运维监控大数据的提取与分析

在虚拟化与容器技术广泛应用的情况下，运维对象大规模地增长，监控平台每天存储的指标都以亿计，所以监控数据如今已经成了大数据。传统的监控工具在这种场景下，对于数据的提取分析，已经力不从心，反而成为了运维的负担。我们用一个典型的互联网档案分析应用举例说明： 这个应用支持容灾与负载均衡，它部署在三个数据中心，并同时提供服务；应用按微服务思想设计，内部划分为多个技术组件，包括APIGateway、档案、登记、通知、支付及一些数据库服务技术组件可弹性扩缩容这样的应用目前很常见，它有这样一些特征：变：架构变、实例变由于研发每周都在迭代，可能随时都加增 在运维监控领域，随着虚拟化和容器技术的广泛采用，运维对象的数量呈指数级增长，导致监控数据量急剧膨胀，从而催生了运维监控大数据的概念。传统的监控工具在处理这种大数据量时，面临着提取和分析效率低下的问题，无法满足现代运维的需求。针对这一挑战，我们需要对监控数据进行更高效、智能化的管理和分析。 一个典型的互联网档案分析应用为例，该应用具备容灾和负载均衡能力，部署在三个数据中心，并基于微服务架构设计，包含了API Gateway、档案、登记、通知、支付等多个技术组件，且支持动态扩缩容。这种应用的特点是架构和实例的频繁变化，监控的目标也随之动态调整。解决这种监控难题的关键在于实现监控配置的自动化，确保监控目标能随基础架构的扩展而扩展，并清晰标识监控对象。 对于监控配置自动化，Zabbix和UYUN Monitor提供了相应的解决方案。Zabbix通过标记和自动分组实现监控目标的自动扩展，而UYUN Monitor则利用标签的方式来管理监控对象。这两种方法都可以有效地应对监控目标的动态变化。 面对监控数据的多样性（种类多、实例多），传统的监控手段难以应对。例如，要获取所有档案查询次数，需要汇总所有数据中心的档案服务查询API调用次数。Zabbix可以通过创建组和项目，使用汇聚函数实现这一目标，而UYUN Monitor则可以配置简洁的字符串来完成相同功能。类似地，对于不同数据中心的APIGateway TCP连接数占比和各种服务的主机CPU平均利用率趋势，两者的配置方法有所不同，但都能有效提取所需数据。 标签作为一种强大的工具，可以标记监控数据的不同维度，提供更灵活的查询和分析方式。UYUN Monitor支持多种方式设置标签，包括安装代理时指定、查看主机信息时指定以及通过自定义脚本推送指标。有了标签，运维人员可以方便地根据需求查询和分析数据，不再受限于预设的场景。 新一代的监控系统，如UYUN Monitor，不仅是监控工具，更是大数据收集与分析平台。它们能接入各种数据源，通过海量存储和智能提取能力，支持大屏可视化、报警、分析报表等运维场景，从而提升整体运维效率和故障诊断能力。通过不断优化监控策略和利用先进的分析工具，运维团队能够更好地应对云时代监控大数据的挑战，确保服务的稳定性和性能。