一、生产环境我们都需要监测什么？
- 资源监测，对系统基础设施的健康度进行监测，包括网络与服务器节点的监测，监测内容包括网络连接与拥堵状态、CPU 负载和内存及外部存储空间的使用状况等。
- 应用监测，对应用程序的运行健康度进行监测，例如，应用程序进程是否存在，是否能正常提供对外服务，是否有功能映陷，是否能正常连接数据库，是否有超时现象，是否有服务抛出的异常和告警，是否可以及时扩容以应对突增的大量请求等。
- 业务监测，是对业务指标健康度的监测。例如，对电商网站来说，应当包括但不限于实时的用户访问量、具体页面的浏览数、转化率、订单量和交易额等。
二、数据监测流程是什么样的？
- 采集上报：将事先定义的事件数据在当地采集并上报。
- 数据整理：对各数据源上报后的数据进行收集、清洗和整理。
- 实时分析：对实时数据进行分析处理。
- 离线分析：通过大量数据进行模型或规则提取。
- 结果输出：将实时和离线分析的结果展现，供决策参考。
- 问题决策：根据上一步的输出，人为或自动给出下一步的行动判定，同时将判定记录保存下来，以便为后续决策提供依据。
- 数据存储：离线的原始数据、分析数据以及处理记录的保存。
- 自动修复与运维执行体系的接口，它需要将修复指令发送给运维执行体系，由执行体系将指令分发到对应节点，并进行相应的操作。
三、数据格式都包含哪些信息？
通常包含这两类信息：基础信息和扩展信息。
基础信息 需要描述最基础的应用背景信息，包括 4 个 W：
- Who （哪一个用户或服务）
- When （什么时间）
- Where （什么地点）
- What （做了什么）
扩展信息 是为了数据更好的扩展性，以应对不同业务的监测统计需求，通常会由各业务团队自行定义、解析和使用。
四、如何衡量监测数据体系的能力？
可以从 3 个维度来衡量：
- 正确性，即收集到的数据与事实的一致性。
- 全面性，即收集到的数据信息是否足以支持团队做出决策。
- 及时性，即数据的发生到能够支持决策所需要的处理时间足够短。
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