如何做好运维监控？

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

Agent尚在安装中
新创建的HECS可能是由于Agent尚在安装中，请稍后刷新查看。
未安装Agent
购买HECS时未勾选“主机安全基础版”那么新创建的HECS就没有安装主机安全的Agent。如需安装请参考手动安装Agent。

最近在做混沌工程,采用的是JPDA体系中的jvm agent技术的agentmain实现, 与公司的探针框架所采用的premain(-agent:xx)有联系,故专门研究了一下二者之间的影响

SkyWalking是一个针对分布式系统的APM（应用性能监控）系统，特别针对微服务、cloud native和容器化架构，其核心是个分布式追踪系统。它通过探针自动收集所需的指标，且基于探针技术对应用零侵入零耦合。通过这些调用链路以及指标，SkyWalking APM会感知应用间关系和服务间关系，并进行相应的指标统计。

解压后，进入目录，默认自带了agent，这个是用来追踪java项目的。我因为是用来追踪php项目，所以这个用不上，如果要追踪php项目，需要另外安装php的agent，请查看我另外一篇文章( linux安装sky-php-agent )

bin里面是启动文件

config目录里面是配置文件

webapp目录里面是UI界面项目文件和配置文件

默认情况下，只需要更改一下 config/applicationyml文件

默认的restHost和gRPCHost的IP为0000，我这里改成我这边内网的IP。这里要注意一下，一旦改了IP，就只能用这个IP，比如我这里改成了内网IP，那么用127001都不能访问。

如果需要更改UI界面访问的端口，可以修改 webapp/webappyml，里面配置文件很简单

注意一下，如果要想能够让受控端访问到skywalking服务，那么必须将12800端口对受控端服务器打开。WEB界面的端口，我这里是8081，大家可以改成自己需要的端口。

变更完配置后，就可以进去bin目录下，运行 startupsh ，服务就会启动。然后通过>