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從大數據的角度來超有錢娛樂 談談運維監控這件事兒

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小清爽同窗,擔任百度云監控產物規劃及設計,具有多年監控范疇產物履歷。

干貨概覽
做運維的人對監控這件事兒都太認識了,然則關于監控這么一件須生常談的事兒,咱們本日換個角度,從大數據的角度來望望有甚么新的發明。
為何要從大數據的角度來望監控這件事兒呢?起首,以人人最認識的服務器監控為例,固然道理很簡略,但從數據角度來望,其還是一個典型且完備的數據采集(監控數據采集)、闡發(報警)以及可視化(趨向圖、儀表盤)處置進程。
其次,監控范疇必要關切的數據不僅僅是服務器監控數據,還包括種種角度、種種泉源的數據,如日記數據、收集通訊數據等,數據呈現品種多、體量大以及時效性要求高的特色,切合典型的大數據根本特性。
Gartner在2016年第一次提出AIOps觀點時,AI代表了Algorithmic(算法),算法的基石恰是海量的數據,在2017年將AI寄義改成Artificial Intelligence(人工智能)后,一樣必要海量的數據進行處置以及進修。咱們從下文的Gartner描繪的AIOps平臺架構中一樣能望到數據關于AIOps、關于運維、關于監控的緊張性。

咱們從數據泉源的角度對監控數據進行分類,比較經常使用的幾種數據泉源以下:

  1. 機械數據,經常使用指數★★★★★,獵取難度★☆☆☆☆
  2. 日記數據,經常使用指數★★★★☆,獵取難度★★★☆☆
  3. 收集通訊數據,經常使用指數★☆☆☆☆,獵取難度★★★★★
  4. 撥測數據,經常使用指數★★★★☆,獵取難度★☆☆☆☆
  5. Agent代辦署理數據,經常使用指數★★☆☆☆,獵取難度★★★★☆
  6. 用戶舉動數據,經常使用指數★★★☆☆,獵取難度★★☆☆☆

指數僅供參考
這么多種數據泉源,各有甚么特色以及用途呢?接上去咱們具體聊一下:

機械數據
機械數據是指服務器、收集裝備等硬件或者虛構硬件運轉進程中發生的狀況數據,每每有對應的協定或者標準,例如SNMP、IPMI、WMI等。經由過程機械數據可以準確的把握營業承載平臺的根本運轉狀況,例如CPU、內存、磁盤等資本的使用環境以及收集流量環境,是運維監控范疇最經常使用的數據泉源,各類開源或者貿易監控產物對此類數據的處置也迥然不同,例如Zabbix、Nagios等。
云計算期間,一樣離不開機械數據,固然用戶不消炫海娛樂城再關切底層物理裝備的運轉狀況,但云廠商供應的各類云服務器、網關、負載平衡等虛構裝備一樣會發生大批機械數據,必要用戶時刻存眷,例如六合彩版路云服務器的資本使用環境、帶寬的使用環境、網關的負載環境等。
做好機械數據的監控可以說是做好運維監控的第一步,但僅僅無機器數據是不夠的,由于機械數據存在與營業運轉狀況擺脫的成績,機械運轉安穩、資本六合彩怎麼算足夠并不克不及夠代表營業運轉正常,這就必要咱們往豐厚本人的監控數據泉源,列位望官請去下望。

日記數據
日記數據是指運用法式、中間件以及機械等在運轉進程中由事宜觸發而發生的文本類數據,數據格局天真多樣。
日記數據的運用場景特別很是普遍,上到營業指標闡發,下到Bug追蹤定位,是監控范疇的萬能選手。但因為日記數據的天真性,要想行使好日記數據,必需先想好監控甚么,再經由過程擬定日記標準獵取到必要的數據。日記數據的采集以及闡發最經常使用的開源方案便是ELK Stack了,可以說已經經造成了肯定的行業規范。

收集通訊數據
收集通訊數據是指經由過程抓包獵取到的裝備間收集通訊數據,例如兩臺服務器之間存在收集通訊,經由過程抓包闡發可以具體的相識兩臺服務器之間通訊的端口、協定、數據量甚至內容。經常使用的方式是經由過程硬件裝備將收集流量進行鏡像,對鏡像數據進行闡發,以免滋擾營業數據的正常流轉。
收集通訊數據特別很是周全,只需有收集通訊實踐上就可以或許抓取到具體的數據,而不必要日記數據那樣提早擬定好數據輸入規定。想象一下你在治理一個生意業務完美分析運彩ptt體系,不必要吐任何日記就可以獵取到每一筆生意業務的具體環境,并且這類數據獵取方式還不會影響到運用的運轉,是否是很爽。
然則收集通訊數據的行使是較少的,難度也較大,小編私覺得首要是因為收集相關的運維以及營業相關的運維每每是不同的Team在擔任,不同運維團隊的存眷點以及側重點不同釀成的。收集運維團隊加倍關切收集自身的穩固性,對營業的懂得不黑白常深切,縱然經由過程抓包拿到具體數據,也很難進行具體的闡發。而營業相關的運維以及研發團隊對收集又缺少齊全的掌控,對收集的懂得也不夠粗淺。
此外,收集通訊數據也有其局限性,一些營業事宜可能不會發生網路通訊,也就沒有對應的數據,收集通訊的數據包剖析必要特別很是清晰運用層的規定,甚至許多數據被進行了加密,這都增大了網路通訊數據的行使難度。
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