运维监控从原有的被动式处理故障变为接收预警信息，提前发现潜在风险、提前解决问题，在IT故障波及业务运行之前的告警处置。及时发现业务系统各个单元故障，深度定位系统的故障根源，通过CMDB建立IT资源关联关系并在故障发生时迅速发现潜在可能影响的业务。7*24小时不间断、无遗漏监控，相对于人工巡检而言，发现问题更及时完备。支持对不同硬件厂商/系列/型号、不同软件类型/版本的全类指标监控和故障分析，内置告警处置知识库，降低了运维工作对人的依赖程度。方便IT组织部门对人与硬件资源、虚拟资源之间的维护关系管理，助力IT报障责任划分体系建设，为IT运维人员的工作绩效提供依据。使业务部门感知到的运行故障频次大量降低，提升对信息保障部门的信任度。企业级运维监控系统体系化建设指南。IT运维监控平台
对于网络设备的监控，也一般从设备性能、质量、状态等维度入手。对于每台网络设备来说运维同学一般会关注如下等高频场景：
网络设备的运行状态syslog(设备运行日志)的监控与告警；设备堆叠状态下的(例如交换机堆叠)的监控与告警；网络设备上每个物理端口的、流量、包量、错包与端口状态的监控与告警；网络设备上逻辑端口(物理端口组合)的性能与状态。
对于网络设备的syslog告警来说，同样也会面临诸如：不同的厂商、设备类型与设备型号日志标准不统一等问题。
所以对于网络设备syslog监控告警来说，首先是将众多的网络设备进行逻辑分组，以便于在一个分组内的设备均可以响应同一个告警关键字，并且这个分组粒度建议较细，这样才能保障告警关键字的有效性与独一性。在这里根据多年的运维经验，建议syslog告警的分组模型由四个维度组成:厂商+类型+型号+用途例如:CISCO+交换机+EX43000-24T+内网接入层交换机，通过这个公式就描述出一个设备的逻辑分组。 有哪些运维监控平台快速读懂智能化运维监控如何赋能IT可观察性！
观纵在协调交付与研发做信创产品适配，帮助客户在内部搭建信创环境的时候发现，如果想让运维行业的信创产业高质量发展，是依靠自主创新研发产品是不够的，还需要有领航者来为运维行业发展做“规划”，给予客户足够的安全感和信任感。
如今，观纵的Argus运维监控系统目前已获得部分信创适配证书。未来观纵将继续投入人力与物力，对产品进行创新实践，加快其在信创领域的运维场景落地应用，携手上下游合作伙伴共建生态，领导智能运维行业向高质量发展。
数据是数字化转型的基础。无论是在传统企业，还是在IT成熟度较高的金融、互联网等企业中，日志数据都是不可或缺的一个信息来源。日志记录了服务器、工作站、防火墙和应用软件等IT资源运行时的详细信息，对于IT运维有着重要的作用。Argus运维监控系统Syslog 日志接收和分析解决了以下难题：日志来源复杂，种类繁多，日志采集操作复杂，效率低下；在每天TB级以上的数据增量下，开源解决方案的扩展性和稳定性无法保证；日志数据中记录了丰富的信息，且存量巨大，日志价值挖掘困难；停留在被动排障阶段，无法及时发现业务异常，不能主动感知业务和IT的状态。 Argus运维监控系统可手动设置贴合业务的事件聚合规则、消息分派规则，并可查看与管理事件集、事件。
Prometheus指标采集和查询存储方案-2020年
我们分一级监控平台和二级集群Prometheus监控采集组件。一级提供kafka集群和Prometheus聚合组件，二级各集群部署Prometheus和Prometheus-kafka-adapter组件，采集和远程送数据到一级的kafka集群。
该方案优点：
1.业务系统可以跨集群聚合数据，如图k8s集群-1和k8s集群-2数据聚合到Top-1的Prometheus上。
2.一级监控平台上只要有足够的cpu、存储资源，理论上可以水平扩展接入更多集群。2020年底采集的指标量每天3194亿的量级，吞吐量达370万/s。
3.采集端Prometheus可以保留极少数据，比如6小时的数据，减少资源消耗。而上层Prometheus由于落数据到时序数据库influxdb中，可以保存一个月数据量甚至更多。
该方案没做到什么：
1.采集端Prometheus扩容问题，单集群中数据规模受Prometheus原生的限制。
2.一级监控平台上时序数据库influxdb有单点问题，数据规模和数据安全性受其影响。 Argus 单机支持1万+监控对象，满足不同设备监控。从方方面面统计信息，可以直观看出服务的可用性。机房运维监控技术
我们要运维监控的对象你是否了解呢？比如CPU到底是如何工作的？IT运维监控平台
大集群场景特点数据规模大：监控对象targets多，数千万时序数据time-series，单Prometheus负载非常高。
当series数据超过300万时，Prometheus内存增长较为明显，需要使用较大内存的机器来运行。压测过程中，我们使用了工具去生成预期数目的series，工具生成的series每个label的长度及值的长度都较小，固定为10个字符左右。我们的目的是观察相对负载变化，实际生产中由于label长度不同，服务发现机制（比如Pod频繁重启）的消耗不同，相同的series数目所消耗的负载会比压测中高不少。目前Argus有好几个集群的采集端Prometheus消耗内存在30G以上，这会导致查询效率下降，严重的会导致OOM，有的大集群内存消耗达几百G。 IT运维监控平台
上海观纵科技有限公司是以提供webfunny前端监控，webfunny前端埋点，全链路应用性能监控，Argus-IT运维监控为主的有限责任公司，公司始建于2022-11-14，在全国各个地区建立了良好的商贸渠道和技术协作关系。观纵科技以webfunny前端监控，webfunny前端埋点，全链路应用性能监控，Argus-IT运维监控为主业，服务于传媒、广电等领域，为全国客户提供先进webfunny前端监控，webfunny前端埋点，全链路应用性能监控，Argus-IT运维监控。将凭借高精尖的系列产品与解决方案，加速推进全国传媒、广电产品竞争力的发展。
