信息数据库用户管理规范规定了哪些原则

（一）完善管理制度，强化监管力度。数据库系统的安全与企业自身内部的安全机制、内外网络环境、从业人员素质等密切相关。因此，企业应该完善网络系统安全规章制度，防范因制度缺陷带来的风险；企业应该规范 *** 作流程和故障处理流程，减少人为失误与故障，提高故障处理速度，缩短故障处理时间；企业应该通过建立科学合理的责任追究机制，防止出现由于工作态度、工作作风等各种人为因素导致的数据库安全事故。

（二）采取措施，确保数据库数据的安全。保证数据库数据的安全是数据库日常管理与维护工作的首要任务，企业需要采取的安全措施主要有：

（1）网络及 *** 作系统安全。网络系统是数据库应用的外部环境和基础，网络系统安全是数据库安全的第一道屏障。从技术角度讲，网络系统层次的安全防范技术有很多种，大致可以分为防火墙、数字签名与认证、入侵检测等。 *** 作系统是数据库系统的运行平台，能够为数据库系统提供一定程度的安全保护。

（2） *** 作系统的安全控制方法主要是采用隔离控制、访问控制、信息加密和审计跟踪。主要安全技术有 *** 作系统安全策略、安全管理策略等。

（3）加强用户身份验证。用户身份验证是数据库系统的重要防线。利用窗体身份验证数据库程序的漏洞，进而获取存储在数据库中的用户身份验证密码，这是目前对网络数据库攻击最常见的方式。对此，企业信息部门通常使用带有salt值的单向密码哈希值，以避免用户密码在数据库中以明文形式存储，减轻字典攻击带来的威胁。

（4）对重要数据加密。数据加密交换又称密码学，是计算机系统对信息进行保护的一种最可靠的办法。它利用密码技术对信息进行交换，实现信息隐蔽，从而有效保护信息的安全不受侵犯。数据库加密要求加解密的粒度是每个记录的字段数据。采用库外口加密的方式，对密钥的管理较为简单，只需借用文件加密的密钥管理方法，将加密后的数据块纳入数据库，在算法或数据库系统中做些必要的改动就行。这样有利于公共数据字典的使用和维护系统的完整性。

（5）做好数据库备份与恢复。数据备份是备份数据库某个时刻的数据状态，当系统出现意外时用来恢复系统。依靠网络办公的企业，其信息系统很可能随时被破坏而丢失数据。因此，数据库管理系统必须具备把数据库从错误状态恢复到某一已知的正确状态的功能，这就是数据库的恢复技术。

（三）开展数据库健康检查。为及时发现数据库系统存在的问题，在日常管理与维护中，数据管理员要对数据库开展健康检查。检查内容主要包括以下六个方面

（1）系统环境： *** 作系统版本、文件系统容量、内存交换区使用率、系统性能。

（2）数据库环境：数据库和补丁版本、是否有僵尸数据库进程、数据库节点数、是否有其他数据库产品及版本。

（3）日志记录：db2diag.log报错、db2inst1.nfy报错、是否有需要处理的DUMP文件。

（4）数据库健康状况：表空间利用率和状态、表空间容器利用率和状态、排序溢出、是否需要收集统计信息、是否需要数据重组、活动日志和日志所在文件系统利用率、死锁发生率、锁升级发生率、锁等待的百分比、编目Cache命中率、包Cache命中率、监视堆利用率、数据库堆利用率、数据库缓冲池命中率。

（5）数据库维护内容：最近一次统计信息收集时间、最近一次表数据重组时间、最近一次绑定包时间、最近一次数据库备份时间。

（6）数据库基本信息记录：数据库内存使用、环境变量。

数据库的管理日常工作

（1） 每天对数据库的运行状态 , 日志文件 , 备份情况 , 数据库的空间使用情况 , 系统资源的使用情况进行检查 , 发现并解决问题。

（2）每周对数据库对象的空间扩展情况 , 数据的增长情况进行监控 , 对数据库做健康检查 , 对数据库对象的状态做检查。

（3） 每月对表和索引等进行 Analyze, 检查表空间碎片 , 寻找数据库性能调整的机会 , 进行数据库性能调整 , 提出下一步空间管理

计划。对 ORACLE 数据库状态进行一次全面检查。

数据库管理的意义重大，关系到企业信息系统的正常运作，仍至整个企业的生死存亡。要做好数据库的日常管理与维护，不仅要求数据库管理员熟悉掌握专业技术知识，还要有足够的细心和高度的责任心。

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

1、国家把计算机机房分为A类、B类和C类，对三类机房的要求不一样，各项建设标准和运行指标要求依次降低。

2、针对温湿度，A类和B类机房要求一样，温度都是23±1℃，湿度均为40%~55% 。C类机房的温度为18~28℃，湿度35%~75%。

3.所以需要一套斯必得科技的动环监控系统，把温湿度控制在合适的范围内，保证机房内各个设备的正常运行

该参数来自GB50174-2008《电子信息系统机房设计规范》.

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