企业将业务迁移到云端需要添加集中监控功能：乐动·LDSports(中国)体育官网

本文摘要：在企业的云迁入表格中，几个最重要步骤可以保证构建云中运营的业务价值和应用程序的可靠性。

在企业的云迁入表格中，几个最重要步骤可以保证构建云中运营的业务价值和应用程序的可靠性。其中一个关键步骤是为云计算的基础设施创建整体监控策略，其中还包括网络、安全性、计算出来和存储以及应用程序、数据库和服务。

加到监控功能可获取车祸问题的早期警告，这对于管理容量、成本、长年可靠性至关重要。有所不同的云迁入策略以有所不同的方式推展业务敏捷性，但投资于监控（尤其是应用程序监控）是云迁入表格中所列的这些方案的首要任务：˙限于于将应用程序必要切换为云计算基础设施的提高和移往策略。监控可以命令车祸的性能问题。˙针对云中切换，其中应用程序经过新的设计和优化以在云中运营。

加到的监控可以警告用户留意新的事件类型和无法预料的容量问题。˙将应用程序部署到多个云平台时。减少的监控功能可以报告延后问题，并协助确认横跨多个微服务的简单事务的根本原因。

监控云计算应用程序和服务有可能必须新的工具意外的是，加到新的监控功能有可能并不更容易。对于开始使用云计算的的组织来说，必须考虑到一整套新的监控工具和警报类型。

早已投资和运营数据中心的的组织可能会找到，用作虚拟化系统和私有云的内部部署工具有可能无法用作公共云应用程序、服务以及无服务器计算出来。即使的组织使用多云策略，他们也有可能期望利用每个云计算供应商的内置监控功能。

这实质上意味著任何云迁入都有可能引进新的监控工具。云迁入的另一个因素是，新的用户一般来说必须参予配备监控工具和号召警报。例如，新的云原生应用程序有可能有开发人员、DevOps工程师和业务所有者的参予，他们是关于监控什么和再次发生事件时应当向谁收到警报的主题专家。新成员有可能用于有所不同的工作流工具：新的云优先团队有可能用于JIRA和Slack，而数据中心团队有可能用于ServiceNow和Skype for Business。

最重要的是，即使有很好的理由将监控加到到云迁入表格中，也不会减少复杂性。当集中于监控策略作为云迁入或多云策略的一部分继续执行时，这可以构建最小化。实行集中于监控策略通过查阅过去如何部署和配备监控工具，企业可以更佳地理解集中于监控解决方案的市场需求和功能。

大多数IT运营团队都从一些基本的监控工具（如Nagios和Perfmon）或平台（如Solarwinds、Whatsup Gold和OpManager）开始报告网络和基础设施。这就是运营团队应当在号召基础设施问题方面更加强劲的原因，但在应付最终用户、应用程序或数据库性能问题时历年来展现出不欠佳。除基础设施监控工具外，运营团队更加少见的是根据必须加到监控工具。

在某些情况下，加到工具是为了号召一系列反复经常出现的问题，例如，监控不可信的数据库否不存在容量和性能问题。在其他情况下，监控与加到新的基础设施（如新的数据中心方位、网络、企业系统或存储设备）密切连接。加到云计算基础设施归属于第二类。在加到新的监控工具时，分配给工程师的工程师一般来说不会配备该工具以设置报告和警报，以便必要发送给其团队。

这有可能是较慢配备报告和警报的最简单方法，但从将来来看，它创立了对信息的孤立无援采访，以及多个团队从有所不同工具接管警报的可能性。更佳的方法是集中于监控。

每个监控解决方案都会搜集数据，并具备对临床问题简单的专有报告。但这些完全相同的监控数据随后被单体到一个集中于的监控程序中，该监控程序随后可以在更加普遍的数据范围内集中于继续执行许多功能。这种集中化有几个益处：˙可以从多个监控工具对逻辑事件展开逻辑分组。来自独立国家监测工具的警报仍然盲目地向独立国家团队发送到。

忽略，警报在逻辑上统合为事件，用于更加普遍的数据集展开分析，并智能地路由到准确的团队展开号召。˙中央系统可以分析有可能命令容量、安全性或应用程序可用性问题的大大变化的趋势。˙通过集中于监控工具可以更加有效地构建与工作流工具的构建，而不是在点对点构建中展开相连。

首先通过集中于数据和与工作流工具的构建来构建智能化。当的组织实行自律操作者，并利用开放式机器学习将警报智能分组为可管理的事件时，确实的益处沦为现实。云迁入是实行集中于监控的最佳时机创立集中式监控解决方案的理想时机是将应用程序和服务迁入到云端。

企业依然必需在基础设施、应用程序和服务级别已完成配备监控的过程。但是，企业没在这些解决方案中配备升级，而是采行步骤将监控数据和警报构建到中央系统中。这将使工作从在单个监控工具中构建升级移往到了集中化的工具中。最后，IT运营团队可以精彩取得集中化带给的所有益处。

但这也各不相同实行集中于监控所采行的方法，并且有几种策略。构建专有的数据湖和报告工具有可能获取仅次于的灵活性，但它显然必须在研发数据湖或数据仓库、建构报告、配备警报以及与工作流工具构建方面展开投资。BigPanda等公司通过内置构建、机器学习、自律操作者和统一分析获取集中于监控。集中于监控功能十分强劲，特别是在是当机器学习正确地将多个警报关联到单个事件时，可以更加慢、更加精彩地辨识根本原因。

这就是在比对表格中包括云迁入中的集中于监控的原因。它通过获取更加非常丰富的监控措施来均衡加到基础设施新功能的风险，而且它可以比在多个监控工具中配备警报更加有效地构建。

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