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分布式監控數據對大型IT環境的好處

在升級IT管理時減少挑戰

企業的成長是一件令人興奮的事情,但它往往會給 IT 專業人員帶來獨特的挑戰。在嘗試升級 IT 管理環境時會遇到一些常見的障礙。在我們大規模管理 IT 基礎架構系列的第一篇博客中,我們討論了分布式監控數據對大型 IT 環境的好處。

分布式監控數據對大型IT環境的好處-南華中天

需要分布式數據收集

實施分布式數據收集對于使 IT 基礎架構擴展成為一個無縫過程至關重要。大型 IT 環境通常有多個需要監控的大型數據中心或遠程計算資源,無論這些資源是托管在遠程公司位置還是虛擬私有云數據中心。這使得分布式數據收集成為必要,因為在本地收集性能指標和延遲非常重要。如果未在本地收集性能指標,則統計信息可能會受到網絡拓撲或負載的影響。

示例:如果您在首爾有一個為亞太地區客戶提供服務的數據中心,那么測量來自加利福尼亞的往返延遲或應用程序響應沒有多大意義。

知道國際數據線路可能具有最低帶寬和最高延遲連接,如果每個應用程序都是從用戶所在的位置測量的,那么統計數據將更容易解釋和比較。但是,您需要能夠做到這一點,而不必擁有多個管理點。

分布式監控數據收集的好處

分布式數據收集的眾多好處之一是能夠在連接中斷期間緩存數據。

示例:如果您有為本地客戶提供服務的遠程位置,并且國際鏈接出現故障或我的 Internet 虛擬專用網絡線路上的路由中斷,則數據中將存在很大差距,除非本地收集器仍然能夠繼續監控并趕上進度當鏈接重新連接時。

能夠使用分布式資源進行收集也是擴展時的一個優勢。隨著您在全球范圍內擴展企業,能夠將資源密集型收集器(如 Netflow 或 Syslog)卸載到專用系統而不會丟失所有數據的單個用戶界面,這變得非常有價值。另一個優勢是從您的長距離 WAN 鏈接中消除密集的數據收集流量。

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示例:如果您首爾數據中心的所有服務器都將其日志數據發送到本地系統,然后僅根據需要轉發摘要和報告數據,那么您已經消除了排長隊的高帶寬負載,并且大部分時間都保留了它本地 - 這將對性能產生顯著影響。

如何實現分布式監控數據采集

使分布式數據收集成為可能的一種方法是使用“服務引擎”服務引擎是遠程部署的設備,無論是物理上還是虛擬上,都可以從您的中央平臺卸載功能。服務引擎可以被部署來執行幾個不同的任務,或者它們可以根據您的特定環境的需要進行專門化。

服務引擎使用示例:

  • 卸載 Syslog 或 Windows 事件日志數據的收集,以將其保留在服務器本地。
  • 收集流量性能數據,如 Netflow 或 IPFIX,以使這些數據遠離您的 WAN 鏈接,或僅用于在大型環境中分配負載。
  • 分發性能和可用性監控的基礎知識,以在不打開防火墻的情況下處理隔離的 DMZ 段,或監控世界另一端的遠程數據中心。

這種靈活性使您能夠根據客戶或環境的具體要求以多種不同的方式部署解決方案。

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