服务运维监控答疑解惑

Flow是一种数据交换方式，其工作原理是：

Flow利用标准的交换模式处理数据流的第1个IP包数据，生成Flow缓存，随后同样的数据基于缓存信息在同一个数据流中进行传输，不再匹配相关的访问控制等策略，Flow缓存同时包含了随后数据流的统计信息。

一个Flow流定义为在一个源IP地址和目的IP地址间传输的单向数据包流，且所有数据包具有共同的传输层源、目的端口号。

相对于会话(“Session”)而言，“Flow”具备更细致的标识特征，在传统的TCP/IP五元组的基础上增加了一些新的域值，至少包括以下几个字段：

|源IP地址|目的IP地址|源端口|目的端口|IP层协议类型|ToS服务类型（dscp）|输入物理端口（ifindex）|

以上七个字段可以唯1地确定任意一个数据包属于哪个特定的Flow。

换而言之，任何一个字段出现了差异都意味着一个新Flow的发生。对于Flow的分析展示同样也是要基于多维度的：

IP(目的与源)、port(目的与源)、业务、网络架构、城市、IDC等。

具体所需的维度依赖于自己的业务场景。Flow是厂商的私有协议，业界也有多种的Flow格式。例如CISCO、华为、juniper等等的主流厂商的Flow也是均有一定差异性与优劣的，常用的有NetFlow与SFlow。所以这部分的后台能力是需要有异构。 Argus运维监控系统针对 Zabbix 数据模型的场景优化，定制了自定义拖拽的组合详情页面。服务运维监控答疑解惑

运维监控系统智能告警的整体成效明显。结合预警和健康诊断后终在告警触发环节形成可配置 化派单和收敛模型。可随时满足运维团队的各种派单规则。有效抑制同类型告警事件以及存在从属关系告警事件， 同样实现界面化配置，整体抑制无需处理的告警工单 40%。整个智能告警模块全部自主研发，并实现标准的告警接 入模块，可快速对接开源监控工具以及专业管理软件提 供的监控功能。以历史监控数据做为样本，通过算法学习形成预警 基线。 实作为告警的前置动作，结合监控数据触发健康诊 断流程。 逐步扩充基线绘制的场景，在隐患出现期间提前介 入。本地运维监控销售Argus优化了 Promethues Exporter Http 采集接入流程，可自动创建指标。

运维监控系统一般采用分层的方式划分监控对象。在我们的监控系统中，主要关注以下几种类型的监控对象：1、主机监控，主要指主机节点软、硬件资源的一些监控数据。2、容器环境监控，主要指服务所处运行环境的一些监控数据。3、应用服务监控，主要指服务本身的基础数据指标，提现服务自身的运行状况。4、第三方接口监控，主要指调用其他外部服务接口的情况。对于应用服务和第三方接口监控，我们常用的指标包括：响应时间、请求量QPS、成功率。

Argus监控运维系统采用高性能深度列式存储集群，能提供超高压缩比、顺序存储和自定义数据等功能，满足企业PB级数据存储的需求，实现海量数据毫秒级的响应。以观纵服务的某企业为例，该企业承担着产业链上下游数百家企业海量电子信息的实时汇聚和处理，每天新生成日志数据达到数十TB。云智慧助力该客户打造的数字化运维日志中心，数据存储压缩比达到了1:0.3，能支持10万/秒并发数据实时分析处理，数据传输和平台解析处理吞吐量达540MB/s，处理延时控制在300毫秒以内。 Argus运维监控体系全梳理！

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。 一个集运维监控、运维自动化、运维安全合规、运维成本管控、运维协同等能力属性的大一统平台，是比较好解。推荐运维监控客服电话

运维、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。服务运维监控答疑解惑

对于网络出口与网络专线的有效监控与分析，既能协助业务运维同学有效地定位业务异常、评估业务服务质量等，也能有效地度量业务整体运营成本，毕竟现在带宽的使用成本在整体运营成本中也是占比越来越大。相信运维同学多少都会遇到下面等较高频的使用场景：

这条专线当前利用率多少？

在已经使用的流量中，某个IP使用了多少流量？这些所产生的流量是基于什么协议与方向？

专线与网络出口的丢包率与时延是怎么样的？

每条专线中主要是哪些务在用？哪个是“地主客户”？对

于网络流量的监控来说，其实中心是一个分析平台，通过把采集到的各种流量包抓取过来，然后再把相应的流量送入分析集群。 服务运维监控答疑解惑

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