如何消除信息孤岛，实现数据中心信息共享，可能各有各的招。以某大型央企为例，为建立信息共享服务中心，企业建立了自运营的大型数据中心，预计全部建设完毕后，白地板面积将达到8000平米，容纳机柜4000个，设备60000台。而该数据中心将承载大量关键企业信息化系统，譬如人力资源管理系统、财务核算管理系统、资金管理系统、预算管理系统数以及各战略利润单元的ERP系统及其他业务信息系统近百套，运营部门面临极大的挑战，如何能耳聪目明，管理好这么多基础设施乃至于应用系统，依靠监控工具是一条必经之路。

让我们来看一下企业的现状，从信息管理部成立到现在不足5年，在工具上的投入呈现出条块化，已经基本实现了网络、存储、基础系统、虚拟化等领域的简单监控，但是工具之间既有交叠的部分，交叠的部分的数据在不同工具中存在不一致现象;同时又存在不少盲区，尚未纳入管理;各技术团队自己管理和使用自己的工具，告警信息也无法分享给其他技术团队，而且即便是分享了，其他团队也无法判断其重要程度及影响面，而监控告警信息作为事件流程的主要输入，其现状显然极大制约了运维的质量及效率，什么是理想的状态？又如何实现这一目标，成为运营团队的所需要解决的两大问题。

我们用几个问题来梳理我们的思路：

1、我们期望监控解决我们什么问题，达到什么目的？

首先，监控是运维的基础，要解决问题首先要发现问题，确定问题的严重程度和多个报警之间的关联关系，这样运维响应才有目的和效率，处置才能精准得当。当数据中心关联的子系统之间同时报警，那么该如何定位、判断故障呢？

其次，运营团队中不同的层级对监控的关注点和所需要的信息是不同的，如何获取高一致性的基础监控数据，并能通过DIKW(Data-Information-Knowledge-Wisdom)模式提炼出不同的信息切片，打造立体运营的管控信息平台。

2、目标、原则及架构

显然，如果有一个工具能囊括动环、IT基础设施、虚拟化平台、操作系统、数据库、中间件以及各类企业应用，那是最理想的，但是现实往往是骨感的，这类大跨度、高集成的产品从前没有过，估计以后也难以问世。

我们希望引入BI和大数据分析的一些思路，利用数据集成清洗展现等技术来实现这一技术目标，形成统一监控平台。

拟定的以下建设目标和原则：

系统建设目标

1) 全资源监控覆盖

2) 关键领域深度监控

3) 系统具备高扩展性，应用业务的发展变化

4) 具备高精度和联动能力

5) 具备面向服务的应用监控能力

1) 使用尽量少的监控工具结合，覆盖全资源监控

2) 投资保护原则，尽量利用原有的监控工具

3) 监控系统的技术架构具备灵活性和集成能力

4) 监控系统的技术架构成熟，尽量减少二次开发的工作量

将统一监控平台的功能主要概括为三个层次，7大项功能：

系统层次：

信息展示层

1) ECC大屏监控信息展示、统一的运维Protal门户、移动终端展示

2) 基于角色的运维视图、3D可视化关联的告警视图、性能数据展现

ü 可根据集团/BU的不同角色定制展现视图，

ü 包括：ECC大屏，PCPortal和移动终端等不同形式;

数据分析层

3) 统一数据仓库集成性能、告警、配置等综合数据，进行数据分析，生成性能、告警及日常巡检报表。

4) 告警管理接收来自各种监控子系统的数据，对这些数据进行跨技术域的关联分析，并判断对应用的影响关系。

5) 同时，告警管理还通过数据的过滤、压缩、分类、丰富等技术手段，将真正需要关注和处理的故障事件从众多的信息中提炼出来，帮助提高运维质量和运维效率

6) 通过历史性能数据的保存与分析，可以查看被管资源的历史运行情况，判断其可用性与健康状况，定位故障

能够对汇聚上来的各类原始数据、性能数据、告警数据、日志数据等进行关联分析，形成各类分析报告和报表;

信息采集层

提供数据接口，采集各专业领域的监控数据，覆盖数据中心全资源。

可以直接采集各类纳管IT/非IT组件的数据，同时也可以灵活对接已有的各专业管理系统如网络管理、安全管理、机房管理、应用管理等;

3、建设路线规划及分步目标

由于统一监控系统是一项耗资巨大且非常复杂的长期工程，为减轻项目难度及风险，在建设时我们考虑采取分阶段实施的策略。阶段的目标及主要工作见下：

第一阶段建设重点：搭建设系统框架，覆盖全资源监控，夯实监控基础

第二阶段建设重点：整合应用监控，以数据分析、跨平台联动为核心

第三阶段建设重点：面向业务的监控，实现综合应用数据分析，掌控业务影响管理

根据经验估算，第一二阶段相对用时较短，在完善监控管理流程的前提下，前两阶段可通过运动式进行首次数据整理，后期仍需严格按照监控管理流程去进行运维，确保CMDB中CI项的完整性和一致性。而第三阶段则难度会较大，需要应用项目组的支持与配合，在应用系统中设置“探针”，进行个性化订制，建议采用逐个击破的方式来推进，耗时往往会较长。

以上对数据中心监控工具的经验谈，仅供参考。