监控易实时数据处理快速

大规模系统产生的监控数据量非常庞大，数以亿计。监控数据处理时通常都是写操作多、读操作少，并且要求强实时性。

这个要求对关系型数据库或者没有经过写优化的其他数据库，都是无法完成的工作。一旦监控数据快速增长达到一定级别时，以这些数据库为基础的监控产品表现的差意，数据处理缓慢，导致实时性差，在大规模监控时很难反映出系统真实情况。

监控易采用自主研发的NoSQL监控数据库，其为监控量身定制，在写数据方面大大优于其他数据库，极大地保证了大数据量时的数据写性能和准确性，并且对数据的实时性处理方面进行了很多优化，海量监控环境下可保证数据的真实准确性。

监控易服务器层

存储：包括存储设备，以及设备上的硬盘读写错误、读写超时、硬盘掉线、硬盘介质错误；

服务器上的内存（内存缺失、内存配置错误、内存不可用、内存校验）、网卡（网卡速率；电源：电源电压、电源模块是否失效）、风扇（风扇转速等）、Raid卡（Raid卡电池状态、电池老化、电池和缓存是否在位、缓存策略）

虚拟机：vcenter等

容器：docker等

存储、物理设备、虚拟机等建议参考基础设施层由厂商主动汇总事件到监控平台，由于容器方面的监控工具并不多，则需根据实际情况选择是否借鉴开源的工具进行自研。

监控易系统服务层分析

在分析系统服务层的数据消费情况时，可以通过分析系统性能情况，客观衡量业务负载高低情况，并结合扩缩容调度，实现业务的负载和成本间的平衡。可以根据服务器所在业务层级（接入层、逻辑层还是数据层）的不同，设置不同的容量参考指标、指标参考基准、指标计算规则、高低负载判别规则，设置业务模块（由相同功能的多个服务器构成的业务集群）的扩缩容规则；由系统计算出服务器、业务模块的负载情况，决策出是否需要扩容或缩容，触发业务模块的扩缩容操作。

监控易一体化应用服务层

服务可用性监控：如服务、端口是否存在，是否假死等

应用营业状态监控：指应用的状态是否满足业务开业状态

应用性能：应用处理能力，比如交易量、成功率、失败率、响应率、耗时

应用交易：比如交易主动埋点、交易流水、ESB等

应用服务层监控可扩展的面与深入的度都有很大空间，具体介绍参见公众号另一篇梳理《应用可用性监控建设阶段小结》