传统的IT监控，一直是针对以服务器为主的基础设施来进行的。然而如果是将应用部署在云端，那么监控会变得很不一样，因为别说监控，我们很有可能都接触不到服务器。对于应用的部署，我们可以使用诸如Azure App Services这些云服务，Azure同时也提供了Redis和许多关系型数据库供我们使用。总之，我们可以完全不用和物理服务器打交道。
在云端，只监控物理主机是远远不够的。同时还要监控应用本身以及应用的运行状况，对于我们而言，这些都是极其重要的。我们的云服务供应商仅仅只负责对基础设施进行监控，保证服务器不宕机。我们需要自己去监控我们的服务的运行状况是否健康。
- 监控平台即服务（PaaS）风格的应用托管
云计算的一大优势，就是它能让我们在部署应用的时候，完全不用考虑服务器层面的因素。作为一个开发者，只需要把自己负责应用管好，何乐而不为呢？
诸如Heroku，Azure App Services，Google Cloud Engine等，都是我们在部署应用时可以选择的方案。但是它们都会带来一些监控方面的潜在挑战。我们可能并不能自由访问底层的服务器，因而传统的监控方案并不适用这个场景。甚至在有些方案中，应用部署的“槽位”，和传统监控方案中的“槽位”完全是两回事儿。
那我们在Stackify使用的Azure App Services举个例子。我们在使用该云服务的过程中并没有访问服务器本身的权限，而是通过一个叫作Azure KUDU console的东西来访问虚拟文件系统，查看事件查看器、日志、运行中的进程等信息。我们也不能使用Windows Performance Counters。同时，我们在监控应用实例的时候，也不是采取直接在物理主机上安装代理的方式，而是通过使用一个特别的WebJob来实现的。
- 云端特有的弹性伸缩能力
弹性伸缩，也是云计算给我们带来的诸多好处之一。因为许多公司的应用，都会有数天或者数个礼拜的访问高峰，我们必须通过较多的物理主机来支撑这个时间段所需的计算能力。而当过了这个时间段，我们完全可以通过减小应用部署的实例数来节约用于主机的开支。
云监控，当然也需要有对应应用在弹性伸缩场景时的方案。应用实例的数量可能一直在变化，然而不管是增加还是减少，云监控都必须能跟着实力数量的变化而变化。
- 对物理主机的监控和对云的监控完全是不一样的概念
传统的IT监控，关注的主要是服务器宕没宕机，cpu和内存的使用率如何等等。然而一旦开始使用云计算，我们就再也不用担心，或者说起码不用如此在意这些细节了，更不用说我们甚至都不能获取到这些信息。在云端，我们可以采用无服务器架构，可以设置弹性伸缩的能力，然后就都ok了。然而在云端对应用进行监控却很不一样。
对应用性能的监控依然十分重要。你需要知道你的应用收到的请求中，哪一个是收到的最多的，哪一个是响应得最慢的。APM方案可以帮助提供这些信息。当然，通过 Windows Performance Counters, JMX MBeans等常见的统计工具来获得应用的指标也是非常有必要的。
- FaaS或者无服务架构的应用
我们开发人员已经开始尝到新的无服务器架构的甜头了。 AWS Lambda 和 Azure Functions 这样子的服务的存在，让我们开发人员能够更轻易地将业务逻辑拆分，让一个应用对应一段逻辑。这样，被请求次数最多的函数可以被近乎无限地扩展。服务器的概念已经被完全地剥离。
监控无服务器架构完全是一个新的领域。当基于无服务器架构开发的应用越来越多时，对应的云监控方案也不得不迎头赶上。当然，云服务提供商也需要去实现更多新的能力，以期让监控成为可能。
- 当需要监控应用中依赖的云端服务，传统的监控方案无能为力
云服务提供商提供一系列专业数据库、消息队列、存储等服务。在Azure中对应的就有Cosmos DB、Service Bus和Table Storage。AWS中也有对应的服务，分别是Redshift, DyanamoDB,和SQS。传统的监控方案并非是针对这些特殊的云端服务来设计的。因此要对这些服务进行监控的话，我们就必须通过云服务提供商或者其它专业云监控方案。
- 我们并不需要关心基础设施
在云端，我们无需花时间去监控传统的IT基础设施。交换机、防火墙、超级管理者、存储区域网络，还有一些其他的设备，这些都由云服务提供商全权负责。对于我们而言，无需考虑所有的这些基础设施是相当美妙的一件事情。当我想要100台服务器，或者10TB大的固态存储空间，我只需要提个需求就可以得到，丝毫不用管它是怎么实现的。
总结
如果仅仅将应用的一部分运行于云端的虚拟主机上，那么保持现在的对服务器和应用的监控方式还是没有问题的。但如果是要"all in"，即将所有应用都部署到PaaS平台，那么我们就不得不重新思考应用的监控方式了。毕竟云监控和云端本身一样，既是机遇又是挑战。
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