当前IT监控所面临的挑战

1.超大规模带来的性能要求
监控对象的品牌、型号、协议类型繁多，且设备数量多。随着IT规模化升级，从早期单一的客户端/服务器架构，到目前的私有云、公有云、混合云等多种架构同时存在和相互融合。接入终端方面从早期的单一PC设备，到现在的智能手机、pad、物联网设备等。
对超大规模设备的监控性能提出了挑战，一旦数据量达到规模级别之后，就会出现各式各样的问题。市场上的IT监控软件，单台服务器管理3000监测点是一个临界点，多数运维软件超过该临界点，监控软件运行会逐渐变慢和不稳定， 即使增加服务器或内存数量，也无法提高监控系统的性能。

2.监控地域分布的广泛化带来的灵活扩展要求
随着业务的扩展，业务地域分布广泛化带来的，监控系统需要不断提高水平和垂直扩展需求

3.监控模式的集中化带来的一体化监控需求
传统上，政府/企业将IT设备和动环设备的管理分成了不同的部门，增加了部门之间的沟通成本，降低了机房运维的效率；各部门管理人员往往采用一系列离散的，不专业的工具对数据中心进行维护。没有一个统一的视图获得所需要的信息，不同系统之间的数据难以关联和共享。

4.SLA服务水平要求高，运维人员少、运维强度大
IT基础设施的复杂化所带来的运维人力需求的攀升，叠加单位IT人员成本的快速攀升；如果监控系统不能保证可靠运行，没有方便的监控报警平台，对于运维人员而言犹如噩梦，每天都将如救火队员一样，飞快地敲击键盘，用原始的操作命令在多台机器中疲于奔命。由于数据量比较大，监控系统在运行的时候，任何一个节点一旦出现阻塞都是致命的。

5.故障如何快速预警、发现、定位、排查
关键业务交易出现问题， 想排查故障原因，那么：
网络环境如何？
网络报文正常？
系统资源有瓶颈吗？
中间件有问题吗？
数据库有瓶颈？
应用程序有报错了吗？
业务数据有问题吗？
客户请求端状态如何？

6.开源工具数量众多、使用复杂、隐形成本高
人员成本高
熟悉开源的工程师成本通常都是普通工程师的三、五倍以上。如果您是企业IT负责人，除了要考虑人员自身成本，还要考 虑人员变动成本。因为熟悉开源的工程师离职而弃用开源软 件的案例，比比皆是。这些成本加起来，要远远高过采购一 款商业软件的成本。
服务保障低
开源软件都不会提供服务，或者说不会提供很优惠的服务， 很多开源软件提供商的服务价格高的吓人。
企业是大规模部署使用开源软件，那软件提供商的服务费和人工成本几乎是翻着番增长的。
7.IT运维由被动到主动的转变提出新的要求

解决方案

1.平台定位
服务：利用差异化场景，满足不同类型客户的个性化监控需求；支持面向跨业态、跨内外部， 支持数字化应用创新。
灵活：根据不同管控需求，支持多种部署模式；搭建多层架构，实现敏捷管理，提升数字化能力建设水平。
互联：打通和融合内外部多样化、大数据量的多元数据；搭建监控大数据洞察分析体系，支持智慧运营应用创新。
2.平台价值
技术驱动：通过提供监控基础技术能力平台，支持高效建立基础设施监控和运维管理能力。
业务引领：对基础设施进行巡查、监测、预警、分析、评价、服务的全周期管理，解决业务综合管理难问题。
降低增效：通过灵活的部署模式和高性能的数据采集分析能力， 整体降低资金成本。
3.面向用户的端到端立体监控体系

4.有效提升业务能力的价值体现
优化用户体验、优化业务表现、促进数字化转型与内部创新

5.机房动环集中统一监控管理

6.实时监控网络配置和变更，加快故障诊断速度
实时变更告警、自动或手动备份、自动化配置与错误回溯、合规性与风险控制
7.网络流量分析推进网络安全运行和优化
流量异常监测：网络性能突然下降时找到原因
网络优化参考：发现网络结构不合理之处，或性能瓶颈所在
实时预警：及时发现异常行为，防止非计划停运事件
WAN流量监测：合理、充分使用WAN带宽，避免不必要投资

技术优势

超大规模+高性能：灵活数据类型、简化数据模型设计、优化数据存储空间、高频写入操作优化、易于开发使用、支持事务功能、贴近各类监控需要、C 语言开发，运行效率高、监控数据先写入缓存，再定时写入数据库磁盘，减少写入压力、64位缓存寻址，足以支撑单台服务器监测上万监测指标、根据不同管控要求，多种部署模式支持五层架构。
灵活+高可扩展性：多区域，且有内外网隔离的环境下，实现集中管控示例、灵活的双向接口
高可靠性：动态负载均衡、可靠双机热备、多机容灾备份