老杨说运维 | 企业数字化转型中，统一监控的必要性
前言：随着企业落地案例越来越多，智能运维从开始时的“点状”场景建设，逐步升级为“体系求变”。即企业从转型初期就要思考总体的AIOps体系应当如何建设，选择合适的点切入，从而建设完整的智能运维体系。在整个转型的过程中，运维数据中台和统一监控平台，是建设体系的重要基石。
监控工具的多源化与多样化导致运维效率低下
企业运维数字化转型的重要基石是数据治理，而要做到数据治理，前提是要把离散的数据收归到一个统一的平台中，这就需要统一监控来进行集中采控和管理分析。
传统IT运维管理中的监控工具多源化、多样化，如Tivoli、Zabbix、Splunk、elasticsearch等，企业在应用这些工具的时候多数是在其专业领域内进行竖井式建设，彼此之间缺乏内在关联。加之，受敏稳双态共存和数据结构各异（指标、日志、调用链等）的影响，导致在运维过程中，经常会出现监控的误报、漏报，且不能准确的进行根因定界和定位。
因此企业运维数字化转型的首战是要打破数据孤岛，实现数据的统一监控管理分析。
△监控工具与诉求演变
为什么需要进行数据治理？
通过集中采控的数据过于繁冗复杂，需要在保证数据质量的前提下，建立不同的数据模型，对数据进行清洗，才能供智能分析使用。
从场景出发，通过三个不同的视角来看
- NO.1：以应用为视角，穿透服务、系统、网络、设备等不同层次资源，需要关联指标、告警、流程等不同异构数据；
- NO.2：以系统对象为核心，需要关联分析关键指标、日志、时间等异构数据；
- NO.3：以集群为视角，需要监控资源容量，穿透服务、工作负载、容器、主机等不同资源类型数据。
以上数据，均需要在符合时效性、完整性、正确性、合规性等数据标准以及管理规范的条件下，按照不同数据域进行数据建模，以便支撑快速构建上层运维场景。这就需要构建数据治理能力，来辅助完成数据的分类、分级，揭示数据洞见。
如何进行数据治理？
1.构建运维数仓
- 从贴源层抓数据质量管理，确保核心层的数据质量完整性、时效性、正确性、合规性；
- 从核心层抓数据模型管理，构建运维数据骨架、统一跨域数据统计口径，服务上层场景消费。
△贴源层与核心层的作用
2. 构建运维模型
- 根据运维场景需要，结合运维数据特点构建运维数据模型，以运维对象为核心，关联日志、事件、指标、调用链、告警，形成可观测的上帝视角。
数据治理过程非三言两语能说清，这里只是简要提出两点，想了解更多关于AIOps智能运维建设的理念与方法，随手关注不迷路~
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