几十台到几千台服务器的运维监控该怎么做?需要注意什么?

几十台到几千台服务器的运维监控该怎么做?需要注意什么?,第1张

随着市场竞争力不断增大,各个企业除了要增加自身产品的竞争力之外,也越来越重视消费者的服务,毕竟大家的生活质量在提高,每个产品也都相差不大,而服务就变成了用户最值得考虑的一个因素,也更好的体现了品牌的价值。这就要求公司进入了几十台到几千台服务器的运维监控阶段,无论数量如何增加,保持服务器的稳定才是重中之重,在服务器数量少于200台的时候,主要考虑简单使用、稳定运行、报警这三个方面,一旦大于这个数量,就需要相应的提升技术手段了。

基本上200台以下的服务器运营监控就是小白级操作了,如果出现一些异常系统可以第一时间进行报警,并且帮助用户解决问题,这也是最基础的要求,基本上哪怕是新手适当的进行学习就可以操作成功。而当服务器数量从200增加到1000这个阶段,这意味着用户的需求也在变复杂,那么技术人员就需要将监控内容进行统一,实现全覆盖式的监控管理,确保每一个用户出现问题时,都没有漏报的现象。

而当服务器超过1000台以上时,监控的数量越来越多,消费者的告警信息也会急速增长,每天都会收到成百上千的用户需要解决问题的消息,如果系统不进行相关的整理的话,很容易忽略到消费者的消息,从而带来非常不好的体验,这个时候就需要及时对报警信息进行相应的整理,尽量的化繁为简,减少出现重复报警的情况。并且对于内存使用率、CPU使用率等模块进行独立的设置,做到权责分明、快速定位、及时处理。

综上所述,每个公司的业务不同,那么对于服务器的要求也不太同,不论发生怎么样的变化,基本上只要有了相关的监控数据,就能够通过技术来分析出想要的结果,想要随着时代一起进步,就需要不断的更新维护、高效运维。

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

操作系统层

组件服务层

应用性能层

业务运营层

1. 基础理论知识

2. 基础命令(系统命令、目录管理、用户管理、文件权限、磁盘管理、资源查看等等常见操作)

3. 文本高效处理(vi、vim、awk、grep、find、sed等)

4. bash shell脚本(可以边工作边学习,使用shell编写简单的代替重复性操作的脚本)

5. 进程调度,内存管理,文件系统,外设管理等,要熟练使用相关工具,如top iotop iftop iostat vmstatss等,并且最好了解其原理

1. TCP/IP协议、DNS服务、CDN原理、iproute常见的网络客户端工具(ping、wget、ftp)

2. crontab计划任务

3. ps、top、htop、vmstat、lsof等命令

4. tcp,http,https,udp等

5. 最好能做到精通,4层,7层的网络流量分析技能要熟练掌握

6. 内部路由协议,边际路由,交换原理,域名解析,ipv6相关知识

1. MySQL各个版本之间的关系和特性

2. MySQL的安装及增删改查

3. MySQL的存储引擎

4. MySQL的优化

5. MySQL日常使用及运维,包含备份及故障排查

1. 使用shell脚本实现各种服务的自动化部署

2. 使用shell脚本实现监控系统及应用自动化

3. 使用shell脚本实现各类巡检,故障排查自动化


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