运维达到BATJ需要具备那些能力

我们知道监控系统的目标是：为保障业务 SLA，帮忙我们更全面、细致的了解业务系统的运行状态，更及时的发现系统风险，同时给技术运营的同学争取更多化解风险的时间和解决问题的方向。

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一、 导语

我们知道监控系统的目标是：为保障业务 SLA，帮忙我们更全面、细致的了解业务系统的运行状态，更及时的发现系统风险，同时给技术运营的同学争取更多化解风险的时间和解决问题的方向。

为此有使用开源监控系统（例如 Nagios、Zabbix、Prometheus、Grafana等），也有为了满足自己的业务需求，会使用自己开发的监控系统（例如小米的open falcon，腾讯内部的监控系统 tnm2【基础监控】、cms【日志监控】等）。

随着业务系统对监控系统的依赖，我们对监控系统的高可用性、扩展性等能力都会有更高的要求，那我们应该如何来全面的、系统的看待和提高自身监控系统的要求呢？

二、 能力提升方法

如何进行全面、系统的进行看待监控系统的要求，有很多办法，遇到问题的时候对照一些顶级公司的优秀监控系统，找出提升点。

也可以对照由 中国信息通信研究院牵头 及 BATJ 等各大互联网巨头参与的专家《研发运营一体化（DevOps）能力成熟度模型》中关于 “监控管理” 能力评估内容，根据标准的评估内容我们可以看到 BATJ 公司是如何定义一个先进的监控系统的能力，下面我们来一起看看：

三、 提升点：能力项

我们发现整个关于“监控管理”的能力项分成三个能力项，分别是“监控采集”、“数据管理” 和 “数据应用” 三个，能力项内又包括了相关的子能力项，我摘取一些我自己觉得很有代表性的点来进行分析：

a）【能力项1：监控采集】

1.能力点：“支持提供开放式、自定义的数据内容采集上报方案”

疑问：为什么需要对上报方案有要求呢？

解读：比如腾讯内部的自研日志监控系统CMS，对拥有多种采集方案“Agent、SDK、Kafka、ES等”，各种不同的采集方案应对不同的场景

Agent：类似filebeat，指定服务器的具体路径，对文件的inode节点进行侦听，发现新增立即进行上报数据；

SDK：可以嵌入到业务代码逻辑里面，应对一些敏感数据不落地但是又需要上报的场景，可以在业务逻辑中对敏感数据进行脱敏（染色），然后再进行上报，也可以应对一些日志量太大，不想经过日志落盘这个中间消耗性能环节的场景；

例如：金融交易场景，要对交易数据做监控，但是又有一些敏感数据不想进入监控系统，这个时候就需要使用SDK在产生日志的时候进行脱敏，将用户信息隐藏掉，再上报到监控系统内部；

Kafka：可以应对一份日志多份消费者的场景，可以让业务将日志放入Kafka后，多个消费者进行自行提取即可；

例如：还是金融交易场景，一份日志可以做安全审计，同时也可以做监控系统，这时候就可以安全审计系统和监控系统同时拉取一份Kafka的主题数据，不用打印多份；

2.能力点：“支持多种传输方案 ，如同时具备推与拉数据”

疑问：为什么需要具备推与拉数据呢？具备一种不可以吗？

解读：正常的监控系统一般都是采用拉数据的方案，因为由服务器端发起，顺序和过程可控，但是为什么需要拉数据呢？

原因是在几种场景下需要这种能力：网络限制，当出现网络限制时，如安全等保中规定，高安全等级区域可以发起对低安全等级区域的链接，反之则不可以，所以需要从高安全等级区域推送数据至监控服务；性能要求，如同 Zabbix 的 active模式 和 passive模式；服务特性，部分服务并么有对外提供请求接口，则需要内部逻辑对外进行主动 Push 监控数据。为了保证对业务系统和流程全面的监控，我们需要有多种能力的满足；

例如：某个业务中有个定时任务将离线数据统计并更新至数据库，该定时任务并无任何请求访问接口，我们如何能监控它的运行状态呢？可以在定时任务逻辑内部加入一个心跳机制，定期向监控系统push自身的监控状况，所以推的传输能力也是监控必不可少的；

b）【能力项2：数据管理】

1.能力点：“具备对原始数据进行规则化处理的能力”

疑问：为什么在接收数据的时候需要有规则化的处理呢，落地之后进行规则化处理不行吗？

解读：基于性能高效及数据完整性的考虑，需要在接收过程具备这个能力，我们还是以腾讯自研日志监控系统为例，当我们接收大量的日志Agent上报的时候，可能日志不一定是按照我们的规则进行上报，如果一旦有日志格式错误，会导致大量的入库数据异常，还会导致数据污染，这个时候需要一个规则化处理的能力，将不满足规则的数据进行清洗。同时如果大量的日志异常，落地之后进行清洗和处理将会消耗大量的算力，对于后来也是很大的压力，所以具备这个能力是非常有必要的。2.能力点：“对异构数据源的关联分析处理能力”

疑问：异构数据源关联分析处理能力具体是指什么？

解读：异构数据源广义上是指“数据结构、存取方式、形式不一样的多个数据源”，我们还是以腾讯内部的 自研日志监控系统CMS 为例，当 某个服务上报日志里面有 源IP地址 和 业务关键数据，我们简单排重和排序就可以知道哪个源IP地址访问最多，但是如果我们想知道某个城市、省份、甚至是运营商（电信、移动、联通），那就需要这个关联分析能力，我们知道有一种数据是IP地址对应城市、省份 和 运营商（由于不断在更新，所以需要独立维护），通过这个数据和日志数据一关联就可以清楚地看到我们要的结果；

3.能力点：“具备数据一致性、完整性和可用性等管理特性”

疑问：数据一致性、完整性和可用性好理解，但是管理特性是什么？

解读：我们还是以腾讯内部的 自研日志监控系统CMS 为例，日志监控系统是由用户数据上报、数据格式化、处理、聚合（统计、维度分析）、入库/投递、写入时序数据库等多个环节组成，当用户看到最终结果异常如何能快速知道哪里出了问题呢？这个就需要有相关的管理特性来实现了，在每个环节都增加自监控的能力，清晰看到数据流和曲线图，可以快速发现异常点；

c）【能力项3：数据应用】

1.能力点：“具备告警风暴管控的能力， 如抑制、收敛等”

疑问：告警收敛能力常用的方式都有哪些呢？

解读：一般在告警收敛中常用的规则有“基于时间收敛”、“基于事件收敛” 和 “基于级别收敛”等，根据不同的业务需求可以有不同的收敛方式。基于时间是最常用的，Nagios 和 Zabbix 的基础配置。基于事件，一般是需要有主动和被动调用关系的告警，比如Zabbix 的 trigger-Dependencies 的功能。基于级别的收敛更是在开源和自研的系统中被使用。

四、结尾

如何看待和提高监控系统的能力，不管是参照开源监控系统对比学习，还是从《研发运营一体化（DevOps）能力成熟度模型》中对比学习，都是一个不错的方向，当然里面的知识点是集合了多数大牛的智慧结晶，本文只是摘取了少量的点进行解读。

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