互联网企业在广泛运用微服务架构以及Serverless技术之后，系统的复杂度急剧上升，服务之间的调用链路变得更长，依赖关系变得复杂多样。
传统的监控工具难以实现端到端的链路追踪，流量波动较为频繁，突发高峰容易导致资源过载，故障排查往往需要在多个监控平台之间反复切换，信息出现割裂，响应较为迟缓。
告警信息表述隐晦，缺乏业务上下文，使得一线运维人员理解起来存在险阻，根因定位花费时间较长，对系统可用性以及用户体验造成严重影响。
美信监控易特别注重云原生场景，推出了一套一体化协同方案，该方案涉及云原生监控、流量监控、智能预测以及告警映射等方面，此方案可打破数据孤岛状况，形成从感知、分析直至响应的闭环管理模式。
云原生监控：全链路覆盖容器与函数计算
可针对Kubernetes集群里的节点、Pod以及容器，对其CPU、内存以及重启次数等核心指标开展监控工作。
将其与阿里云函数计算以及华为云Serverless服务相互对接，可实时采集函数调用量、错误率以及执行耗时等数据。
在实际操作中，凭借这种对接方式，可以及时获取到关于函数调用量的具体数值、错误率的详细情况以及执行耗时的准确数据，为后续的分析和决策提供有力依据。
可自动发现新部署的Pod或者函数实例，动态增加监控配置，以此适应弹性伸缩的场景，保证监控没有盲区。
流量监控：多层级钻取分析，精准识别瓶颈
把网络层流量数据跟应用层流量数据相互结合起来，可支持依据协议、接口以及服务维度去统计流量消耗的状况。
依靠可视化大屏来实现流量趋势的动态呈现，并且同时叠加丢包率、延迟以及抖动等相关指标。
可支持从区域专线起始，一直延续到具体微服务的逐层下钻操作，借助此操作可迅速锁定出现异常的流量源头，提升流量分析的效率。
智能预测：RNN多变量模型预判风险，主动防御
采用经过优化处理的RNN多变量时序模型，把这个模型应用到联合预测CPU使用趋势、内存使用趋势以及磁盘使用趋势方面。
当预测到资源即将出现过载状况时，系统会自动触发告警，并且给出关于扩容策略的建议，凭借这种方式实现借助智能预测驱动的弹性调度。
设备健康度评分机制所设定的范围为0分至100分，当评分低于60分之际便会发出预警，以此帮助相关人员优先处理高风险组件。
告警映射 + 业务拓扑：标准化告警，秒级定位故障
可支持针对告警语言映射规则开展自定义设置，可将“Pod Restart Count > 5”这一内容转化为“订单服务频繁出现重启的状况，有必要对依赖的数据库连接着手进行检查”。
映射后的告警信息同步会应用于展示、通知以及分析这三个全场景，这样做可降低人们的理解成本。
告警可和业务拓扑形成相互联动的关系，在点击出现异常状况的节点之后，就可下钻到具体的服务、实例以及日志，依靠这种方式实现故障的快速定位。
云原生：可适配像K8s以及Serverless等现代架构，为互联网企业的敏捷迭代提供有力支持，它可以很好地适应这些架构，帮助互联网企业在业务发展过程中实现更为灵活快速的迭代。
流量分析：可实现从网络到应用的全栈流量透视，这对于容量规划以及安全审计都有一定的辅助作用。
智能预测：可凭借借助AI模型来提前识别隐患，推动运维朝着自动化以及智能化的方向持续发展。
美信监控易将云原生监控、流量监控、智能预测以及告警映射这四个模块进行了深度融合，为互联网行业打造了一套完整的全栈协同解决方案，该方案解决了微服务环境下存在的“看不清、查不准、响应慢”等难题。
凭借智能化方式实现了风险前置、处置提速以及资源提效，监控易会不断推进AI与自动化能力，帮助企业在云原生时代构建更加稳定、高效且智能的IT运营体系。
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