银行行业企业级监控产品的建设选型、难点及解决方案探讨?

随着互联网金融业务的快速发展,银行业务互联网化,期望突破传统的存贷业务找到新的利润增长点。为此,银行业新建、重构了大量互联网类的业务系统,给系统、网络和应用各条线的运维带来了巨大压力。然而当前银行业运维监控系统的建设仅完成存在性监控的部署,大多数监控数据采用 A...显示全部

随着互联网金融业务的快速发展,银行业务互联网化,期望突破传统的存贷业务找到新的利润增长点。为此,银行业新建、重构了大量互联网类的业务系统,给系统、网络和应用各条线的运维带来了巨大压力。然而当前银行业运维监控系统的建设仅完成存在性监控的部署,大多数监控数据采用 AGENT、SNMP 与系统日志等采样方式获取,数据实时性、精度较低且无法站在全行业务系统的统一管理视角进行监控。即使有的行部署了业务层面的应用监控,选用的监控产品也是五花八门,不同团队又有不同的监控方案。一旦业务系统运行出现问题,交易链路上的网络、系统及业务交易指标相互孤立,缺乏统一的全景展示平台,难以及时找出问题环节。在发生业务故障时,时间往往被耗费在低效的排查工作中,其中的主要问题在于:一旦发生问题,多团队同时开始根据各自经验诊断;缺乏统一视角的证据支持,没有入手点;若无法达成共识,则需要进一步线索进行反复排查。

针对这一问题,之前我行使用的一些监控产品(NPM和BPC)在我行使用效果不太理想,有太多局限了。个人觉得对一些中大银行,还是要有企业级的监控产品和配套的规范,这些规范涉及编码、测试、运维各阶段,且应明确各方人员在监控部署、设计方面的职责分工。

因此,特提出此话题,望各位同行能够给本人答疑解惑,能够告知本人银行业企业级监控产品的建设选型、难点及解决方案,不甚感激!!

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工具都有各自的专业领域,围绕业务、应用、网络、系统及基础资源等等几个层面进行监控,理清楚各个层级关注的优先级以及各个层级的关联关系。另外,选用任何一个工具,都先要深度理解工具的价值点,技术先进性,数据开放性,指标可靠性,稳定性等,不应该过于求大而全。各监控产品干各自层级的专业的事情,至于智能化或一体化的监控和定位,则需要包括全行业务系统的运维数据规范化管理以及优秀的AIops工具来打通各个工具的数据关系。

IT咨询服务 · 2019-11-14
浏览5213
  • 非常同意您提到的“运维数据规范化管理”,请教下您在这方面能给一些建议或者学习案例吗?
    2019-11-15

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  • 发布时间:2019-11-14
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