怎样解决精准定位问题？

目前的监控和运维似乎更注重横向的工作，比如网络层、应用层、数据层、存储层。但是忽视了业务在这几个层面的纵向分布及规律，往往业务出问题之后，会调集所有层面的人员一一进行排查，可能有的问题很快定位了，但是有些问题可能找了一大圈也定位不了问题在哪里。

其实本质上我认为是因为我们缺少通过各个层面的逻辑关系及数据分析建立起来的以业务为导向的IT环境的主动性发现体系。比如我们可能不曾关注过一个业务上的变化导致的网络、应用、数据、存储各个层面的数据波动状态，也不曾关注过应用层面的读写究竟影响到了哪些足够细粒度的数据变化。

解决这个问题，首先要有一个标准化的规划逻辑。没有逻辑的标准化，那么IT里面的每一个模块儿之间可能也就失去了标准化的逻辑关系定位。同时一些先进的工具、手段、方法也就无法发挥更好的作用。其次，要有一个不断的配置细化优化的过程在运维生命周期的始终。再有，我们需要借助一些工具来实现。

其实目前很多成熟的数据中心对于物理硬件错误的检测做的还是不错的。关键是这些运维怎么和业务联系起来。比如：基于阈值的监控（例如：Zabbix）告警太多误报率高，基于规则的监控（ELK）人工定义规则工作量大等等，都是令人困扰的问题。
其实现在国内已经一些初创公司在做AIOPS方面的产品，通过机器学习达到自动识别业务拓扑关系，自动完成故障告警定位，合并告警信息形成单一告警链。

硬件监控平台 和统一事件平台 还有 事件分析平台 告警平台 这些你都要做到业务数据逻辑
目前看到这样的技术只在大型企业中 构建成本太高 而且必须自开发能力非常强 否则无法完成 多个平台数据业务对接和处理 造成项目失败

设备的物理部件故障和独立的性能检测，绝大部分监控平台都能准确监控，难点在于软故障和关联分析。所以要准确定位问题，不仅需要监控的颗粒度要小，而且反馈的日志需要足量和详细，设备间和系统间的校时需要一致。这样可以把所有日志（软硬件）统一收集并进行关联分析（或使用大数据手段），这样定位软故障是精确的。

现在有很多的整体运维系统可以解决这个问题，因为整体运维系统可以监控从系统底层，硬件层到应用语句级别的问题，这样出现问题就会马上发现。