案例|浙商银行Zabbix实践之路

2016年浙商银行的规模相对较小，做对公业务为主，特点为：

1.单笔交易金额大

2.交易频率低。当时的IT设备少，运维人员也少。

当时的方式为：用发短信的接口来接收Socket协议，再将文本发送，对方便可发短信，运维人员在机器上写Shell脚本，DF执行，观察某盘超过80%，如超过则调用接口，将信息发出。

这种方式带来的问题是：工作量大、阈值调控过于频繁、容易出错。

在变更投产时，将告警停掉或注释掉时，常会关后未再启，之后如有故障发生，发现无报警，倒查后发现监控在某时被关掉。该方式是适应当时发展状况的。写Shell脚本是操作系统自带的，不会对操作系统装任何的agent等，安全性较高。

当时运维领导不希望在生产服务器上装任何东西。2018年浙商银行建设启用新机房，机房的规模变大了几十倍。目前生产服务器为5,000多台，故此不适用于监控脚本的方式，当时是急需建设一个监控平台。

为什么选择Zabbix？1.Zabbix是all in one的全面监控平台。其他的监控的软件虽然做的很好，但功能并非偏向于网络方面，其对应用并不好，Zabbix功能全面且面向银行行业，软件成熟稳定，Zabbix发展接近20年，所以我们最终选择了稳定的Zabbix。

最终于2018年10月新机房启用，随后开始进行测试技术调研选型，于2018年底领导拍板决定可以试用Zabbix，2019年的1月，生产环境正式上线。刚上线时只选了不是很重要的系统来监控，逐渐推广，到2019年4月监控的设备数量超1,000台。

2020年8月考虑引入厂商支持，之前都是自己内部在使用，当时行内开始使用K8S容器云，我们自己做不了，随后根据厂商的意见，兼容K8S容器云，将版本升级到4.4。2021年11月，开发将容器云升级到5.0，目前浙商的Zabbix纳管主机已经超过1.5万台。

监控对象：操作系统、中间件、数据库、存储硬件、网络设备、容器云、定制化。无论是硬件、网络、应用、服务器，都在Zabbix监控范围内。浙商目前有1.5万个监控主机，130万个监控项，78万个触发器。至于Zabbix Server，浙商是一个Server多个proxy的形式，故此Server的压力较大，MVPs是1.1万。

Zabbix带来了哪些变化？

一.规范监控指标。写Shell脚本会出现方式、监控阈值制定或者风格的差异，如今已将指标都规范了。

二.集中展示告警。我们将Zabbix问题看板作为值班看板，将天旦BPC的告警、动环的告警、网络专用设备、存储设备的告警都通过Syslog或Kafka接到Zabbix作为统一的看板。

三.统一配置监控。主要是指管理方面,以前的告警由各系统去配置。后因Zabbix才有了统一的小组专门去配置监控，如此监控的质量就有了保证。

分享下在Zabbix在实践过程中踩过的坑。

由于早期没有厂商的支持，走了不少弯路，问题比较多，主要分享第四、第五部分。

四.页面卡顿。机器规模变大后，由于只有一套server，会很卡，表象为页面打不开，监控数据录不进数据库，从数据库层面看大量的MySQL都在历史表。

为解决卡顿问题采取了以下方法：

4.1 除了数据库方面的优化，对历史表、趋势表进行分区，历史表的保留周期，不建议大家保留的时间过长，例如：保留一个月或半个月还是有点长，前台人很多，查完历史数据，如果页面不关，后台会不停地刷新数据，导致锁表。

4.2 通过APR注销登录。卡顿时去数据库里查看登录的用户筛选ID，把所有用户全踢掉，卡顿问题立马解决。

4.3 Zabbix Server和数据库分开部署。所有的监控都由proxy去采数据，将极大地优化性能；Zabbix proxy扩展能力很好，但是性能瓶颈与数据库的IO有关，建议数据库采用IO性能更优越的硬件。

五.被监控对象问题。如探测类的监控项，通过Zabbix Server或者agent探测某个IP的某个端口。如果对面的应用有缺陷，Exception没有捕捉到异常，会出现连接不释放的问题。

5.1 如应用特别陈旧且书写不规范，会导致连接不正常，监控的请求没有正常关闭等，建议探测类的监控，大家做一下测试再部署。完全自己编写的软件反而要慎重。

5.2 Windows的操作系统，如Windows 2008，400多天不重启，也可能导致连接不释放，特别是Windows 2000，Windows2008，Windows 7，Windows Vista，Windows XP基本上都存在相同的问题。长时间不重启，如果都是长连接，连接不释放是没问题的，但监控是短连接，每采集数据便建一次连接，只要到BUG周期，系统就会挂，所以要特别注意。

Windows监控还有效率较低的问题，如数某个目录下有多少个文件，有时候会锁住文件，正常业务逻辑是以文件的形式发过来处理完再删掉，但出现过应用程序删不掉，监控时把文件锁掉，这种概率较小，把监控的频率调低，基本上就能解决。

2、浙商银行的运维监控体系      

一.数据采集。通用类的监控用的是Zabbix，日志用的是Elk；专业领域如存储、机房动环、NPM、天旦的BPC、APM，听云等方案浙商都在用，采集数据做分析，主要是做异常指标检测，用智能分析的算法来做。

二.日志的模式识别，运维过程中日志经常报错，虽然报错，但不影响业务运行。如用户密码输错有时候写业务逻辑时，会归类到报错，使用自然语言把错误日志进行聚类。

如有新的类别或者是某一个错误字的类别数量增加，弹出告警，做告警收敛，调用链分析、告警收敛效果不是很好。最终我们希望尽可能提高监控的覆盖率。当有故障发生时，希望监控系统告警，而不是等着业务人员告诉我们系统不能使用。

提高监控的准确度，减少误报情况。浙商用MySQL的Binlog，以数据库python库直接去解析MySQL Binlog。对Zabbix是无切入的，把数据介入到其他的分析数据中去，使NPM、APM主动把数据吐到Kafka里，做进一步智能分析。

案例：指标异常的检测。闭式的产品通过机器学习算法做历史基带的训练去实现指标的异常检测。根据我们的实践准确度很高，但对实时的故障，帮助其实并不大。故障定位的功能，发现天旦的数据业务指标有告警时，关联到Zabbix的数据上去分析，是否有积极性的指标发生变化，做一个告警的推测，做告警收敛的功能，当有多个系统同时出现故障时，可以根据调用关系去寻找是哪个系统的根源问题。

未来展望。Zabbix数据库的规模，目前有3T，历史数据的查询较卡，我们会考虑更换持续数据库、ES或者对Zabbix Server进行拆分，创始人表示Zabbix 7.0会支持多Server，我们非常期待该功能。浙商的容器云的规模也在开始大规模的推广，对容器云的适配后续考虑拓宽Prometheus的使用。

调用链的分析要牵扯到应用的改造，需要协调开发那边去修改代码，难度较大，我们希望逐步的扩大调用链分析的覆盖面，智能运营方面，我们希望能够做一下告警收敛，提升监控告警的准确度，我的演讲到此结束，谢谢。

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