前段时间某甲方大人（富得流油）说他们日常运维人员天天忙的不行，每天穿梭于好几套性能监控系统，问我们能不能给想想办法，在不铲掉现有几套性能监控系统的情况下，让他们不用切换系统就能搞定日常运维需求。这个需求从项目经理那传到了产品经理那、又从产品经理那传到研发经理那、然后就传到我这，我记得我说有（做）点（不）麻（到）烦（阿）呢；再然后合同就下来了。
两个字，干活。
先说下甲方大人的需求和痛点，甲方大人说平日的系统运维工作主要围绕应用、主机、数据库和业务四个方面。
（1）应用发布平台是IBM的WebSphere Application Server（简称WAS），应用的性能监控基于WAS自带监控模块；
（2）主机监控基于IBM Tivoli Monitoring System，业务监控则通过分析应用日志的方式实现。
（3）数据库监控依赖一个古老的oracle性能监控工具；
（4）应用日志需要登陆到AIX业务机器上查看；
“每当出现一个问题，先登陆was看下业务进程性能趋势，再登陆Tivoli查看主机性能趋势，然后登陆数据库监控查看数据库性能趋势，再然后登陆AIX主机查看日志。一套下来肚子就饿了，到食堂发现好吃的饭菜已经被别人抢光了，希望你们能帮我们改善改善伙食“。嗯，听上去影响蛮大的，不过他们怎么知道我烧菜的手艺的，上周末做的清蒸鲈鱼味道还不错...
四个字，干活干活。
在了解了甲方大人的需求和痛点后，经过一番苦思冥想，设计了上面的看上去有点复杂的架构图，超过20个字怕甲方大人看不懂。大道至简，借鉴老子的一段话附和一下这张图，“人法地、地法天、天法道、道法自然”，老子用了十三个字，将天、地、人乃至整个宇宙的生命规律精辟涵括、阐述出来。
菜谱准备好了，小葱拌豆腐，开始下锅。
数据采集上，针对WAS、Tivoli、Oracle和AIX应用主机的采集需求，需要coding了（没有什么需求是一坨代码解决不了的，如果有那就两坨）：
（1）开发一个WAS进程性能采集器，参考https://github.com/alexivkin/WebSphere-Performance-Monitor，万能的python，哦no，这个是Jython，看起来跟python一样嘛，无非就是python里面用java，java里面跑python。由于是三年前的版本，加上没有IBM WAS的测试环境，花掉一个上午时间脑补调试，什么是脑补调试法，答按行过目代码、眼睛输入，大脑跑跑（非专业人士请勿模仿）；
（2）开发一个Tivoli数据收集器，又花掉一个晚上，Tivoli支持Soap方式拉取新能数据，我不会告诉你可以用一个CURL拉取所有主机性能所有数据的，想知道的留言处扣666；
（3）开发一个Oracle数据库性能采集器，还好elastic 大佬开源了beatshttps://github.com/elastic/beats，坑爹的是竟然不支持oracle，莫非oracle大佬的开发人员都休眠了么；花了两个晚上捣鼓捣鼓，支持个tps、qps、物理读、逻辑度、吞吐量还是可以的，小算一下支持200多个指标吧，oracle采集beat依赖oracle
（4）开发一个AIX日志文件采集器，我们公司有大佬开发了一个，拿过来直接集成（https://github.com/DTStack/jfilebeat）；
感兴趣的猴子们可以试试走一遍上面的过程，一个上午+两个晚上+几杯咖啡的事情，咖啡给大家推荐一款来自的马来半岛的OWL，俗名猫头鹰，非常适合晚上睁大眼睛看屏幕用，香甜可口纵享丝滑。。。
数据接收和解析组件，我们公司大佬自研了java版本的logstash，参考（https://github.com/DTStack/jlogstash），日志接收和解析性能是ruby版本性能5倍以上，关键是配置简单，分钟内上手，同事出门上个厕所的时间回来我就配置好了（大笑）；
数据存储方面，最近一周的日志数据全部投递到elasticsearch里，以防哪天甲方大人心血来潮想搜个日志啥的；结构化的应用进程数据、主机性能数据、数据库性能数据和业务日志数据投递到clickhouse里，通过clickhouse强大的聚合计算能力（多表数据关联，sum/avg等聚合计算），计算出同一时间线上的业务和进程、主机以及数据库性能的关联趋势图。一句话总结下ck吧，在sql里计算我只服ck（https://clickhouse-docs.readthedocs.io/en/latest/functions/），源码请见https://github.com/yandex/ClickHouse。
坚持看到这里就是真爱了，贴上一张系统架构图，图中左方是数据采集层，easymanager是公司自研的自动部署神器（不用想了，没有开源），右边是数据展示端，把应用、主机、数据库、日志数据统一展示在一张大屏上，废话不说了，上菜！
（谢幕要另起两行）
验收会上，项目验收会上，
甲方大人面无表情，我们的项目经理滔滔不绝黄河之水，
项目经理：“was 进程性能数据、主机性能数据和数据库数性能据数据趋势图，高业务量对应高负载、高性能消耗和高数据库读写，关联估算出业务量和性能数据之间的比例关系，实现关联分析；同时通过业务闲时异常性能数据趋势（如异常持续高负载，异常持续高内存消耗，异常持续高数据库读写）情况定位应用程序的故障，辅助故障定位及时对故障应用程序进行处理。在业务高峰期，持续的业务高峰和持续的性能负载趋势会触发告警，及时对性能故障和业务高峰压力进行预警，辅助故障预警和决策...“。
甲方大人：“哦，吃饭“。