監(jiān)控平臺(tái)解密：IT系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)感知和洞察

定　價(jià)：￥102.00

作　者：	姜才康等著
出版社：	電子工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787121433771	出版時(shí)間：	2022-05-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	308	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　本書采用循序漸進(jìn)的講解方式，介紹了如何從零開始構(gòu)建一個(gè)企業(yè)級監(jiān)控平臺(tái)的相關(guān)理論技術(shù)和實(shí)踐方法。首先從監(jiān)控系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)原理出發(fā)，逐步介紹企業(yè)級監(jiān)控系統(tǒng)的常用架構(gòu)、各個(gè)組件模塊作用、運(yùn)行模式、監(jiān)控體系的建設(shè)路線、監(jiān)控信息的合并算法、監(jiān)控顆粒度設(shè)置經(jīng)驗(yàn)以及如何保障監(jiān)控系統(tǒng)自身可靠性等內(nèi)容；隨后自底向上依次對硬件設(shè)備、操作系統(tǒng)、虛擬機(jī)、常用數(shù)據(jù)庫和中間件、容器和容器編排、系統(tǒng)和應(yīng)用日志以及應(yīng)用鏈路等常見監(jiān)控領(lǐng)域?qū)嵤┍O(jiān)控的技術(shù)原理、常用監(jiān)控指標(biāo)以及實(shí)現(xiàn)方式等內(nèi)容作了介紹；最后對監(jiān)控系統(tǒng)下階段發(fā)展趨勢也即智能監(jiān)控作涉及相關(guān)技術(shù)原理及常用智能監(jiān)控功能作了展望及介紹。通過對本書的系統(tǒng)學(xué)習(xí)，可以對計(jì)算機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)的基本原理、設(shè)計(jì)思想、實(shí)現(xiàn)方式等方面有全面而深入的了解。

作者簡介

　　姜才康，現(xiàn)任中匯信息技術(shù)（上海）有限公司總經(jīng)理，中國計(jì)算機(jī)用戶協(xié)會(huì)金融信息分會(huì)理事，上海計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)理事，上海信息化理事。在金融信息化建設(shè)方面貢獻(xiàn)突出，長期從事金融行業(yè)應(yīng)用軟件設(shè)計(jì)開發(fā)、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)制定和技術(shù)管理工作，不斷夯實(shí)***金融基礎(chǔ)設(shè)施，構(gòu)建全方位的銀行間市場風(fēng)險(xiǎn)治理和安全運(yùn)維體系，先后獲得數(shù)十項(xiàng)銀行發(fā)展科技獎(jiǎng)。主持開發(fā)了完**一代外匯交易系統(tǒng)、新一代本幣交易系統(tǒng)、匯率中間價(jià)系統(tǒng)、上海同業(yè)拆放利率（Shibor）、基于雙邊授信撮合系統(tǒng)、報(bào)價(jià)引擎、數(shù)據(jù)發(fā)布、交易后系統(tǒng)、增值服務(wù)系統(tǒng)、匯率指數(shù)、定盤收益率曲線等數(shù)十個(gè)金融系統(tǒng)的開發(fā)建設(shè)任務(wù)。主要著作有《大數(shù)據(jù)系統(tǒng)運(yùn)維》（2018），《數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)》（2018），另有《外匯交易中心集中統(tǒng)一監(jiān)控平臺(tái)建設(shè)實(shí)踐》、《銀行間市場金融標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)的實(shí)踐之道》、《中國貨幣網(wǎng)的建設(shè)及發(fā)展》等多篇論文發(fā)表。

圖書目錄

第1章監(jiān)控系統(tǒng)規(guī)劃及原理\t1
1．1 IT監(jiān)控運(yùn)維管理的發(fā)展歷程\t1
1．1．1 新興的中國市場（1985―1994年）\t2
1．1．2 運(yùn)營商大建設(shè)期（1995―2000年）\t2
1．1．3 多元化的監(jiān)控運(yùn)維系統(tǒng)（2001―2010年）\t4
1．1．4 面向云和應(yīng)用（2010年至今）\t5
1．2 監(jiān)控體系總體規(guī)劃\t5
1．2．1 IT運(yùn)營體系的階段性\t5
1．2．2 監(jiān)控體系建設(shè)的階段性\t7
1．3 監(jiān)控系統(tǒng)的分類\t12
1．4 監(jiān)控系統(tǒng)工作原理\t13
1．5 監(jiān)控系統(tǒng)運(yùn)行模式分類\t16
1．5．1 主動(dòng)/被動(dòng)監(jiān)控\t16
1．5．2 有代理/無代理\t18
1．6 監(jiān)控事件總線\t19
1．6．1 什么是集中監(jiān)控事件總線\t19
1．6．2 事件總線的市場格局\t20
1．6．3 監(jiān)控事件總線的功能設(shè)計(jì)\t22
本章小結(jié)\t25
第2章計(jì)算機(jī)硬件設(shè)備監(jiān)控\t26
2．1 計(jì)算機(jī)的分類\t26
2．2 數(shù)據(jù)中心常見的計(jì)算機(jī)種類\t27
2．2．1 大型機(jī)\t27
2．2．2 小型機(jī)、PC服務(wù)器\t28
2．2．3 RISC、CISC\t30
2．2．4 刀片機(jī)\t31
2．3 計(jì)算機(jī)硬件設(shè)備監(jiān)控\t31
2．3．1 大型機(jī)設(shè)備監(jiān)控\t32
2．3．2 小型機(jī)設(shè)備監(jiān)控\t33
2．3．3 PC Server設(shè)備監(jiān)控\t41
2．3．4 刀片機(jī)設(shè)備監(jiān)控\t46
本章小結(jié)\t47
第3章虛擬機(jī)監(jiān)控\t48
3．1 虛擬化分類\t48
3．1．1 硬件虛擬化\t49
3．1．2 桌面虛擬化\t49
3．1．3 應(yīng)用程序虛擬化\t49
3．1．4 網(wǎng)絡(luò)虛擬化\t49
3．2 ESXi虛擬化監(jiān)控\t50
3．2．1 ESXi虛擬化概述\t50
3．2．2 ESXi架構(gòu)圖及監(jiān)控入口\t53
3．2．3 使用Zabbix監(jiān)控ESXi\t53
3．3 KVM虛擬化監(jiān)控\t60
3．3．1 KVM虛擬化概述\t60
3．3．2 使用Zabbix監(jiān)控KVM\t61
本章小結(jié)\t63
第4章操作系統(tǒng)監(jiān)控\t64
4．1 操作系統(tǒng)的種類\t64
4．1．1 類UNIX系統(tǒng)\t64
4．1．2 Windows系統(tǒng)\t65
4．2 操作系統(tǒng)功能模塊\t66
4．3 CPU監(jiān)控\t69
4．3．1 CPU相關(guān)概念\t69
4．3．2 CPU狀態(tài)\t70
4．4 內(nèi)存監(jiān)控\t72
4．4．1 內(nèi)存相關(guān)概念\t72
4．4．2 內(nèi)存狀態(tài)\t74
4．5 進(jìn)程監(jiān)控\t74
4．5．1 進(jìn)程相關(guān)概念\t74
4．5．2 進(jìn)程狀態(tài)監(jiān)控\t76
4．6 文件屬性監(jiān)控\t78
4．6．1 Windows中的文件屬性\t78
4．6．2 類UNIX中的文件屬性\t78
4．7 文件系統(tǒng)監(jiān)控\t83
4．7．1 文件系統(tǒng)概念\t83
4．7．2 文件系統(tǒng)狀態(tài)\t84
4．8 網(wǎng)絡(luò)模塊監(jiān)控\t85
4．8．1 網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)控\t85
4．9 監(jiān)控系統(tǒng)如何監(jiān)控操作系統(tǒng)\t87
4．9．1 Windows\t87
4．9．2 Linux\t90
本章小結(jié)\t92
第5章數(shù)據(jù)庫監(jiān)控\t93
5．1 數(shù)據(jù)庫分類\t93
5．1．1 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫\t94
5．1．2 非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫\t94
5．2 數(shù)據(jù)庫狀態(tài)指標(biāo)分類\t94
5．3 當(dāng)前連接數(shù)與最大允許連接數(shù)\t95
5．3．1 連接數(shù)的相關(guān)概念\t95
5．3．2 連接數(shù)指標(biāo)實(shí)例\t95
5．4 QPS/TPS\t99
5．4．1 QPS/TPS的相關(guān)概念\t99
5．4．2 QPS/TPS指標(biāo)實(shí)例\t99
5．5 慢查詢\t102
5．5．1 慢查詢的相關(guān)概念\t102
5．5．2 慢查詢指標(biāo)實(shí)例\t102
5．6 磁盤I/O監(jiān)控\t108
5．6．1 磁盤I/O相關(guān)概念\t108
5．6．2 磁盤I/O的獲取\t108
5．7 其他針對性指標(biāo)\t110
5．7．1 Mysql Binlog cache的相關(guān)概念\t110
5．7．2 Mysql Binlog cache指標(biāo)實(shí)例\t111
5．7．3 Oracle表空間的概念\t112
5．7．4 Oracle表空間指標(biāo)實(shí)例\t112
5．7．5 Mysql MHA高可用集群的概念\t113
5．7．6 Mysql MHA高可用集群指標(biāo)\t115
5．7．7 Oracle集群的概念\t117
5．7．8 Oracle集群指標(biāo)實(shí)例\t118
本章小結(jié)\t126
第6章中間件監(jiān)控\t127
6．1 Nginx監(jiān)控\t128
6．1．1 Nginx概述\t128
6．1．2 Nginx服務(wù)的進(jìn)程及端口\t128
6．1．3 服務(wù)可用性監(jiān)控\t130
6．1．4 Nginx日志監(jiān)控\t131
6．1．5 Nginx狀態(tài)頁監(jiān)控\t134
6．2 Tomcat監(jiān)控\t136
6．2．1 Tomcat概述\t136
6．2．2 請求吞吐量指標(biāo)和延遲指標(biāo)\t137
6．2．3 線程池指標(biāo)\t140
6．2．4 Errors錯(cuò)誤率指標(biāo)\t144
6．2．5 JVM內(nèi)存使用情況指標(biāo)\t146
6．2．6 JVM監(jiān)控工具\(yùn)t149
6．3 ActiveMQ監(jiān)控\t152
6．3．1 ActiveMQ概述\t152
6．3．2 生產(chǎn)者數(shù)量監(jiān)控\t152
6．3．3 消費(fèi)者數(shù)量監(jiān)控\t153
6．3．4 隊(duì)列深度監(jiān)控\t154
6．3．5 ActiveMQ監(jiān)控實(shí)踐\t155
本章小結(jié)\t157
第7章 Docker容器監(jiān)控\t159
7．1 Docker容器運(yùn)行狀態(tài)\t159
7．2 Docker容器性能指標(biāo)\t161
7．3 cAdvisor對容器監(jiān)控\t162
7．3．1 CPU的監(jiān)控\t164
7．3．2 內(nèi)存的監(jiān)控\t165
7．3．3 磁盤的監(jiān)控\t165
7．3．4 網(wǎng)絡(luò)的監(jiān)控\t165
7．4 Docker容器內(nèi)的應(yīng)用日志監(jiān)控\t166
本章小結(jié)\t170
第8章 Kubernetes監(jiān)控\t171
8．1 Kubernetes簡介\t171
8．2 Prometheus簡介\t174
8．3 Prometheus部署\t176
8．4 Kubernetes集群監(jiān)控\t186
8．4．1 宿主機(jī)監(jiān)控\t187
8．4．2 容器監(jiān)控\t196
8．4．3 集群資源監(jiān)控\t199
8．4．4 API Server監(jiān)控\t207
8．4．5 應(yīng)用系統(tǒng)監(jiān)控\t209
本章小結(jié)\t214
第9章應(yīng)用監(jiān)控\t215
9．1 應(yīng)用性能管理概述\t215
9．2 調(diào)用鏈路跟蹤\t217
9．2．1 Span的概念\t218
9．2．2 Trace的概念\t220
9．3 APM系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)\t222
9．3．1 APM系統(tǒng)通用架構(gòu)\t222
9．3．2 Span的創(chuàng)建及SpanContext的傳遞邏輯\t223
9．3．3 TraceID和SpanID的生成方法\t225
9．3．4 代碼注入方法\t227
9．3．5 APM系統(tǒng)性能優(yōu)化\t228
本章小結(jié)\t231
第10章日志監(jiān)控\t232
10．1 日志的基本概念\t232
10．2 日志的作用\t233
10．2．1 運(yùn)維監(jiān)控\t233
10．2．2 資源管理\t233
10．2．3 入侵檢測\t234
10．2．4 取證和審計(jì)\t234
10．2．5 挖掘分析\t235
10．3 常見日志類型及格式\t235
10．3．1 W3C Extended Log File格式\t236
10．3．2 Apache access log\t237
10．3．3 Syslog\t237
10．4 日志規(guī)范\t239
10．4．1 應(yīng)用日志打印規(guī)范\t240
10．4．2 日志的輪轉(zhuǎn)歸檔\t241
10．4．3 日志的爆發(fā)抑制\t242
10．5 日志監(jiān)控基本原理\t243
10．5．1 前置式日志監(jiān)控\t243
10．5．2 集中式日志監(jiān)控\t244
10．5．3 日志監(jiān)控的基本過程\t245
10．6 日志監(jiān)控的常見場景\t246
10．6．1 關(guān)鍵字監(jiān)控\t246
10．6．2 多節(jié)點(diǎn)日志監(jiān)控\t247
10．6．3 應(yīng)用系統(tǒng)性能監(jiān)控\t248
10．6．4 應(yīng)用系統(tǒng)業(yè)務(wù)量異常監(jiān)控\t250
10．6．5 安全監(jiān)控與異常IP自動(dòng)封禁\t250
10．7 日志采集與傳輸\t251
10．7．1 拉式采集（PULL）\t252
10．7．2 推式采集（PUSH）\t252
10．7．3 日志過濾\t253
10．8 日志解析與日志監(jiān)控策略\t254
10．8．1 日志解析工具\(yùn)t254
10．8．2 正則表達(dá)式\t258
10．8．3 日志監(jiān)控策略\t261
10．9 常見日志監(jiān)控系統(tǒng)\t262
10．9．1 基于ELK的日志監(jiān)控\t262
10．9．2 基于Splunk的日志監(jiān)控\t263
本章小結(jié)\t265
第11章智能監(jiān)控\t266
11．1 智能監(jiān)控概述\t267
11．1．1 Gartner AIOps\t267
11．1．2 NoOps\t267
11．1．3 智能監(jiān)控實(shí)施路徑\t268
11．2 監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)治理\t269
11．2．1 大數(shù)據(jù)平臺(tái)選型\t269
11．2．2 大數(shù)據(jù)平臺(tái)設(shè)計(jì)\t270
11．2．3 監(jiān)控運(yùn)維數(shù)據(jù)治理\t271
11．3 監(jiān)控動(dòng)態(tài)基線\t273
11．3．1 動(dòng)態(tài)閾值設(shè)計(jì)與計(jì)算\t274
11．3．2 基于動(dòng)態(tài)閾值異常檢測\t276
11．3．3 監(jiān)控動(dòng)態(tài)閾值案例\t276
11．4 監(jiān)控自愈\t278
11．4．1 什么是自愈\t278
11．4．2 自愈的優(yōu)勢\t283
11．4．3 監(jiān)控自愈模塊設(shè)計(jì)\t284
11．4．4 監(jiān)控自愈案例分享\t285
本章小結(jié)\t286
參考文獻(xiàn)\t287