運維監控能夠實現自動化嗎？

用戶3767468966919

你好,很高興回答你這個問題。作為運維工程師，非常理解你的這個問題，我們也希望通過監控的自動化來提高運維的效率，把更多的精力放到業務上；但是這需要各子系統及流程的配合，才能達到更好的效果。換句話說就是

下面咱們來舉個簡單場景來分析下吧。

需求:產品部門需要上線一個業務子系統。

運維需要的工作主要為以下三步：

1.上架新的服務器或虛擬機；

2.業務子系統部署上線；

3.上線完成後添加監控；

以上三步中涉及到監控系統的有：

1.上架的新機器的自動錄入到監控系統,進行統一納管；

2.對錄入機器及業務系統需要從幾個維度的監控:硬件監控、基礎狀態監控、應用監控、業務日誌監控、流量監控；

3.與監控平臺聯動的平臺也要及時進行數據更新；

對於運維監控自動化來說，我們需要從以上幾個維度出發去考慮如何實現自動化。無論是從哪個維度出發，必須都要有一套自動化腳本或模板去統一實現，因此我們需要制定規範去配合腳本或模板的自動化執行，才能順利完成。如果監控系統依賴其他上下游平臺，在自動化過程中還要聯動其他平臺。

總結

通過以上的描述，如果我們在各個監控維度，有統一的規範、統一的模板、完善的流程以及各個平臺的API（或統一的ESb），那麼我們肯定是能夠實現自動化的。當然監控系統的自動化遠不止於此，例如故障自愈、智能監控等，現在很多大廠也都已經實現。但我覺得無論多麼高大上，都需要打好基礎。

好了，我的回答就到這吧，希望對你有幫助。

木訥大叔愛運維

一個非常好的問題。運維監控能夠實現自動化，而且建議實現自動化。

雲服務已經成為IT技術的核心基礎設施，充分利用雲服務帶來的彈性和分佈式優勢，賦能自動化運維。

一，自動化部署

CI/CD持續化集成和自動化部署，比如常用的Jenkins，配置Git代碼提交時觸發構建，然後自動部署。

二，Docker容器技術

Docker將應用以及依賴打包到一個可移植的鏡像中，可以實現虛擬化，有助於快捷高效的交付應用。

搭建阿里雲容器鏡像服務+Git+Docker自動構建系統，結合資源編排服務，實現自動部署更新，不再需要常用的Jenkins構建服務器。

三，AutoScaling自動伸縮

配置一定的觸發條件，滿足時自動增加或者釋放服務器資源。比如當CPU使用率達到80%或者內存佔用率達到80%時，根據配置好的服務器和數量，自動觸發。

四，系統日誌收集處理系統

1，ELK是常見的日誌收集管理系統，包括ElasticSearch, LogStash, Kibana三個服務，架構示意圖如下：

2，在ELK系統中，Kibana是一個圖形化展示工具，配置查詢條件，運維人員隨時可以搜索指定日誌信息，分析處理故障。

五，服務監控

1，雲監控CloudMonitor

主流雲服務商都將監控功能集成到了基礎架構中，以阿里云為例，雲監控提供了多種配置，多維度全方位監控。

比如配置CPU使用率到達80%時，自動觸發動作，增加服務器實例，同時郵件通知運維人員。

2，應用監控

以監控寶為例，配置服務地址，選擇分佈在不同地區和運營商的監測點。當監測點不能正常調用配置的服務地址時，將收到警告信息，可以選擇郵件、短信、電話等通知方式。

六，雲原生

雲原生是指從開始設計應用時，就充分考慮並且利用雲服務的特點，比如彈性和分佈式，可以簡單的理解為：雲原生 = 微服務 + DevOps + 持續交付 + 容器化。

在雲原生應用系統裡，運營、維護和監控，完全是自動化的。

我是工作多年的Web應用架構師，陸續發佈關於軟件開發方面的文章，歡迎關注我，瞭解更多IT專業知識。

急速馬力快de源碼控

運維監控大致可以分為以下幾個大類：

1、服務器資源監控(CPU，內存,磁盤)

2、網絡質量監控(延時，丟包，流量)

3、業務監控(端口，進程，api接口)

4、內容監控(某個頁面響應時間, 某個頁面的關鍵字等)

5、數據庫監控(數據庫相關的性能參數監控)

6、自定義監控(比如日誌監控等)

如果是把 現有的一些監控項做自動化，那是可以的。

我以 zabbix 為例子，把固定的一些監控項做成模板，新服務器可以實現自動註冊，自動添加監控項。

但是如果要完全自動化，那比較困難，因為在實際工作中經常會有一些新需求，這些都是需要先手工進行配置的。

關鍵字: 運維 監控 自動化