多融合IT信息化監控系統數據分析

茍毅博 劉偉 西安郵電大學計算機學院

我單位在監控系統的歷程中，先后建立多種監控系統，如監控網絡質量、監控服務器硬件、監控操作系統，監控存儲設備等十幾個系統。在各系統的單一監控部署完成且通過磨合期 之后，為了實現系統基礎資源的統一監控，需要將各監控系統進行整合。將來自各個不同監控系統 的監控信息進行篩選、分類、閥值匹配、事件關聯， 然后通過多途徑的報警機制對異常信息以聲響、短 信、郵件等方式進行通報。具體分為以下幾個大塊：

圖1

1 統一整合

我們通過學習運維管理中的一些理論，如CMDB(配置管理)，ITIL(IT基礎架構)、BSM（業務服務管理）和SLA(運維服務等級)，借助開源監控系統Zabbix的選型和部署為測試、以及結合工作需求，通過腳本、接口實現了存儲監控和虛擬化監控的運維需求,最終實現融合監控平臺的搭建。

后期還可以實現報表展示等二次開發。 將以被動報警為主的I T監控平臺提升為主動分析 處理的專家型I T綜合監控平臺。

2 數據歸一化處理

通過標準協議和接口獲取的數據，需要標準化處理，如字符串要限定格式，數值類要限定類型，最終標準化格式為具有時間序列的一條記錄：

網絡地址 指標名稱 結果 獲取時間192.168.1.16 內存利用率 30 2018/02/12 19：30

同時，與系統資源庫表中的閥值策略對比，如上述內存利用率在生產環境中我們設定的閥值為60%到80%,即內存利用率小于60%為正常范圍，60%與80%之間為問題關注范圍，大于80%則認為嚴重問題，此時需要產生事件，并且發送告警信息給相關責任人。

3 監控數據分析

在大數據的背影下，這些指標數據的潛能也被發掘出來了。來自各系統全面的監控數據使得預測性維修具備了可行性。并使我們的運維工作思維及工作方式發生了轉變。

指標數據積累形成的原始數據，即可以提供給其它系統，又可以通過分析來作為設備的負載和后期資源擴容的判斷標準，目前采用的判斷算法來源局限于工作中的經驗比例。

3.1 故障預測

基于大數據的故障預測也被稱為預測性維護,即以這些數據為基礎，從策略層面來實施維護流程，那么設施管理人員就可以實現所謂的預測性維護——將維護技術與從不同設備和機器上得到的實時信息關聯起來，從而可以實現按需完成維護工作。這樣不僅可以降低停機時間，提高產量，還能消除在不必要的維護上所花費的時間和資源。

一旦設備完成網絡連接，具有測量和監視數據功能，生產運營經理就可以與數據專家合作，確保設備能夠以最優的方式采集和使用數據。數據專家可以通過對現場甚至是虛擬場景的評估，來改進數據運營。聯網設備采集的數據，可以存儲在云端，通過一個基于服務器的模型來實現虛擬監視。當數據被虛擬存儲時，就可以對其進行訪問、分析，并在數據專家的幫助和指導下，用其指揮和實施預測性維護。這種虛擬化，作為數據專家提供服務的一種，可以加速在工廠內實現預測維護

3.2 擴容預測

當系統的負載壓力就明顯上升時，就應該考慮項目擴容。常規考慮的因素有IOPS、CPU、內存、磁盤空間，借助運維知識庫和預測模型,從而大大提高整體的運維管理水平，從系統架構角度來關聯分析和定位擴容根源。

4 結論

對底層IT資源到業務應用系統的提供統一的多融合監控解決方案，可實現對應用系統所依托的網絡資源、主機資源、應用系統資源等信息基礎設置進行統一綜合管理和全方位的監控，同時在業務支撐、應用系統、自動化故障處理等方面顯示明顯的功能優勢。綜合考量，可作為大數據背影下企業復雜網絡環境和IT系統使用的一體化監控系統。

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