大数据监控与报警重点基础知识点

大数据监控与报警重点基础知识点一、大数据监控概述1.大数据监控的定义a.大数据监控是指利用大数据技术对海量数据进行实时监控和分析，以实现对业务系统的全面监控。b.通过大数据监控，可以及时发现系统异常，提高系统稳定性，保障业务连续性。c.大数据监控是现代企业信息化建设的重要组成部分，有助于提升企业竞争力。2.大数据监控的作用a.提高系统稳定性：通过实时监控，及时发现并处理系统异常，降低系统故障率。b.优化资源配置：根据监控数据，合理分配资源，提高资源利用率。c.保障业务连续性：确保业务系统稳定运行，降低业务中断风险。3.大数据监控的分类a.实时监控：对系统运行状态进行实时监控，如CPU、内存、磁盘等资源使用情况。b.历史数据监控：对历史数据进行分析，如访问量、错误日志等。c.异常监控：对系统异常进行监控，如错误信息、告警信息等。二、大数据监控技术1.数据采集技术a.系统监控：通过系统自带的监控工具，如Linux的sysstat、Windows的PerformanceMonitor等，采集系统资源使用情况。b.应用监控：通过应用性能管理（APM）工具，如NewRelic、AppDynamics等，采集应用性能数据。c.日志采集：通过日志收集工具，如ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）等，采集系统日志。2.数据存储技术a.关系型数据库：如MySQL、Oracle等，适用于结构化数据存储。b.非关系型数据库：如MongoDB、Cassandra等，适用于非结构化数据存储。c.分布式文件系统：如HadoopHDFS、Alluxio等，适用于海量数据存储。3.数据分析技术a.数据可视化：通过图表、仪表盘等形式展示监控数据，如Grafana、Kibana等。b.数据挖掘：利用机器学习、深度学习等技术，对监控数据进行挖掘，发现潜在问题。c.实时分析：对实时数据进行分析，如使用ApacheKafka、ApacheFlink等。三、大数据报警机制1.报警策略a.基于阈值报警：根据预设的阈值，当监控数据超过阈值时触发报警。b.基于规则报警：根据预设的规则，当满足特定条件时触发报警。c.基于异常报警：当监控数据出现异常时触发报警。2.报警方式a.邮件报警：将报警信息发送至指定邮箱。b.短信报警：将报警信息发送至指定手机号码。c.站内消息报警：在监控平台内显示报警信息。3.报警处理a.自动处理：根据预设的规则，自动执行相应的处理措施，如重启服务、调整资源等。b.人工处理：将报警信息推送给相关人员，由人工进行处理。c.报警归档：将报警信息归档，便于后续查询和分析。四、大数据监控与报警实践1.监控平台搭建a.选择合适的监控平台，如Zabbix、Nagios等。b.根据业务需求，配置监控项和报警规则。c.部署监控代理，确保监控数据采集的准确性。2.监控数据可视化a.使用数据可视化工具，如Grafana、Kibana等，将监控数据以图表、仪表盘等形式展示。b.定期分析监控数据，发现潜在问题。c.根据分析结果，优化监控策略。3.报警优化a.根据业务需求，调整报警阈值和规则。b.优化报警方式，确保报警信息及时送达相关人员。c.定期评估报警效果，持续优化报警机制。五、1.，.大数据监控与报警技术[M].北京：电子工业出版社，2018.2