IT运维管理制度。形成适合企事业单位管理实际的制度体系。以建立完整、规范、有效的内部规章制度体系为目标，紧密联系工作实际，按照适用、可行、合法、有效的原则，对现有规章制度进行全面的自查和清理。按照IT运维管理工 作的职能分工分层次、分步骤地对制订的各项内部管理制度规程进行分类清理，从制度内容的适用性、可行性、依据和效力的合法性、执行的有效性等方面进行了逐 条审核，并结合实际工作，对上级部门制订的内部管理制度与当前实际工作不符的情况进行修订和完善。逐步摈弃传统的“人管人”的工作模式，形成以制度带动 人，以制度带动工作的长效机制。

建立例行巡查和通报制度。IT运维部门的负责人和业务主管可通过内部信息共享这一平台，对业务进行有效的 监督。一是定期对记录的相关事项进行巡查，审计已登记发生事项的规范性。二是对正在发生的事件实时跟踪，及时了解事件的进展状况。规范各个流程的 *** 作，从 源头避免业务差错的发生。三是建立采集问题，核实整改问题及问题通报三个环节的通报机制，以提升力IT运维管理的效率。

加强与内部审计部门的业务合作。内部控制审计对组织治理、风险管理、改善控制效率和效果等方面有很大的促进作用。IT运维部门可配合内部审计部门进行运维管理，将内部控制审计作为常态化审计类型，通过这种方式，突出内控特点，运用规范的审计方法和评价体系，注重从控制、风险、管理等宏观层面查找问题、提出建议，以达到促进IT运维管理工作，完善内控和加强管理的目的。

通过内部审计部门，加强督导、整改等工作的实效。在IT运维管理工作的过程中，不仅要发现问题解决问题，更重要的是要形成完善的IT运维管理工作规范和流程，在这点上。可以通过内部审计部门对企事业单位内部进一步规范制度、程序和方法，形成对风险进行事前防范、事中控制、事后监督和纠正的动态过程和机制，强化重要业务环节的风险控制。加大检查力度，切实有效地推进督导、整改工作，建立内控管理的长效机制。

加强与内部审计部门的沟通交流和人员培训，培养复合型管理人员。定期组织IT运维人员和内部审计人员进行学习交流，探讨内控管理中存在的问题，交流内控管理的心得体会，充分发挥IT运维的技术优势和内控的管理优势，通过良好的内部沟通机制和完善的信息共享平台，建立内部控制体系运行网络和内部控制管理组织体系。

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其次，通过浏览北京it外包的其他相关信息，我们了解到，想要做到合格的it运维服务也应该针对不同的软件系统制定不同的应用系统服务方案，我们在企业中常见的应用系统包括员工管理系统、政府企业管理系统、城市信息关系系统等等应用系统。不同的系统面向不同的用户，因此保证这些系统的良好运行对用户数据的管理以及系统相关的运行机制的管理都是相当重要的。

想要做到合格的it运维服务是非常难得，除了要有专业的知识积累，更重要的就是专业技术，这也是目前很多企业最看重的一点，毕竟运维在整个企业系统中的作用是相当重要的，可以说会直接影响人员办公效率。目前很多企业在it运维这块比较倾向外包模式，这对于it运维厂商来说是机遇也是挑战，it运维厂商在专注自身技术的同时，更应该与时俱进，多多关注北京it外包最新消息。

IT智能运维必须以大数据为基础，所以企业必须具有采集IT全层级数据的能力，并能实现数据融合，结合机器学习、智能算法，对IT运维实现洞察，获得预见性。

现在推IT智能运维的服务商国内有几家，我比较认可博睿数据提出的数据为本的理念，没有数据就是无水之源，所以企业别被概念忽悠，先踏实做数据采集和融合，智能运维是水到渠成的事

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