银行业务系统监控一体化方案规划设计.docx
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1、 银行业务系统端到端监控一体化方案规划设计 目 录银行业务系统端到端监控一体化方案规划设计11、方案背景32、方案简介32.1 业务性能监控(BPC)解决方案32.2 网络性能管理(NPM)解决方案42.3 运维大数据平台解决方案53、一体化监控方案架构设计63.1 物理部署架构设计63.2 功能逻辑架构设计81、方案背景随着我行业务的快速发展,网络、应用系统自身的复杂度日益增高,同时数据中心与分支机构,以及人行、农信银等外部机构的流量及业务交互量均日益增长,银行业务互联网化,产生了大量新兴的互联网类的业务系统,给系统、网络和应用各条线的运维带来了巨大压力。然而当前行内运维监控系统的建设仅完成
2、了基础监控与管理阶段,大多数监控数据采用AGENT、SNMP与系统日志等采样方式获取,数据实时性、精度较低且无法站在全行业务系统的统一管理视角进行监控。一旦业务系统运行出现问题,各组件的网络、系统及业务交易指标相互孤立,难以及时找出问题环节。在发生业务故障时,时间往往被耗费在低效的排查工作中,其中的主要问题在于:一旦发生问题,多科室同时开始根据各自经验诊断;缺乏统一视角的证据支持,没有入手点;若无法达成共识,则需要进一步线索进行反复排查。因此,为实现网络质量监控、业务性能监控,提高故障定位效率,保障银行系统业务连续性,急需引入先进、有效的网络及业务性能管理产品,以及基于Hadoop的运维大数据
3、平台,对所涉及的运维数据进行深入挖掘与处理,智能统计分析与预测,以此帮助提高运维人员日常运维工作及故障响应的效率,实现业务系统端到端全链路的实时监控,在维护生产系统稳定、安全、高效运行的同时,发挥IT数据价值,帮助业务发展。2、方案简介2.1 业务性能监控(BPC)解决方案BPC解决方案基于先进的协议解码技术,充分利用可靠的网络数据资源,帮助我行信息科技部门建立业务性能管理平台。以业务服务为中心,围绕服务路径图,提供交易量、成功率、响应时间、响应率、返回码五大关键指标,并区分交易类型、交易渠道、或自定义的统计维度,展现业务服务组件的运行状态。实现了应用可用性、性能、负载量的全面可视化。同时能直
4、接查询全量的交易明细报文,实现单笔交易级别的监控与管理。BPC系统实时产生的全量、实时、可信的业务交易性能数据,可帮助我行运维科室实时监控各个系统节点的性能状态,快速定位故障点,快速恢复;全量实时的业务数据,能实时的对业务状况进行分析,帮助我行业务的发展。BPC业务性能监控系统整体架构由数据采集层和数据处理层二个层次构成,如下图所示,其原理是由BPC系统服务器网卡直接抓包,实时输出数据;解码引擎对业务数据包进行实时解码,并且解码引擎可灵活配置;可以自动发现节点之间的连接关系,为业务路径配置提供信息;最后由上层交易监控系统服务和呈现层进行交易性能指标监控、统计输出、追踪和告警。其产生有价值的实时
5、业务数据和运维数据均可通过RestfulAPI与其他系统或平台进一步对接,直接产生业务和管控效益,如风控、用户行为及画像、精准营销等。2.2 网络性能管理(NPM)解决方案NPM解决方案充分利用网络数据包建立覆盖重要链路、关键设备端口、核心服务的全面监控视图,并且按照我行网络科室的工作流程组织功能与操作,使其能够广泛适用于各种需要场景。以服务为导向的网络性能管理方法使NPM 能够直接体现网络基础架构对业务应用的支撑能力,为评估、判定网络服务质量提供可以信赖的数据依据。 依托真实的网络流量,快速发现、定义应用,梳理服务路径,并提供数据正确性、变更结果验证能力,大大提升网络流量的可视化覆盖率和工作
6、效率。运用先进的数据统计分析技术,发现、告警模拟等功能极大简化了过去繁冗复杂的操作过程。围绕业务的网络性能监控视角,为业务交易故障的排查,提供了更直观和统一的监控界面,帮助网络质量问题的快速发现、快速定位。NPM网络性能监控的原理是:从重要线路、设备端口或各业务系统群镜像或分光出来的流量经过TAP Switch后,可完成汇聚、过滤及等功能,经过TAP Switch处理后的流量再进入Smart Probe采集探针,Smart Probe对流量进行存储和处理,并将处理后的数据发送给NPM Server进行应用梳理、实时监控、故障诊断及报表等功能。由于本行为双数据中心运营模式,因此需要考虑NPM的跨
7、中心的扩容,其方法如下:比如以数据中心A为主中心,增加数据中心B为从中心的监控。A中心的拓扑和配置均不变,在B中心部署本地Smart Probe和NPM从服务器,将B中心的流量镜像到本地Smart Probe,所有网络数据分析在本地NPM从服务器上进行处理并发送统计结果给A中心的NPM主服务器进行呈现。A、B中心各自独立处理数据,互不干扰。2.3 运维大数据平台解决方案本次运维大数据平台的建设,是建立在我行已完成的生产环境集中监控系统项目建设的基础上(基础监控及集中事件平台),在大数据分析和智能运维技术日益成熟的背景下,继续推进监控平台建设和迭代升级,既能服务于新一代数据中心建设,也能更好地推
8、动IT运维管理服务能力不断提升。其总体目标是建立基于运维大数据平台的实时、历史性能分析和日志统一查询、分析平台,并开展智能运维的建设。通过建立运维大数据平台,来整合所有的基础性能数据、网络性能数据、业务性能数据等结构化指标型数据,以及事件告警数据、应用日志数据、系统日志数据、网络报文数据等非结构化日志型数据等。指标性数据通过对接大数据的Kalfka消息集群,进入Spark/Storm进行实时流数据分析,例如基线分析、单/多指标性能预测、容量预测和策略决策等;日志型数据进入ES集群,进行结构化处理、统计分析、单日志/多日志字段分析与关联等等;指标性和日志型的历史数据统一存入HDFS中,进一步供大
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