大家好，今天我想和大家分享IT运维的那些事。在我20多年的设计和运维经验中，见证了IT架构的演进，特别是随着金融行业的国产化推进和DevOps的普及，运维体系也面临着巨大的挑战。那么，在当今错综复杂的架构下，如何做好IT运维保障呢？
下面我将从七个方面分享IT运维指标体系。
一、机房环境：银行的"物理心脏"
机房作为IT系统的基础，监控设备的环境状态至关重要。机房监控不仅是物理安全的基础，更是保障IT设备稳定运行的前提。
关键监控指标
| 指标 | 含义 | 正常范围 | 异常后果 | 场景分析 |
|---|---|---|---|---|
| 机房温度 | 设备区空气温度 | 核心区20-25℃，非核心区18-28℃ | 温度过高导致硬件降频或损坏 | 温度>30℃时，服务器CPU降频，DB2查询延迟飙升 |
| 市电中断告警 | 市电中断，UPS切换时间 | ≤10ms | UPS切换超时导致系统断电，数据丢失 | 市电断电切换超时，导致核心服务宕机 |
| 漏水检测 | 空调、管道漏水 | 无漏水报警 | 漏水导致设备短路或腐蚀 | 漏水导致存储主板损坏，数据丢失 |
| UPS温度 | UPS设备内部温度 | ≤50℃ | UPS过热导致功率下降，服务器宕机 | UPS内部温度超过60℃，导致电池功率下降 |
今年的极端天气比较多，全国出现长时间高温以及局部特大暴雨的天气，可以部署智能温控系统与水泄漏传感器，并与自动化运维平台集成，做到故障预警和自动响应。此外，使用红外温度探测与远程监控相结合，能确保机房管理的精确性与高效性。
二、基础设施层：物理机与操作系统监控
硬件的稳定性和操作系统的健康运行对银行系统的可靠性至关重要。通过细致的硬件和操作系统监控，能够及时发现潜在的故障风险，保障系统的运行状态。
1. 物理机监控指标
物理机监控涉及硬件的各个关键组件，包括CPU、内存、硬盘、电源等。物理硬件故障会直接导致服务中断，因此需要对硬件的各项状态进行实时监控。
关键监控指标
| 指标 | 含义 | 正常范围 | 异常后果 | 场景分析 |
|---|---|---|---|---|
| CPU负载 | 物理机CPU使用率 | ≤80% | 超负荷运行，导致响应延迟和进程挂起 | CPU使用率超过90%，导致交易请求无法及时处理，用户支付失败 |
| 内存使用率 | 物理机内存的使用情况 | ≤80% | 内存不足，系统频繁Swap，性能下降 | 内存使用率超过90%，导致数据库查询响应时间大幅上升，影响交易处理 |
| 硬盘使用率 | 硬盘的磁盘空间使用情况 | ≤85% | 硬盘空间不足，无法写入新数据，系统崩溃 | 硬盘空间满，导致交易数据无法写入，造成数据丢失 |
| 风扇转速 | 风扇转速（RPM） | 主风扇≥3000RPM，副风扇≥2000RPM | 风扇转速过低，设备过热，可能导致自动关机或降频 | 主风扇转速降至1500RPM，导致服务器过热，自动关机，交易服务中断 |
| 电源状态 | 电源输入电压是否稳定 | 电压220V±5% | 电源不稳定导致服务器宕机或重启 | 电源电压不稳定，服务器重启，导致交易中断 |
| RAID健康状态 | RAID阵列的健康状态 | 全部磁盘正常 | RAID阵列磁盘故障导致数据丢失或性能下降 | RAID阵列磁盘故障未及时替换，性能下降，数据读取延迟 |
| 网络接口状态 | 网络接口（NIC）工作状态 | Up率≥99.9% | 网络接口Down导致服务器与网络无法连接 | 网卡故障导致服务器无法访问数据库，交易请求失败 |
| 硬件温度监控 | 服务器内部温度监控 | ≤70℃ | 温度过高导致硬件损坏或降频 | 服务器温度达到85℃，触发硬件降频，性能大幅下降 |
常见故障场景：
- CPU超负荷：CPU使用率过高，导致系统响应变慢，交易请求超时，影响服务可用性。
- 内存不足：物理机内存使用率过高，操作系统频繁进行内存交换（Swap），导致性能严重下降。
- 硬盘空间满：硬盘空间使用率过高，导致新数据无法写入，交易信息丢失，影响银行业务的完整性。
- RAID故障：RAID磁盘阵列故障未及时修复，导致存储性能下降或数据丢失，严重影响数据库的稳定性。
2. 操作系统监控指标
操作系统监控覆盖了系统资源的使用情况、关键服务的健康状态和异常进程等，确保操作系统能够为上层应用提供稳定的运行环境。
关键监控指标
| 指标 | 含义 | 正常范围 | 异常后果 | 场景分析 |
|---|---|---|---|---|
| 操作系统负载 | 系统CPU、内存和磁盘的总负载 | 系统负载 ≤ 80% | 超负荷运行导致操作系统响应迟缓 | 操作系统负载超过90%，导致所有服务响应缓慢，数据库连接超时 |
| 进程数量 | 系统中活跃的进程数 | ≤500个 | 进程数量过多导致系统资源耗尽，无法启动新进程 | 系统进程数量超过1000，导致资源分配不均，应用无法启动 |
| 系统磁盘I/O | 系统磁盘的读写延迟 | ≤10ms | 磁盘I/O瓶颈导致数据库查询性能下降 | 磁盘I/O延迟超过100ms，导致数据库查询响应时间显著增加，交易响应延迟 |
| 交换空间使用率 | 系统Swap空间使用情况 | ≤10% | Swap空间使用过多导致频繁的磁盘交换，性能下降 | Swap空间使用率超过20%，系统频繁交换内存，导致服务响应时延增加 |
| 僵尸进程数 | 已终止但未回收的进程数量 | ≤5个 | 僵尸进程占用系统资源，导致新进程无法启动 | 僵尸进程数超过50个，导致新应用无法启动，系统性能下降 |
| 服务状态 | 关键服务（如数据库、Web服务器）是否正常运行 | Running | 服务停止，导致业务中断 | Web服务停止，导致用户无法访问银行系统，交易无法进行 |
| 网络接口负载 | 操作系统网络接口的负载状态 | ≤80% | 网络接口负载过高导致带宽瓶颈，数据传输延迟 | 网络接口负载达到90%，导致应用访问数据库慢，交易处理中断 |
| 日志文件增长率 | 系统日志文件的增长情况 | ≤10MB/小时 | 日志文件增长过快导致磁盘空间耗尽 | 日志文件每小时增长100MB，导致磁盘空间满，无法记录系统日志 |
常见故障场景：
- 操作系统负载过高：系统负载过高导致CPU、内存、磁盘资源耗尽，所有应用服务响应缓慢，甚至挂起。
- 交换空间过度使用：操作系统的Swap空间使用过多，频繁交换内存内容导致性能下降，应用响应变慢。
- 僵尸进程：由于进程没有被正确回收，导致僵尸进程大量堆积，占用系统资源，影响新的进程启动。
- 服务停止：关键服务如数据库或Web服务器停止，导致业务无法正常运行，交易被阻断。
三、网络设施层：高效的数据传输通道与外部链路监控
网络设施层确保银行系统的各项服务之间能够进行高效、低延迟的数据交换。网络故障或瓶颈往往会引发大规模的服务中断。另外，还需要监控与外部环境的网络链路，确保与三大运营商及第三方系统的通讯通道始终保持畅通，以避免因外部链路故障导致业务中断或数据同步问题。
1. 内部网络监控
| 指标 | 含义 | 正常范围 | 异常后果 | 场景分析 |
|---|---|---|---|---|
| 核心交换机端口状态 | 交换机端口的运行状态（Up/Down） | Up率≥99.9% | 端口Down导致下游设备无法通信，业务中断 | 核心交换机端口Down，导致连接数据库的链路断开，交易处理失败 |
| 链路延迟（RTT） | 网络链路的往返延迟时间 | ≤30ms | 延迟过高导致数据同步不及时，交易延迟或不一致 | 光纤链路故障导致RTT达到500ms，交易数据同步失败，影响系统一致性 |
| 带宽利用率 | 网络链路的带宽使用率 | ≤80% | 带宽过载导致数据传输拥堵，影响业务处理 | 带宽超过90%，导致银行支付系统延迟，用户交易超时 |
| 防火墙会话数 | 防火墙的当前会话数与最大会话数的比例 | ≤80% | 防火墙会话数满，导致新连接失败，业务无法接入 | 高并发访问期间，防火墙会话数超过95%，导致无法接入交易服务 |
| 跨机房链路状态 | 同城或异地数据中心之间的链路状态 | Up率≥99.9% | 链路故障导致双活数据中心切换失败，业务中断 | 主数据中心到灾备中心链路断开，导致双活切换失败，部分交易被重复处理 |
| 路由器负载 | 路由器的负载状态 | ≤75% | 路由器负载过高导致网络瓶颈，影响流量转发 | 路由器负载超过90%，导致流量阻塞，用户支付失败 |
常见故障场景：
- 核心交换机端口Down：当核心交换机端口Down时，下游设备（如数据库、Web服务器等）无法通信，导致业务服务不可用。
- 链路延迟过高：链路故障或拥塞导致网络延迟增加，影响交易数据同步，甚至导致数据不一致。
- 防火墙会话数过高：在流量激增的情况下，防火墙无法处理更多的并发连接请求，导致无法建立新的会话，影响用户交易。
2. 外部链路监控（与运营商及第三方系统）
外部链路监控主要关注银行与外部环境之间的通讯链路稳定性，特别是与三大运营商的通讯链路、以及与第三方专线（如支付网关、金融机构等）之间的连接状态。这部分监控需要确保对外部的访问不受阻碍，且能及时发现外部链路中的潜在故障。
关键监控指标
| 指标 | 含义 | 正常范围 | 异常后果 | 场景分析 |
|---|---|---|---|---|
| 运营商链路状态 | 与三大运营商的网络链路状态（如中国电信、中国联通、中国移动） | Up率≥99.9% | 网络链路断开，导致业务无法访问外部资源 | 与电信链路断开，支付业务无法访问支付网关，用户支付失败 |
| 运营商链路延迟 | 与三大运营商的链路延迟时间 | ≤100ms | 链路延迟过高，导致用户访问缓慢或超时 | 联通链路延迟高达200ms，支付请求超时，交易失败 |
| 外部专线状态 | 与第三方服务（如支付网关、银行间通信、合作商）之间的专线连接状态 | Up率≥99.9% | 专线断开，导致与第三方的业务无法接入 | 与支付网关专线断开，导致所有交易请求被拒绝 |
| 外部专线带宽利用率 | 外部专线链路的带宽使用情况 | ≤80% | 带宽过载，导致数据丢包或超时 | 外部支付专线带宽使用超过90%，导致支付请求超时，交易中断 |
| 第三方服务可用性 | 与第三方（如支付网关、合作伙伴系统等）系统的API接口可用性 | ≥99.99% | 第三方服务不可用，导致交易处理失败 | 第三方支付接口宕机，用户支付无法完成，影响用户体验 |
| 专线链路抖动 | 专线链路的延迟波动 | ≤10ms | 链路抖动过大导致数据传输不稳定 | 专线链路抖动达到50ms，导致实时交易数据丢失，影响结算准确性 |
常见故障场景：
- 运营商链路断开：与三大运营商之间的网络链路中断，导致银行服务无法访问外部支付网关或其他外部资源。
- 链路延迟过高：运营商链路或外部专线链路延迟过高，导致交易请求或实时数据同步超时，影响交易的成功率。
- 外部专线带宽过载：外部专线的带宽使用超过阈值，导致数据传输阻塞或丢包，影响与外部合作伙伴系统的交互。
- 第三方服务不可用：银行与第三方合作的接口（如地方财税接口、银联支付网关、支付宝API等）无法正常工作，导致支付请求失败或资金无法结算。
3. 外部链路监控：灾备和冗余链路
为了确保在主链路故障时，银行业务能够继续进行，应该有冗余链路与灾备链路作为备份。
关键监控指标
| 指标 | 含义 | 正常范围 | 异常后果 | 场景分析 |
|---|---|---|---|---|
| 灾备链路切换时间 | 主链路故障时，灾备链路的切换时间 | ≤30秒 | 切换过慢，导致业务中断或数据丢失 | 灾备链路切换时间超过30秒，导致支付交易超时，资金结算失败 |
| 灾备链路健康状态 | 灾备链路是否可用（Up/Down） | Up率≥99.9% | 灾备链路不可用，主链路故障后无法恢复服务 | 灾备链路Down，主链路发生故障，支付业务无法恢复 |
| 冗余链路带宽使用率 | 冗余链路的带宽使用率 | ≤80% | 冗余链路带宽过高，无法有效接管流量 | 冗余链路带宽超负荷，导致链路阻塞，支付请求处理失败 |
常见故障场景：
- 灾备链路无法切换：当主链路发生故障时，灾备链路无法及时切换，导致支付交易无法完成或用户无法访问银行服务。
- 冗余链路过载：冗余链路带宽超负荷，导致无法有效分担主链路故障后的流量，影响交易成功率。
四、存储层：数据的"保险箱"
金融数据存储需要高可用性、高可靠性。存储故障往往直接影响到数据的持久性和一致性，进而影响到整个业务系统的稳定运行。
关键监控指标
| 指标 | 含义 | 正常范围 | 异常后果 | 场景分析 |
|---|---|---|---|---|
| RAID健康状态 | 磁盘阵列的健康状态 | 所有磁盘正常 | RAID磁盘阵列出现故障，影响性能或数据丢失 | 磁盘故障未及时替换，RAID阵列性能下降，数据读取延迟增加 |
| 存储容量使用率 | 存储设备的容量使用情况 | ≤80% | 存储容量满，无法进行新的数据写入 | 存储使用率超过90%，新合同无法上传，导致业务无法继续 |
| 存储I/O延迟 | 存储设备的读写延迟 | ≤5ms | I/O延迟过高，导致数据库查询和写入变慢，影响交易处理 | 存储I/O延迟超过100ms，数据库响应时间延长，交易处理变慢 |
| 存储节点健康度 | 存储节点（OSD）的健康状态 | ≥90%（在分布式存储中） | 存储节点故障导致数据丢失或性能下降 | 存储节点故障，数据副本丢失，恢复时间超过1小时，业务受阻 |
| 网络附加存储（NAS）空间 | NAS存储空间的使用情况 | ≥20% | 空间不足，无法存储新的数据文件，影响业务操作 | NAS空间使用率接近100%，导致历史合同无法归档，文件上传失败 |
| 存储阵列I/O负载 | 存储阵列的I/O负载情况 | ≤75% | 存储阵列负载过高，导致存储性能下降 | 存储阵列I/O负载超过90%，导致数据库读写速度下降，影响实时数据处理 |
常见故障场景：
- 存储容量满：存储设备的容量接近100%，导致无法存储新的数据，影响合同文件上传或交易数据的写入。
- RAID磁盘阵列故障：磁盘故障未及时修复，导致RAID阵列性能下降，影响数据库和其他应用的读写速度。
- 存储I/O延迟过高：存储设备的I/O操作延迟过高，导致数据库查询或事务处理性能下降，影响交易处理的效率。
五、虚拟化与云平台层：弹性资源管理
虚拟化与云平台是支撑集群系统灵活扩展的关键层。在现代IT架构中，虚拟机（VM）、容器、Kubernetes（K8s）等资源的调度和管理非常重要。任何资源竞争或配置问题都可能导致服务性能瓶颈、资源浪费或服务中断。
关键监控指标
| 指标 | 含义 | 正常范围 | 异常后果 | 场景分析 |
|---|---|---|---|---|
| 虚拟机CPU就绪率 | 虚拟机因资源竞争无法获取CPU时间占比 | ≤5% | 就绪率高导致CPU资源不足，响应延迟 | 虚拟机就绪率超过15%，应用响应时延明显增加，特别是在金融交易高峰期间 |
| 虚拟机内存使用率 | 虚拟机内存使用情况 | ≤80% | 内存过高导致频繁的内存交换，系统性能降低 | 内存使用超过90%，导致虚拟机频繁崩溃，影响交易处理 |
| K8s Pod就绪率 | Pod是否处于就绪状态，准备接收流量 | ≥99.5% | Pod未就绪时，流量进入未初始化的Pod，服务不可用 | Pod就绪率低于90%，支付服务宕机，导致用户无法完成交易 |
| 容器资源限制与使用率 | 容器在Kubernetes中的资源（CPU、内存）分配与实际使用情况 | ≤80% | 资源分配不足，导致容器崩溃或服务宕机 | 容器CPU限制过低，导致计算密集型服务崩溃 |
| 虚拟化主机CPU负载 | 虚拟化主机的CPU利用率 | ≤75% | 高负载导致虚拟化主机性能下降，影响所有虚拟机 | 主机CPU负载超过90%，导致虚拟机响应延迟，交易处理变慢 |
| 存储资源占用（I/O负载） | 虚拟化平台上的存储I/O负载 | ≤80% | 存储I/O瓶颈导致应用访问延迟，影响数据库性能 | 存储I/O负载过高，导致数据库查询响应时间增大，影响交易处理 |
| K8s节点健康度 | K8s集群中节点的健康状态 | 100%健康 | 节点故障导致Pod迁移失败，服务不可用 | K8s节点故障，导致Pod无法迁移，交易系统不可用 |
| 虚拟机磁盘延迟 | 虚拟机访问磁盘的延迟 | ≤10ms | 磁盘延迟过高，导致应用响应时间延长 | 磁盘延迟超过100ms，导致数据库操作延迟，影响交易处理速度 |
常见故障场景：
- 虚拟机资源竞争：多个虚拟机在同一物理服务器上争用CPU资源，导致虚拟机无法获取足够的CPU时间片，造成响应延迟。
- Pod调度失败：K8s集群中某些Pod由于资源不足或节点不健康，导致无法调度到合适的节点，进而造成服务不可用。
- 存储I/O瓶颈：虚拟机频繁访问磁盘导致存储I/O过载，影响数据库性能，进而导致用户交易响应延迟。
六、数据库与中间件层：性能阀门
数据库和中间件是IT系统的必备核心组件，直接影响交易的处理能力和实时性。数据库性能问题、中间件故障或资源配置不当都可能引发严重的业务故障。
关键监控指标
| 指标 | 含义 | 正常范围 | 异常后果 | 场景分析 |
|---|---|---|---|---|
| DB缓冲池命中率 | 数据库缓冲池命中次数与总请求次数的比率 | ≥99% | 缓冲池命中率过低导致频繁磁盘I/O，查询响应时延增大 | 缓冲池命中率下降至85%，sql查询响应时间从50ms增加到500ms |
| 数据库连接池状态 | 数据库连接池的使用率 | ≤80% | 连接池耗尽导致连接请求失败，业务中断 | 连接池使用率达到95%，导致新连接请求被拒绝，影响业务操作 |
| 数据库磁盘I/O | 数据库磁盘的读写延迟 | ≤10ms | 磁盘I/O延迟导致数据库性能下降，交易延迟 | 数据库磁盘读写延迟超过100ms，导致批量数据处理超时，影响日终结算 |
| SQL慢查询 | 执行时间过长的SQL查询 | ≤5% | 慢查询导致数据库资源耗尽，响应慢 | 慢查询占比超过20%，导致系统负载过高，交易处理变慢 |
| Kafka分区Lag | Kafka消息消费者延迟消费的消息数量 | ≤1000条 | Lag过高导致消费者落后，可能导致数据丢失 | Kafka消费者宕机，Lag达到50万条，交易流水丢失，影响数据同步 |
| Redis缓存命中率 | Redis缓存命中次数与总请求次数的比率 | ≥95% | 命中率过低导致缓存穿透，增加数据库负担 | Redis命中率低于85%，导致数据库查询压力剧增，响应时间延长 |
| 消息队列堆积 | 消息队列中未消费的消息数 | ≤1000条 | 消息堆积过多导致消费者处理延迟 | 消息堆积超过10万条，导致支付请求处理延迟，客户投诉增多 |
| 中间件连接数 | 中间件（如tomcat、Redis、Kafka）连接数 | ≤80% | 连接数达到上限导致新请求被拒绝 | Redis连接数达到上限，导致应用无法获取缓存，数据库压力剧增 |
常见故障场景：
- 数据库连接池耗尽：连接池配置不足或高并发导致数据库连接数耗尽，新请求无法获得连接，交易无法完成。
- Kafka消费者Lag：消费者处理能力跟不上生产者的速度，导致消息堆积，影响业务系统的同步性，尤其在高交易量的场景下。
- Redis缓存穿透：缓存命中率低，导致每个请求都直接穿透到数据库，导致数据库负载过高，交易响应时延增加。
七、应用层：用户体验的"最后一公里"
应用层是最终决定用户体验的关键层，尤其是在银行IT系统中，交易成功率、交易量波动、手机银行页面加载速度和系统稳定性直接影响客户的满意度和业务的正常运营。
关键监控指标
| 指标 | 含义 | 正常范围 | 异常后果 | 场景分析 |
|---|---|---|---|---|
| 交易成功率 | 成功交易笔数与总请求笔数的比率 | ≥99.99% | 交易失败率过高，用户无法完成交易 | 交易成功率低于99.9%，可能导致大规模交易失败，影响用户信任 |
| 交易耗时 | 服务接口的响应时间 | ≤200ms | 响应时间过长，导致用户操作卡顿，业务延迟 | API响应时间超过500ms，导致用户支付失败，影响业务处理 |
| 交易量 | 服务接口交易量 | 阈值设定 | 交易量徒增或陡降都是服务异常的重要信号 | 秒杀期间交易量徒增，导致服务资源不足，引起全交易链路连锁反应；交易量陡降，说明服务已无法提供正常响应或前端调用方异常。 |
| 页面加载延迟（P95） | 95%用户页面加载时间 | ≤2秒 | 页面加载过慢导致用户流失，转化率下降 | 页面加载超过5秒，用户跳出率提高，转化率降低 |
| 错误率 | 请求错误比例 | <0.1% | 错误率过高导致用户体验差，影响业务处理 | 错误率超过0.5%，导致用户无法完成交易，增加客户投诉 |
| 用户登录成功率 | 用户登录成功与失败的比率 | ≥99.9% | 登录失败率过高，导致用户无法访问服务 | 登录失败率过高，导致客户流失，用户投诉量增加 |
| 移动端性能（P95） | 移动端用户请求响应时间 | ≤2秒 | 响应过慢导致用户放弃操作，影响用户体验 | 移动端响应超过5秒，导致用户跳出，转化率暴跌 |
| 会话时长 | 用户活跃会话时长 | ≥30分钟 | 会话时长过短可能表明用户体验差 | 用户会话时长显著下降，表明用户操作流畅性差，可能因为应用性能问题 |
| 业务接口可用性 | 关键业务接口（如支付、查询）的可用性 | ≥99.99% | 关键业务接口不可用导致业务停摆 | 支付接口故障导致交易无法完成，银行资金无法流转 |
常见故障场景：
- 交易失败率过高：由于系统错误或资源竞争，交易请求未能成功处理，可能导致银行业务中断，甚至影响银行声誉。
- 交易耗时增加：应用层的API接口响应时间过长，导致交易请求处理速度缓慢，影响整个交易链路的吞吐能力和业务成功率。
- 登录失败率高：银行系统中由于验证码、认证服务器或网络延迟等问题，导致登录失败率过高，用户无法成功访问服务，影响银行业务正常运作。
写在最后：监控不是"监控"，而是"守护"
从机房的一台空调，到用户的一次转账，每一个指标都是运维人的"眼睛"。
记住： 好的监控不是"报故障"，而是"防故障"；不是"事后救火"，而是"事前预警"。
下次再看到监控大屏上的波动，别慌------你已经知道，每个数字背后都是一次"守护"的机会。
如果你是IT运维人，欢迎留言分享你最关注的内容；如果是技术爱好者，也欢迎提问，我们一起探讨！
**关注我，一起成为更懂运维的IT人～**
（注：文中故障场景为虚构，仅作示例说明。）
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