背景

目前很多大中型企业如国内大银行（中、农、工、建等）、某些股份（招商、广大等）、城商行银行用了传统的监控软件如IBM Tivoli Monitoring（ITM）等，但是随着厂商支持力度减弱，同时为了满足国家层面的国产化要求，大家纷纷考虑采用zabbix等开源产品代替，而将开源从30分提高到100分的Lerwee Monitoring为何能完美替代Tivoli呢？现在就从监控类型、采集方式、部署结构、告警管理、前端呈现、阈值配置、数据处理、权限管控、本地服务、指标量等几个方面进行比较分析。

乐维监控和Tivoli比较

Lerwee Monitoring平台是基于开源企业级监控软件的深度定制产品，在继承原有高效采集

能力和灵活通知机制等功能的基础上，通过乐维多年的行业经验以及对运维的深刻理解，

以用户为中心、以场景为出发点，通过全新的UI设计，采用极简风格，操作更便捷，功

能更全面，基础监控（ITIM）拥有对存储、网络设备、服务器、操作系统、中间件、数据

库、虚拟化、云计算、容器、物联网等设备和应用智能监控能力，满足各行各业对运维管

理的需求。

IBM Tivoli Monitoring软件的基本体系结构由Tivoli Enterprise PortalClien和三个服务器主成（Tivoli Data Warehouse、Tivoli Enterprise Portal Server和Tivoli Enterprise Monitoring Server）组成。

从2010年初，在开源技术文明洗礼下，乐维以开源为始，用全新的产品思维方式，将开源提高到满分的企业级交付，乐维智能监控每年更新迭代，更符合企业现状及发展需求。相比之下，Tivoli就相形见绌了。

监控类型对比

Lerwee Monitoring

监控的全面性、开放性和可扩展性都比较强：支持多种设备类型监控，如操作系统、数据库、中间件、网络设备、服务器、存储、云、WEB、链路、动环等，具备强大的监控能力。

Tivoli

社区版操作系统，centos等支持较弱、数据库（不支持非关系数据库，如mongo DB，Elasticsearch）、中间件（MQ、Weblogic、Websphere等，开源的MQ、如ActiveMQ，RabbitMQ支持较弱），尤其是国产化类型。

采集方式对比

Lerwee Monitoring

底层开放，自由，融合多种方案，支持多种采集方式，并且相应的采集方法和计算过程可以通过脚本或命令进行了解，如果采集方法或计算过程有误，可以及时进行修改，做到了自主可控，Agent只有10M，内存一般消耗7M左右。

Tivoli

内置在代理端，由于商业闭源的关系，我们无法了解到具体指标的采集方法和计算过程，如果指标采集不正确，需要向厂家提交issue，厂家确认后打补丁Agent 达到700M，常驻内存消耗约100M。

部署结构对比

Lerwee Monitoring

支持高可用架构（包括采集服务器、网页服务器、数据库服务器、代理服务器），在使用分布式代理服务器的情况下，既能降低采集服务器的采集压力，又能够实现横向扩展，使得监控平台支持纳管更多的节点。支持多Server架构，Server既能进行统一管理，又能够单独管理。

Tivoli

HUB中心服务器采用主备模式、通过多个Remote服务器进行可以实现横向扩展，支持更多的节点和设备，同时分担HUB中心服务器数据处理压力。

告警管理对比

Lerwee Monitoring

可控制性强：指标项也存在分组的概念，但是所有采集的指标项都是可以进行合并计算和互相比较的，支持告警依赖、告警收敛、告警抑制等功能。

Tivoli

配置阈值告警时，Tivoli仅能支持同一个属性组的指标项进行比较，无法跨属性组，如CPU和内存的指标分属于两个属性组，则无法在通过一个告警情境下进行配置。

前端呈现对比

Lerwee Monitoring

界面操作简便，友好的用户体验，前后端使用PHP开发，支持自定义首页内容，支持不同风格首页切换，并提供十余种Top N统计（如CPU、内存、端口流量等），支持业务拓扑、

网络拓扑、投屏视图、全景业务墙、自定义报表统计功能。

Tivoli

使用Java进行开发的前端展示，运行时需要Java支持，界面不够友好，数据展示不够精良，不适应当前互联网简洁的风格。

阈值配置对比

Lerwee Monitoring

支持多达29种触发器功能，包括数值比较、无数据监测、包含、正则匹配、属性函数运算、趋势预测、日期判断等，所有采集的指标项中，任意指标项都是可以在同一个触发器中进行计算和比较的，触发器表达式支持加减乘除，支持告警依赖、告警关联等功能。

Tivoli

可操作性不强，情景支持 数值比较，检测缺失项，包含，属性函数运算（如sum，count，avg等），支持趋势预测（结合SPSS数据分析产品，需收费），情景关联（配置麻烦）；支持对属性进行与或运算。

数据处理对比

Lerwee Monitoring

采用时序数据库，更高的数据摄取率，更快的查询，更强的级联存储。

Tivoli

只能用关系型数据库Oracle或者DB2，存在性能瓶颈。

权限管控对比

Lerwee Monitoring

提供完善的权限管理功能，支持企业级组织架构设置，支持自定义角色组与角色。支持针对不同用户分配对应的监控对象，并授予不同的权限（包括查看、删除、新增、修改、导入导出等）

Tivoli

支持以角色划分权限，通过逻辑视图来控制角色所管理的服务器，当服务器新增是需手动加入视图，管理比较麻烦。

本地服务对比

Lerwee Monitoring

社区持续迭代，乐维快速服务响应能力，产品快速迭代。

Tivoli

技术支持服务变弱，产品升级缓慢，难以应对持续变化的技术类型。

下面我们就用一个实例来看一下乐维监控是如何替代Tivoli的。

乐维某银行案例

客户背景

该银行信息化建设蓬勃开展，IT规模逐年扩大，相应的故障次数也逐年增加。而在采用有效的管理方式之前，管理相关部门仍然采用传统的、分散、不统一的手工管理方式，且无专业团队对现有IT系统软硬件进行统一管理维护，建设、运行、支撑职责不分，缺乏有效的管理和运行监视手段，缺乏有效的针对设备/设施的资产管理。系统配套的管理手段的创建已经落后于相关建设的步伐，这样就造成了管理模式跟不上系统建设的工作矛盾。

该银行现有的生产监控系统于2011年开发完成，主要是基于IBM商业产品Tivoli，已使用7年时间。需在其基础上衍生开发了集中告警、自动化运维和大屏展示。为解决此问题，需对基础监控平台系统进行升级改造。一方面可以解决目前该银行监控系统存在的问题，另一方面也可以提高运维工作效率，降低运行风险。

乐维监控解决方案

乐维监控结合该银行发展的现状及发展需求，对银行所有软硬件设备进行管理，综合展现运维管理数据和相关统计信息，以一个综合展现平台的方式展现所有关键管理数据，通过灵活的告警设备，精确的告警检测，多样的告警推送方式，简单的告警经验积累方式，实现用户有效及时得到故障信息。提供快速故障定位，故障分析，最终实现IT运维管理要求：

1.基础监控平台需完成生产系统服务器、操作系统、数据库、中间件、存储、网络设备等的实时监控，确保能够在故障发生时提供及时的告警和操作；

2.需有比较美观的展示界面和人性化的UI，有大屏展示功能，在大屏展示上能清晰的反映出各系统运行状态和告警信息；

3.在完成对各项基础监控项的同时，需定制开发针对银行的特殊要求，监控项之间能配置关联关系，并能够生成性能分析和故障报告；

4.基础监控平台需将告警信息接入统一展示界面（与现有系统接入方式保持一致）。

方案实施

针对该银行所面临的问题，乐维智能监控利用开源技术及自身产品的高可用、可伸缩、易维护等特性，对银行的IT资产进行了梳理监控，分发告警，自动化运维处理。

总体架构

系统性能需求：

Ø 输入完网址后，进入应用系统的时间不应超过3-5妙。

Ø 录入（修改）完各项指标信息后从提交到响应不应超过5秒。

Ø 对于简单查询，输入完查询条件后从提交到响应平均不应超过10秒；对于复杂查询，平均不应超过60秒；

Ø 在预计的高峰负载条件下（最大并发系统数为1000），10%处理器能力和15%系统可用内存留出备用，偶然情况下处理器满负荷（100%）运行时间不超过30秒。

安全性需求：

Ø 系统操作过程中要保证对数据操纵的准确性、完整性、安全性和一致性。

Ø 在数据传输中应该采取相应的加密/解密技术，保证传输中数据不丢失、不失真、不被窃取、不被撰改。尤其是从互联网访问数据时，要保证数据的安全性。同时，当一段时间内用户没有操作时，系统自动断开连接。

Ø 在数据存储方面，需要将数据存储在相对安全的硬件设备上，需要对存储的数据进行定期备份，备份数据可以依照需要进行恢复；数据备份和程序备份要分开进行。

Ø 具有灵活的权限设置功能，系统管理员可以根据需要在功能层面为每个用户分配数据查询、修改等权限。

Ø 要求具有对权限设置进行检查的功能，将权限设置和对权限设置的检查分不同角色实现，有检查权限设置功能的角色用户不能设置用户权限。

对象统一纳控，集中管理

1. 主机监控：RedHat、Windows、AIX、HMC

针对监控AIX小机LPAR信息、JFS文件系统、errpt日志信息、LVM信息和Linux不一样

 AIX的HMC数据资源的管理

 防火墙状态和应用服务监控

2. 网络设备监控：Cisco、H3C、华为、F5、迈普、山石、深信服

 F5的层级划分、主备状态、配置同步、活跃连接数、pool

 SDN-spine、SDN-leaf监控

 网络设备的syslog日志对接

 网络设备日常巡检相关报表展示

 链路探测的不同方式（NQA、SQA）,登录交互探测

3. 虚拟化监控：VMWARE

 监控Clusters、Datacenters、Datastores、Hypervisors、VM

 Vcenter平台告警对接

 Clusters、Datacenters、Datastores、Hypervisors、VM资源相互关联状态

 模块与监控平台集成

 消息与队列处理，对接

4. 数据库监控：Oracle、DB2、Mysql、Redis

 SQL排名-时间

 redo log

l 数据库dataguard状态、日志同步情况

5. 中间件监控：Weblogic、Tomcat、Nginx、Rabbitmq、ZooKeeper、Websphere

 接口对接

控制台数据采集

最大连接数、当前连接数

健康状态

线程池状态

 server状态

6. 存储监控：EMC VNX、EMC VMAX、Netapp

 需采用专门的存储工具，连接查询数据

虚拟化监控解决方案

vPoller是一个分布式VMware vSphere API代理，旨在发现和轮询vSphere对象。它使用VMware vSphere API来执行vSphere对象的发现和轮询。

vPoller使用ZeroMQ消息传递库将任务分配给工作人员并实现客户端请求的负载平衡。

vPoller可以与其他系统集成，这些系统需要访问vSphere对象，但没有对它的本机支持。

使用vPoller的方案是在发现和轮询过程中与乐维监控系统集成，以提供对VMware vSphere环境的监视。