雲智慧教你如何輕鬆玩轉IT運維

　　雲智慧金字塔型的三層解決方案來為用戶提供更好的服務

　　雲智慧運維總監張克琛

　　通常提到IT運維工作，總是給人一種又累又繁瑣的感覺，作為IT運維人員，每天都需要了解核心網絡設備和關鍵應用的運行狀態是否正常，並且使用的監控軟件種類繁多，有的負責監控網絡設備狀態，有的監控網絡流量，有的監控服務器應用，每天就是切換來切換去的查看。

　　更為頭疼的是，IT運維人員往往隻能片面地看到業務應用運行狀態的問題，如數據中心內的硬件運行狀態、網絡出口流量狀況、VPN等基礎應用是否有流量等等，這些信息之間相互割裂，無法幫助用戶在業務應用訪問出現故障時快速排查、定位故障，而一旦終端訪問用戶提出訪問緩慢、某些應用訪問出現問題的時候，問題的原因更是無從查起。在這種模式下工作，想不繁瑣都難。

　　很明顯，隨著IT系統、業務環境的復雜性增加，這種傳統的IT運維方式，已不能適應企業快速發展的業務需求。如果還以過去手工的方式去做運維監控就會出現問題，因此,企業就需要改變被動的運維模式，主動發現、准確定位、快速解決問題來減少業務損失帶來的運營風險。

　　筆者認為，如何變被動為主動，監控是第一關鍵點。目前市場上採用傳統方法的產品所提供的視圖隻能涵蓋一部分應用類型及所面臨的問題。這迫使客戶以拼湊的方式對各種解決方案進行集成，由此造成識別問題、解決問題的時間延長，報告的復雜性增加，總擁有成本上升，而解決運維管理的任何問題都可以從運維管理的效率，是否具備高品質，風險管控等三個方面來考慮，它是一個逐漸發展、逐漸迭代的過程。因此把IT運維交給專業的第三方企業來做會效率更高，成本更低。

　　監控是運維的眼睛

　　據了解，雲智慧APM解決方案提供了端到端的性能和可用性監控，涵蓋了網站、網絡、數據庫、服務器和其它應用基礎設施，並且提供統一的報警，分析和故障排除能力。雲智慧APM解決方案全面立體的監控體系從數據採集到系統問題主動監測，以及運維趨勢分析，為運維體系的優化提供了數據支撐，保障企業運維的SLA的實現。

　　雲智慧運維總監張克琛談到，雲智慧在全球部署已經超過200多個監測節點,全網7×24小時高效運營服務保障。瀑布式分層網站數據分析，直觀展現各個組件的性能和用戶體驗。這樣一來，用戶在創建監控項目時可以選擇多個監測點來同時監控，每次掃描都會有多個監測點的數據，不論哪個監測點發現頁面內容發生了變化都會進行告警，有效解決局部網絡訪問不正確難以發現的問題。當發現頁面內容變化時，能夠准確標識哪個頁面塊變化前后的差別，發生變化的鏈接會逐一提取出來，敏感詞出現的位置也能標記出來。用戶不用再自己去查問題發生在哪裡，隻需要修改標記位置的內容即可。內容監控每次的監控數據都會記錄下來，並按照時間給出對比統計並以圖表的方式展示，讓用戶對變化有一個直觀的認識。

　　基礎設施得到保障后，就到了IT性能的優化管理的階段，據張總介紹，監控寶支持Linux/Unix、Windows服務器及公有雲、虛擬化等多平台監控，分析總體運行狀況。配置簡單，數據採集不需要對服務本身進行修改，不需要修改代碼和人工干預。實時深度的數據分析，告訴你性能瓶頸出現在哪裡，不論是服務器還是應用服務和網絡性能水平。不僅如此，在用戶體驗跟蹤上，監控寶具有全國500多個城市真實訪問數據分析，為運營改進提供真實的決策依據。直觀視圖呈現各運營指標數據和用戶體驗質量變化，數據一目了然。

　　也正如張總談到的，監控是運維的眼睛，把監控和性能管理做好后，運維就是一件很輕鬆的事情，IT運維的自動化，將如何維護硬件精力上解脫出來，使企業將更多的資源去做更有意義的事情。

　　通過數據分析預測問題

　　雲智慧所做的不僅如此，據張總介紹，目前雲智慧的APM服務已匯聚監控寶和透視寶兩大產品系列，監控寶解決了企業對運維監控的需求，透視寶則更多的針對一些比較大規模的企業比如電商網站、在線旅游網站的關鍵業務進行透視，在互聯網上的問題發生之前，進行預判，讓企業能夠及時採取防范措施。事實上，監控寶所監控的是已經發生的，而透視寶則是通過數據分析預測能夠知道問題有可能什麼時候發生。

　　其實在國內來講目前沒有一家可以說是提供了完成的APM解決方案，國內的產家大多是在模仿，而雲智慧通過監控寶這個產品經過多年的發展，積累了大量的用戶和良好的口碑，隨著透視寶的推出，可以讓用戶更快更准確的發現、預測問題的所在。張總談到，它的很多特性是國內甚至國外的產品也是沒有的，可以為企業在移動互聯網、雲服務以及各行業應用提供全面的解決方案，幫助企業在互聯網、移動和雲時代繼續擁有和不斷提升IT性能管理及運營優勢。

　　據筆者了解，雲智慧已為幾十個行業的企業級用戶提供了全面解決方案，包括小米、高德地圖、中國電信、快的打車等，同時雲智慧與國內外知名企業結成生態產業聯盟，並且在未來，監控寶還將和一些主流的IDC服務提供商展開合作，為用戶帶來更大價值。

(責編：周華、王越)