海量设备秒级监控：监控易高性能数据库突破运维管理性能瓶颈

海量设备秒级监控：监控易高性能数据库突破运维管理性能瓶颈

据统计，在企业IT设备的数量一旦突破3000台之际，传统运维平台常常会陷入到一种‘瘫痪’的状态之中。具体而言，其页面加载起来往往需要等待30秒甚至更久的时间，而报表生成所耗费的时间更是会超过5分钟。不仅如此，对于核心设备所出现的故障，由于存在轮询延迟的情况，所以也不能够及时地被发现……比如某央企所拥有的全国性业务系统，曾经就因为其监控平台自身性能方面存在不足的问题，在对几千台设备进行并发监控的时候，频频出现卡顿的现象。

而监控易依靠自主研发的BigRiver时序数据库以及MegaSpeed秒级监控技术，搭建起具备‘高吞吐、低延迟、可扩展’特性的运维架构，能够较为轻松地对上万台设备的并发监控予以支撑，使得海量设备的管控状况从之前的‘卡顿延迟’转变成了如今的‘秒级响应’。

 一、传统监控的“性能死穴”：为何设备越多，平台越慢？

在各行业的运维实践中，当设备的规模逐步扩大起来之后，传统运维平台的性能方面的瓶颈便集中地凸显了出来，其核心存在的问题主要体现在三个不同的层面之上。

1. 数据库写入“力不从心”  

传统的监控软件往往会选用Oracle、MySQL这类关系型数据库。此类数据库主要是针对通用场景来设计的，其表结构颇为复杂。当处于运维场景之下，出现每台设备每秒要产生10个以上指标这种高频写入的情况时，它的性能就会急剧下降。比如某金融机构，在其设备数量达到3000台的时候，数据库写入方面的延迟就从1秒一下子增加到了15秒，进而使得50%的性能数据都丢失了，而且故障告警也出现了严重的滞后情况。

2. 轮询频率“跟不上节奏”  

为了缓解数据库所承受的压力，传统平台只能选择降低轮询的频率，具体来说就是把轮询间隔从原本的30秒延长到了5分钟，如此一来，核心设备实时的状态就很难被精准捕捉到了。

3. 扩展能力“捉襟见肘”  

传统的平台大多采用单节点架构形式。一旦设备数量超出了特定的阈值，一般来说这个阈值大概在300至500台之间，那就只能重新去部署一套全新的系统了，如此一来便会陷入到一种‘多平台并行’的管理难题当中。就拿某省的政务云来说吧，当它的设备数量达到5000台的时候，就被迫得去使用8套监控系统了。这就导致各个系统之间的数据没办法实现互通，在进行故障排查的时候，还得在多个平台之间来回切换，最终使得工作效率大幅降低，足足降低了80%。

 二、监控易高性能架构：三大技术突破，撑起海量监控

北京美信时代推出的监控易一体化运维管理软件，对监控实施全链路优化，其涵盖从数据库引擎一直到架构设计等各个环节。借助‘专属数据库、秒级轮询以及弹性扩展’这几种方式相结合，能够较为轻松地应对海量设备所带来的监控方面的诸多挑战，走在行业前列。

 1. BigRiver时序数据库：专为运维监控打造

北京美信时代研发团队，专门针对监控易自主研发的BigRiver时序数据库，对运维数据所呈现出的‘高频写入、时序关联、多维度查询’这些特点予以了充分且细致的优化。

高吞吐写入情况：运用列存储以及数据压缩方面的技术，单个节点能够达到每秒写入10万多个指标的程度，这差不多就等同于可以同时对2000台设备予以监控（每台设备设有50个指标），其性能和传统关系型数据库相比，要超出10倍之多。某部委所拥有的几千台设备，借助由5个节点所组成的数据库集群，达成了对全量数据进行存储且不存在任何延迟的效果。

- 低延迟查询：优化索引结构，支持按设备、指标、时间范围的快速筛选，例如“查询1000台服务器过去24小时的CPU峰值”，响应时间<1秒，而传统数据库需30秒以上。

实现海量存储且无卡顿状况：运用分层存储的策略，把近7天的热数据存放于内存之中，而像历史数据这类冷数据则存放在磁盘里。如此一来，能够支持达到PB级别的数据存储，并且在数据量不断增加的情况下，查询性能也不会受到丝毫影响。如某能源企业，其存储了长达3年的运维数据，这些数据的记录数量超过了500亿条，即便如此，该企业在生成报表时，速度依旧能够保持在3秒以内。

 2. MegaSpeed秒级监控：故障“露头就打”

监控易突破传统轮询机制的限制，实现核心设备的秒级状态捕捉：

5秒级的轮询情况：就核心路由器、数据库以及业务服务器等这类关键设备而言，可把轮询频率设定成5秒，以此来保证能“即时发现”性能方面出现的异常状况。比如某医院的HIS数据库服务器，当它的CPU突然升高到95%的时候，在10秒之内系统就触发了告警信息，随后工程师在5分钟的时间里完成了扩容操作，进而成功避免了业务出现中断的情况。

智能任务调度方面：借助分布式采集器（TS）所具备的负载均衡算法，把监控任务以动态的方式分配至那些处于空闲状态的节点，如此一来，便能有效防止单节点承受的压力过大。就拿对400个站点的设备监控情况来说，系统会自动地把高负载任务安排给新增加的TS节点，进而确保轮询频率能够稳稳地保持在5秒级的水平。

- 被动式监控补充：支持SNMP Trap、Syslog等被动接收机制，设备发生故障时主动推送信息（如交换机端口Down），响应速度<1秒，与主动轮询形成“双重保障”。

 3. 弹性扩展架构：随设备增长“按需扩容”

监控易运用的是‘CCU控制台加上TS采集器’这样的分布式架构，其能够较为轻松地去应对设备规模不断增长的情况。

水平层面的扩展：当需要增添新设备的时候，仅仅去部署更多的TS采集器来分担采集方面所面临的压力就行，核心配置方面是不用去做修改的。就好比某一家物流企业，其设备数量从1000台增加到了10000台，在这个过程当中，仅仅新增加了8个TS节点，而整个系统的性能依旧能够维持在稳定的状态。

集群化部署方面：CCU控制台具备双机热备的功能，TS采集器能够实现多节点容灾。当出现单节点发生故障的情况时，其余节点会自动担负起任务，以此来保证监控工作不会出现中断的状况。就有某金融机构借助集群部署这一方式，达成了其全年监控系统可用性达到99.99%的成效。

资源动态调配方面：依据设备重要程度来自动调配资源，核心设备会占用相对更多的采集资源，就好比采取5秒轮询的方式，而普通设备则运用30秒轮询，如此一来，既能保障关键业务得以顺利开展，又能实现资源的有效节约。

 三、客户价值：从“监控滞后”到“实时掌控”

监控易所具备的那种高性能架构，具体体现在效率和可靠性方面实现了提升。

1. 支持上万台设备集中监控  

某集团旗下有着数量众多的站点，多达400余个，还有各类设备也超过了10000台，这些设备涵盖了服务器、摄像头以及网络设备等多种类型。通过运用监控易这一系统，实现了对这些站点以及众多设备的统一管控。在此情况下，平台的响应速度能够始终维持在2秒以内，相较于此前所采用的多平台管理模式而言，其管理效率有了显著的提升，提升幅度达到了60%之多。

2. 故障发现时间缩短90%  

把5秒级轮询和被动告警相互结合起来，如此一来，故障从‘出现到发现’这一过程所耗费的时间就能够从原本的5分钟大幅缩减至仅仅10秒。

3. 运维成本降低40%  

弹性扩展架构能够有效规避重复部署系统所产生的成本问题。就某央企的实际情况来看，其原本有8套监控系统，经过整合之后变为了1套监控易平台。在此过程中，硬件方面的投入得以大幅减少，减少的幅度达到了60%之多；与此同时，运维人员的工作量也明显降低了，降低比例为40%。

 结语：海量设备时代，监控平台要有“大心脏”

在数字化转型进程之中，企业所拥有的IT设备规模呈现出指数级的增长态势，而传统监控平台所存在的性能瓶颈问题，已然变成了对业务连续性构成威胁的一种‘隐形隐患’。监控易把BigRiver时序数据库当作‘核心引擎’来运用，将MegaSpeed秒级监控视为‘神经末梢’般的存在，同时以弹性架构作为‘扩展骨架’，就这样构建起了一个具备高性能的运维平台，此平台能够对上万台设备予以有力支撑。

倘若监控不再出现卡顿的情况，一旦故障能够即时被察觉出来，要是扩容可以依照需求得以实现，那么运维团队才能够切实地掌控住整体局面，进而为业务创新起到有力的保障作用。