什么是自动化监控

网络性能监控着重于监视电信设备和网络组件的有效性和行为，以确保网络的稳定性和可靠性。它通常包括对网络带宽、延迟、丢包率等指标的监控。

系统性能监控侧重于监视操作系统资源的利用情况，如CPU、内存、I/O和磁盘使用情况，包括物理系统和虚拟系统。它有助于及时发现系统瓶颈并采取相应的优化措施。

应用性能监控专注于监视和管理软件应用程序的性能和可用性。它通常包括对应用响应时间、吞吐量、错误率等指标的监控，以确保应用的高效运行。

主动监控也称为合成监控，它使用自动化工具模拟用户交互并监视应用程序性能。这种方式可以让IT人员在问题变得严重之前发现并解决问题。

被动监控也称为实时监控，它直接监视实际用户交互和应用程序性能。与主动监控相比，被动监控可以更真实地反映应用在生产环境中的表现。

SCAP为自动化漏洞管理、度量和政策合规性提供了标准。SCAP清单将安全配置与NIST SP 800-53控制框架标准化链接，有助于自动化安全合规性检查。

自动化监控系统首先需要各种传感器来采集被监控对象的数据。例如，在医疗监控领域，常用的传感器包括用于测量血氧的光电二极管、测量血压的压力传感器等生物传感器和机械传感器。在IT基础设施监控中，则需要采集服务器、网络设备等组件的运行数据。

采集到的原始数据通常需要经过转换和处理，以便于显示或传输到其他设备。这一过程通常由专门的数据转换组件完成，例如使用数字信号处理技术对数据进行处理，以实现小型化、便携性和多参数跟踪等功能。

处理后的数据需要通过显示设备以可视化的形式呈现给用户，如医疗监控中的CRT、LED或LCD显示屏，通常会显示诸如最大值、最小值、平均值、脉搏频率等计算参数。现代显示设备还可以支持多参数跟踪等高级功能。

自动化监控系统还需要具备警报和通知功能，当监控参数超过预设阈值时，及时通知相关人员采取行动。这对于及时发现和处理异常情况至关重要。

随着技术发展，一些新型的移动和可穿戴监控设备也开始出现，它们可以在身体区域网络中采集数据，并将数据传输到智能手机等设备，为自动化监控提供了新的可能性。

在IT基础设施监控中，还需要专门的后端监控系统，如应用性能管理（APM）工具，用于从各种后端系统（服务器、容器、数据库等）收集数据，检测性能问题并找到应用程序错误的根本原因。

基础设施即代码（IaC）允许以可重复和一致的方式在各个环境中定义和管理基础设施。通过IaC，可以自动化基础设施的配置、部署和管理，从而提高监控效率。IaC确保了基础设施的一致性，减少了人为错误，并简化了监控系统的部署和维护。

持续监控是一种自动化模型、数据变化的测试、部署、重新训练和监控的活动。它可以提高监控效率。持续监控有助于及早发现问题，加快错误修复和学习。

可观察性实践使用工具来检测异常行为，并收集信息以帮助开发人员了解问题的根源。可观察性实践可以提高监控效率，因为它们可以快速识别和诊断问题。

通过频繁但小的变更来实施渐进式变更。这种方法可以减少引入新问题的风险，从而提高监控效率。自动化测试和质量关卡可以确保系统的可靠性和稳定性。

自动化可以用于改进系统的可靠性，例如自动化构建测试和架构决策。这些自动化过程可以确保系统的弹性和可靠性，从而提高监控效率。

自动化视频监控系统可以利用计算机视觉技术，实时监控繁忙环境中的人员和车辆。这种技术能够自动识别、分类和跟踪图像和视频中的对象，大大提高了监控效率。

合成监控工具可以通过提供诊断信息来帮助IT和运营人员提前识别应用程序问题，从而在问题变得严重之前解决。这些工具通常会集成人工智能和机器学习算法，以预测趋势、推荐行动方案并自动化决策过程。

智能自动化（IA）结合了自然语言处理、生成式人工智能和光学字符识别等人工智能技术，用于简化业务流程并自动执行重复性任务。IA利用机器学习和其他认知技术持续收集、处理和分析数据，从而为企业提供数据驱动的见解。

运营智能（OI）系统与现有的业务分析系统集成，确保洞见和行动在组织的运营环境中得到传递。OI系统使用人工智能和机器学习算法来预测趋势、规定行动方案并自动化决策过程。