多融合IT信息化监控系统的数据分析

王林 昌艳

摘要

当前我国信息化技术得到了高速发展，越来越多的企业在经营与管理过程中对IT系统的需求越来越大。在这样的发展形势下，想要提升行业对IT系统的应用效率，需要针对日益庞杂的IT系统开展合理化、科学化的管理。因此，必须要构建起有效、完整的IT系统监控体系，通过构建有效的IT综合监控平台对相关数据开展全方位、集中化监管与管理。基于此，针对多整合IT信息化监控系统数据的研究，可以针对信息系统中所出现的异常情况进行精准、及时的把控。通过所构建起统一的监控系统，将独立监控系统进行有效整合，从而可以实现全方位集中监控体系，有效提升了其系统的运维效率。

【关键词】多融合 IT信息化 监控系统

许多行业为了满足具体的监控需求，构建起了多种监控系统。例如：针对网络质量、操作系统、服务器硬件以及相关存储设备等许多类型的监控系统。同时，在在各系统的单一监控部署完成且通过磨合期之后，为了实现系统基础资源的统一监控，需要将各监控系统进行整合。此外，需要将不同类型监控系统中的信息进行收集，并对其数据信息开展筛选、分类、阀值匹配、事件关联等工作。最后构建一套多途径报警机制，针对监控中数据中所产生的异常情况，通过报警、或者短信的形式进行汇报。

1搭建融合监控平台

在此环节中，需要运用到运维管理中的相关基础理论知识。比如：CMDB（配置管理），ITIL （IT基础架构）、BSM（业务服务管理）和SLA（运维服务等级）等知识结构。利用借助开源监控系统Zabbix的选型以及部署功能，对所搭建起的融合监控平台开展测试。在具体测试工作中，应该根据具体工作需求，合理编写脚本或者通过设置接口来完成存储监控和虚拟化监控的具体要求。通过搭建融合监控平台，通过针对报表开展二次开发，最终实现将被动报警IT监控平台，升级成为具有主动分析处理功能的专业型IT综合监控平台。

2认真做好数据归一化处理

在开展数据归一化处理过程中，需要利用标准协议或者相应接口来获取具体数据信息，并通过标准化处理的方式来完成具体归一化处理。比如：字符串应该设定为规范化的格式，数值类数据信息则需要限定类型。让所有获取数据信息形成标准化格式，确保其标准化数据拥有时间序列记录（如表1所示）。

此外，需要将相关的阀值策略与系统资源库表中的阀值策略进行对比。例如：上表中的内存占用率，在具体的形成环境中可以设定其阀值为70%到90%。其含义是，内存占用率没有达到70%时均属于正常范围，当其占用率达到70%-90%之间则会被视为关注范围，一旦超过90%则可以将其列为较为严重的问题，并在监控制系统中产生事件，以邮件、短信或者提示音的方式将预警信息发送给具体的工作人员以及相关責任人。

3认真开展监控数据分析

3.1针对常见故障开展预测工作

当前我国大数据技术得到了广泛的应用，在此发展趋势下，需要将所收信息的数据信息以及相关指标潜能进行深入的挖掘。针对不同类型系统所开展的全方位数据几天后，可以为预测性维修工作提供有效的预测。同时，需要相关工作人员树立起有效的责任意识，及时转变运维工作方式。认真将收集到的原始数据成为了有效的指标数据，让其能够为不同系统提供服务。对于多融合IT信息化监控系统数据，是一种海量的数据形式。在开展具体的运维工作时，可以以这些数据为前提开展预测性维护。具体的维护策略层面，需要制定有效、规范的维护流程，相关工作人员需要遵循具体的维护流程开展预测性维护。利用维护技术，将不同系统中提获取到的实时信息进行关联，让整个预测性维护工作可以以按需维护的方式开展工作。通过这样的方式，能够减少停机时间，有效提高维护以及工作效率。此外，还可以最大化地减少维护工作中消耗的时间与资源。当所有设备完成网络连接，其系统均具备了测量和监测数据的功能。将所监测与收集到的相关数据，汇总到数据分析专家处进行分析，可以为其设备提供有效的数据采集以及数据应用策略。通过数据专家的具体分析，通过对设备现场以及虚拟场景进行有效评估，最终实现对数据运营的改进。将设备连续之后收集到的相关数据，可以将其在云端进行存储，利用基础服务器来对其模型进行虚拟监视。在此过程中，如果数据完成了虚拟存储，则可以有效地对相关数据进行访问与分析。这些数据可以为数据专家提供依据，并在其指导下将数据信息的运用以及实施预测性维护奠定基础。通过这样的虚拟化处理，可以为数据专家提供服务，同时还能够有效提高了行业预测维护的实效性。

3.2开展有效的扩容预测

如果系统中的负载压力呈现出了较大幅度的上升时，需要针对其项目来开展项目扩容工作。通过情况下，需要认真分析IOPS、CPU、内存、磁盘空间等各种因素。此外，还需要利用运维知识库以及相关预测模型来开展扩容预测。通过这样的工作方式，才能够对整个多融合IT信息化监控系统数据进行分析，有效提高了系统的运维管理水平。通过有效的扩容预测，可以对其系统架构进行分析，并通过关联性分析以及定位扩容根源的方式来提高运维效率。通过这样的方式，还能够为其他系统提供服务，让其数据信息成为相关设备负载以及后期资源扩容的判断标准。在些值得一提提，当前所开展的判断算法，具有一定的局限性，主要是通过工作经验比例来实现。

4结语

综上所述，针对底层IT资源到业务应用系统开展统一多融合监控解决，能够让其应用系统可以在现有的网络资源、主机资源、应用系统资源等数据信息藏在上，开展综合性、统一化的管理，从而可以实现对其IT资源的全方位的监控。此外，通过多融合IT信息化监控系统数据分析，可以对业务支撑、应用系统、自动化故障处理等多个方面体现出具体的功能优势。并在大数据环境下较为复杂的网络环境和IT系统使用多融合IT信息化监控系统。

参考文献

[1]吴婕，浅谈互联网+时代大学生创业利弊[J].数码世界，2016 （03）.

[2]汪忠信，大数据背景下的智能交通系统应用与平台构建[J].数码世界，2016 （03）.