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。

　　

监控易支持分布式多级管控

传统监控产品对于监控设备数量较多的系统，往往需要部署多个子系统来应对，管理不便，工作效率低。

监控易支持水平扩展，有效解决了单节点架构的监测数量限制问题，从而可实现分布式部署、集中管理，让大规模监控环境下的监控数量和效率倍增。

监控易支持多级管理，可以为大型系统设计更加合理有效的监控规范，让大规模监控更加有序、。

监控易工具间整合

不同的条线、不同的分析技术可以有不同的监控工具，采用这种多点开花的建设方式更有助于监控面与深度的完善，所有的工具终需要进行标准化的整合。

基于上面4个处理思路，为防止监控建设失控，减少重复建设、明确主要的建设目标，我们需要对监控工具进行体系化管理，体系化管理首先要做的就是进行监控体系分层。

监控易客户体验层

比如测速系统以及模拟用户访问的方式：

以模拟用户访问为例，通过模拟用户访问业务并校验返回数据结果，监测业务是否可用、访问质量及性能、逻辑功能正确性的监控系统。不仅仅是接入层(网站类业务是否能访问，访问的速度是否快)，业务逻辑的验证就涉及到登录鉴权、关系数据自动化获取等。

另外，在互联网分布式架构的推动下，传统企业也逐步使用一些分布式中间件，比如分布式数据库中间件，内存数据库、消息队列等。由于对于这类开源中间件，传统企业在技术上弱于互联网企业，且监控工具并不多，需要***投入资源进行相关监控指标的开发。