IT运维监控具有性能稳定、用户界面友好、跨平台、易实施、易集成等特点，可极大地简化IT设施和业务系统的监控管理。越来越多的客户都在考虑或采纳业务集中的方案。然而业务系统集中后，不仅增加运行维护的工作强度，而且会使集中的系统变得更加繁杂。有效的系统和应用监控体系成为了解业务资源的使用状况，及时发现可能导致系统故障的隐患，实现系统运营保障的关键。另一方面，借助于集中监控解决方案，用户能够正确和及时地了解系统的运行状态，发现影响整体系统运行的瓶颈，帮助系统人员进行必要的系统优化和配置变更，甚至为系统的升级和扩容提供依据。强有力的监控和诊断工具还可以帮助运行维护人员快速地分析出应用故障原因，把他们从繁杂重复的劳动中解放出来。维护人员快速地分析出应用故障原因，把他们从繁杂重复的劳动中解放出来。因此，很多客户的 IT 部门提出建立集中 IT 管理系统的需求，监控的内容包括网络、服务器、数据库、中间件和应用。通过集中监控系统及时发现系统中的故障，减少故障处理时间。Argus运维监控系统配有Syslog 日志接收和分析。机房一体化运维监控管理
监控是一项非常重要的运维工作，尤其对于一些比较重要的业务，如果没有监控，就只能等着用户反馈。常见的开源监控软件有 Cacti、Nagios、Zabbix、Smokeping 和 Open-falcon 等。Cacti 和 Smokeping 倾向于基础监控，成图非常漂亮。Cacti、Nagios 和 Zabbix 服务端监控中心需要 PHP 环境支持，其中 Zabbix 和 Cacti 需要安装 MySQL 作为存储数据库。Nagios 不用存储历史数据，注重服务或监控项的状态。Zabbix 会获取服务或监控项目的数据，把数据记录到数据库中，可以成图查看。Argus是基于Zabbix的IT运维监控平台，打造完整的Iaas&Paas兼容感知解耦Zabbix版本限制，生态无缝兼容 有哪些运维监控管理系统Argus运维监控系统配备统一的事件分析概览，各类事件统计结果一览无余。
数据准入：所有数据对象化，定义固定字段、对象描述字段、对象具体数值三类，便于后续管理。数据血缘：数据采集阶段记录数据依赖关系，明确展示数据血缘，避免数据关联错误同时可比较大化减少数据冗余。数据生命周期：严格控制数据存储生命周期，定时对冗余数据进行清洗校验，确保整体性能。数据完整性：基于数据血缘，对所有数据的完整性进行校验，不仅对单条数据本身同时需要对上下关联数据进行校验。数据责任制：将各类数据的正确性和关联性责任到各个专业团队，从源头控制数据质量。
Argus运维监控系统拥有灵活的策略告警和多种通知方式，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。设定指标产生告警的条件定义告警规则策略，条件包含指标阈值的上限或下限。Argus的告警通知方式包括系统内、移动APP、邮件、短信、企业微信等，并提供扩展开发接口增加其他的通知方式。对告警发生、处置（确认、忽略）、恢复的全生命周期跟踪快照，统计告警处置的用户、处理响应时长、故障恢复用时，为信息运维管理提供行为效能数据支撑。 快来看看常用的运维监控必备知识！
当“数字经济”驶入深水区，从“成长”到“壮大”，“打造优势”到“完善治理”，连续6年出现在工作报告中的“数字经济”，今年以“单独成段”的方式进行了表述，报告中也相应指出要“提升关键软硬件技术创新和供给能力”，意指持续加大研发投入和人才培养，引导数字经济带头企业，带动培育“专精特新”企业，大力促进数字新业态发展。凭借多年自主研发形成的Argus运维监控平台，已有相应的专利授权与产品软著，与此同时紧跟趋势逐步在产业数字化、数字产业化、智能化等方面进行创新实践，助力客户转型升级赋能，为数字经济发展注入新动能。 Argus运维监控事件聚合的同时， 保留了每一条事件的详情， 以便深入分析。国产运维监控管理产品
Argus运维监控多通道， 多用户的事件灵活推送机制。机房一体化运维监控管理
通常来说企业级的监控系统应该是支持多种采集方式与多种采集对象的，例如可以用Agent主动上报、也要能支持SNMP、Xflow、IPMI等多种协议。
而针对于IaaS层具体支持的采集对象应该不少于物理服务器、操作系统指标(linux&windows)、网络设备、网络内会话信息、物理专线、网络出口等等。
不同的采集对象采用的采集方式也是不同的，例如：服务器系统指标可以用Agent上报、网络设备状态、流量、包量可以用SNMP采集等，具体采用哪种采集方式要根据业务场景与所需场景的数据量与类别而定。织云同样也支持多种采集方式与多种采集对象。
在大数据的时代背景下，数据采集这部分建议针对某一个具体的对象尽量采集的大而全，可能有些数据采集上来暂时没有直接用途，但是随着数据量级与数据间关联性的变化，对大量的原始数据，清洗、分析、加工后便能催生更多的数据消费场景。 机房一体化运维监控管理
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