什么是服务器监控？
作者
Stephanie Susnjara
Staff Writer
IBM Think
Ian Smalley
Staff Editor
IBM Think
什么是服务器监控？
服务器监控涉及持续跟踪服务器的健康状况、性能、正常运行时间和资源使用情况，以确保功能和可用性。
它由监控系统组成，这些系统收集并分析各类指标（例如，CPU 使用率、内存消耗、磁盘空间），这些指标来自物理、虚拟和云环境。
根据 ITIC 的停机时间调查，97% 的大型企业报告说，平均而言，每年一小时的服务器停机时间就会给公司造成超过 100,000 美元的损失。41% 的受访者声称停机造成的损失在每小时 100 万美元到 500 万美元之间。 1这使得服务器监控对于实现最佳用户体验 (UX) 和整体业务成果至关重要。
组织依靠服务器监控来及早发现问题、优化资源并保持高可用性。随着 IT 基础设施变得越来越复杂，涉及混合云环境和分布式架构，有效的监控可帮助 IT 团队保持可靠的运营，避免无休止的故障排除。
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服务器监控如何工作？
服务器监控通过一个多层系统进行操作，该系统收集和分析服务器数据，并向用户发出性能变化警报。监控软件或远程协议（例如，SNMP）从服务器收集指标，并将数据发送到中央系统进行处理和可视化。
当今的监控架构包含四个主要功能：
从服务器收集数据涉及收集容量、配置和性能元数据，并将其发送到中央监控服务。指标处理与存储是指对数据进行实时整理和存储，以支持实时分析与历史追踪。人工智能 (AI) 驱动的分析与警报使用机器学习 (ML) 来检测异常、预测故障并自动执行根本原因分析。可视化和自动响应包括图形用户界面 (GUI) 和显示系统状态和自动响应的仪表板。
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服务器监控的类型
服务器监控主要有三种类型，每种类型是针对不同的基础设施环境而设计的：
专用服务器监控：物理服务器（或专用服务器）监控跟踪硬件特性，包括温度、电源和内存错误。VM 监控：虚拟服务器监控更为复杂。多个虚拟机 (VM) 通过 VMware 等平台共享相同的物理硬件，这涉及到对主机系统和单个虚拟机的监控。容器监控：容器技术将虚拟化概念进一步推进，应用程序在轻量级、可移植的容器中运行。Kubernetes 已将容器监控作为必备工具，需要专门的工具来跟踪容器在不同服务器上的移动，并根据需求自动扩展。
当今的监控战略通常结合这三种方法。内部专用服务器、云服务器和虚拟服务器可根据具体要求处理不同的工作负载，而容器则可实现快速部署和扩展。现代监控平台使用 AI 和自动化来处理这种复杂性，自动发现新资源并随着基础设施的变化调整监控。
值得注意的是，服务器基础设施监控、服务器性能监控和应用程序监控之间的区别已基本消失。全面的服务器环境监控现在在统一的平台上同时涵盖服务器健康状况和应用性能。
服务器监控的五个关键组件
服务器监控依赖于五个基本组件协同工作来提供全面的基础设施可见性：
数据收集器存储系统分析引擎警报系统仪表板和整合
1. 数据收集器
自动化智能体或远程协议收集性能指标，包括服务器健康指标、资源使用数据和应用状态信息。现代收集器使用最少的系统资源，同时提供实时数据传输。
2. 存储系统
专为监控数据而优化的时间序列数据库可显著压缩信息，同时保持快速的查询性能。这些系统包括自动保留策略，可在历史分析需求与存储成本之间取得平衡。
3. 分析引擎
现代分析引擎将基于规则的传统监控与 AI 模式识别相结合。他们根据从历史数据中学习到的静态阈值和动态基线来评估指标，同时跟踪系统之间的依赖关系。这种方法可以在互连的基础设施中进行更准确地异常检测。
4. 警报系统
智能警报系统使用预定义的规则，以防止 IT 团队淹没多个相关警报和 AI，从而减少误报。它们包括与通信平台的集成以及 DNS 监控，以实现快速响应。
5. 仪表板和整合
可视化平台通过实时仪表板和自动报告将原始指标转换为可操作的洞察分析。整合功能将监控与现有 IT 基础设施和自动化平台连接起来。
服务器监控工具
服务器监控解决方案涵盖了从开源解决方案到商业平台及云供应商的服务。组织通常结合多种工具来跨基础设施、应用程序和 SaaS 平台创建全面的监控战略。
这些工具包括：
数据收集工具：软件工具可从服务器和应用程序收集指标，包括网络监控、实时数据分析以及性能数据。像 PRTG 这样的专有解决方案以及 Nagios 和 Zabbix 等开源选项，都提供通知和生态系统插件的自定义功能，以满足特定的业务需求。警报和事件管理系统：警报和事件管理系统可检测问题、通知团队并协调响应工作流程。高级平台使用人工智能驱动的警报功能，以减少误报，并提供快速事件处理的框架。性能监控平台：这些综合平台可实时跟踪服务器和应用程序的性能。领先的平台采用人工智能来自动检测问题并进行根本原因分析，以实现最佳性能。云供应商服务：云供应商在其平台中内置原生监控，包括 AWS CloudWatch、Microsoft Azure Monitor、Google Cloud 运营和 IBM Cloud Monitoring。这些工具提供与云的深度集成，并拥有不同的定价层级和功能级别。分析和可视化平台通过实时仪表板和自动报告将监控指标转化为可操作的见解。
服务器监控的优势
组织利用服务器监控在多种运营环境中提供可衡量的业务价值：
高可用性主动解决问题资源优化安全性和合规性运营效率
高可用性
服务器监控通过在 Web 服务器、数据库、操作系统（例如 Linux）和其他关键基础设施问题影响用户之前检测出这些问题，防止代价高昂的中断。这使得组织能够保持高可用性。
根据 ITIC 在 2023 年全球服务器硬件与操作系统可靠性调查中进行的研究，90% 的组织现在要求至少 99.99% 的可用性。这个比例相当于关键系统和应用每台服务器每年约 52 分钟的非计划停机时间。1
主动解决问题
现代监控可帮助团队在瓶颈、容量限制和潜在故障影响用户之前识别它们。这种方法通过在计划维护时段内解决性能问题，而不是在应急响应情况下优化 IT 运营。它还减轻系统和团队的压力，同时提高整体服务可靠性。
资源优化
服务器监控提供历史分析，以便准确进行容量规划，并发现未充分利用的资源以重新分配。
组织可以防止过度配置，同时确保在高峰需求期间有足够的资源。
安全性和合规性
全面监控体系能够快速执行威胁检测，覆盖服务器、防火墙及网络基础设施。它维护法规遵从性的审计跟踪，并提供 HIPAA 和 GDPR 等框架所需的可见性。
运营效率
自动化服务器监控将技术资源从手动系统检查中解放出来，并为基础设施决策提供数据驱动的洞察分析。应用程序编程接口 (API) 支持整合现有的业务系统，使得团队能够扩展功能以支持业务的增长。
3 个服务器监控趋势
科技正在快速发展，以应对现代 IT 运营中的三大重大转变：
AI 驱动的监控边缘计算无服务器架构
AI 驱动的监控
AI 整合正在成为监控平台的标准，并在任务关键型环境中加速采用。IBM 商业价值研究院的研究表明，78% 的 IT 高管正在大型机应用程序中试点或实施 AI 功能。
AI 能够进行模式识别，分析系统行为并提供上下文感知的警报。机器学习 (ML) 通过分析历史模式来减少误报，而现代监控能力则包含预测性分析与自动化根本原因分析基线。
边缘计算
边缘监控有效应对联网设备增长与分布式计算发展需求。这些监控技术通过本地化数据处理以降低延迟，同时利用 AI 构建自适应性能体系。
无服务器架构
无服务器监控专为代码按需运行且无显性服务器的架构而设计，此类架构使传统基础设施监控手段失效。这些架构需要分布式追踪以跟踪跨多个功能的请求，以及结合服务器指标、日志和追踪的专用可观测性工具。
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