ما مراقبة الخادم؟

وهو يتألف من أنظمة مراقبة تقوم بجمع المقاييس وتحليلها (على سبيل المثال، استخدام وحدة المعالجة المركزية، واستهلاك الذاكرة، ومساحة القرص) عبر البيئات المادية والافتراضية والمستندة إلى السحابة.

وفقًا لاستطلاع "تكلفة فترة التعطل عن العمل بالساعة" الصادر عن مؤسسة ITIC، أفادت 97% من الشركات الكبرى بأن ساعة واحدة من فترة تعطل الخادم، تُكلف شركاتهم، في المتوسط، أكثر من 100,000 دولار أمريكي سنويًا. وأفاد 41% من المستجيبون بأن التكاليف تتراوح بين مليون دولار أميركي وأكثر من خمسة ملايين دولار أميركي في الساعة.¹ وهذا يجعل مراقبة الخادم أمرًا ضروريًا لتحقيق تجربة المستخدم (UX) المثالية والنتائج التجارية الشاملة.

تعتمد المجموعات على مراقبة الخوادم لاكتشاف المشكلات في وقت مبكر، وتحسين الموارد والحفاظ على التوافر العالي. مع تزايد تعقيد البنية الأساسية لتكنولوجيا المعلومات، الي تضمن بيئات السحابة الهجينة والبُنى الموزعة، تساعد المراقبة الفعالة فرق تكنولوجيا المعلومات على الحفاظ على العمليات الموثوقة وتجنب استكشاف الأخطاء وإصلاحها التي لا تنتهي.

تعمل مراقبة الخوادم من خلال نظام متعدد الطبقات يجمع بيانات الخادم ويحللها وينبه المستخدمين إلى التغييرات في الأداء. وتقوم برامج المراقبة أو البروتوكولات عن بُعد (على سبيل المثال، SNMP) بجمع المقاييس من الخوادم وإرسال البيانات إلى نظام مركزي للمعالجة والتصور.

تتكون بنية المراقبة اليوم من أربع وظائف أساسية:

• تتضمن عملية جمع البيانات من الخوادم جمع البيانات الوصفية الخاصة بالسعة والتكوين والأداء وإرسالها إلى خدمة مراقبة مركزية.
• تشمل معالجة المقاييس وتخزينها تنظيم البيانات وتخزينها في الوقت الفعلي للتحليل والتتبع التاريخي.
• تستخدم التحليلات والتنبيهات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي (AI)  التعلم الآلي (ML) للكشف عن الحالات الشاذة والتنبؤ بالأعطال وأتمتة التحليل الجذري.
• تتضمن التصور والاستجابة المؤتمتة واجهات المستخدم الرسومية (GUI) ولوحات المعلومات التي تعرض حالة النظام والاستجابات التلقائية.

هناك ثلاثة أنواع رئيسية من مراقبة الخوادم، كل منها مصمم لبيئات البنية التحتية المختلفة:

1. مراقبة الخادم المخصص: تتبع مراقبة الخادم الفعلي (أو الخادم المخصص) ميزات الأجهزة، بما في ذلك درجة الحرارة والطاقة وأخطاء الذاكرة.
2. مراقبة VM: مراقبة Virtual Servers أكثر تعقيدًا. تتشارك العديد من الأجهزة الافتراضية (VMs) الأجهزة المادية نفسها من خلال منصات مثل VMware، التي تتضمن مراقبة نظام المضيف والأجهزة الافتراضية الفردية.
3. مراقبة الحاويات: ترتقي تقنية الحاويات بمفهوم المحاكاة الافتراضية إلى أبعد من ذلك، حيث تعمل التطبيقات في حاويات خفيفة الوزن ومحمولة. لقد جعلت Kubernetes مراقبة الحاويات أمرًا ضروريًا، ما يتطلب أدوات متخصصة يمكنها تتبع الحاويات في أثناء حركتها عبر خوادم مختلفة وتوسيع نطاقها تلقائيًا بناءً على الطلب.

تجمع الإستراتيجيات اليوم عادةً بين الأساليب الثلاثة. تتعامل الخوادم المخصصة المحلية، وخوادم السحابة والخوادم الافتراضية مع أحمال تشغيل مختلفة استنادًا إلى متطلبات محددة، بينما تتيح الحاويات النشر السريع والتوسع. وتستخدم منصات المراقبة الحديثة، الذكاء الاصطناعي والأتمتة للتعامل مع هذا التعقيد، واكتشاف الموارد الجديدة تلقائيًا وضبط المراقبة مع تغير البنية التحتية.

ومن الجدير بالذكر أن التمييز بين مراقبة البنية التحتية للخادم ومراقبة أداء الخادم ومراقبة التطبيق قد اختفى إلى حد كبير. وتغطي المراقبة الشاملة لبيئة الخادم الآن كلاً من سلامة الخادم وأداء التطبيق في الأنظمة الأساسية الموحدة.

تعتمد مراقبة الخادم على خمسة عناصر أساسية تعمل معًا لتوفير رؤية شاملة للبنية الأساسية:

1. جامعو البيانات
2. أنظمة التخزين
3. محركات التحليل
4. أنظمة التنبيه
5. لوحات المعلومات والتكامل

تجمع العوامل المؤتمتة أو البروتوكولات عن بُعد المقاييس، بما في ذلك، مؤشرات السلامة وبيانات استخدام الموارد ومعلومات حالة التطبيق. ويستخدم المجمعون الحديثون الحد الأدنى من موارد النظام مع توفير نقل البيانات في الوقت الفعلي.

تم تحسين قواعد بيانات Time Series Database لمراقبة البيانات وضغط المعلومات بشكل كبير مع الحفاظ على أداء الاستعلام السريع. وتتضمن هذه الأنظمة سياسات الاحتفاظ التلقائية التي توازن بين احتياجات التحليل التاريخي وتكاليف التخزين.

تجمع محركات التحليل الحديثة بين المراقبة التقليدية القائمة على القواعد والتعرف على أنماط الذكاء الاصطناعي. فهي تقيّم المقاييس مقابل كل من العتبات الثابتة وخطوط الأساس الديناميكية المستفادة من البيانات التاريخية، مع تتبع الارتباطات بين الأنظمة. ويتيح هذا النهج الكشف عن الشذوذ بشكل أكثر دقة عبر البنية التحتية المترابطة.

تستخدم أنظمة التنبيه الذكية قواعد محددة مسبقًا لمنع إرباك فرق تكنولوجيا المعلومات بالعديد من التنبيهات ذات الصلة والذكاء الاصطناعي لتقليل الإيجابيات الخاطئة. وهي تشمل التكامل مع منصات الاتصالات ومراقبة DNS لتحقيق وقت استجابة سريع.

تقوم منصات التصور بتحويل المقاييس الأولية إلى رؤى قابلة للتنفيذ من خلال لوحات المعلومات في الوقت الفعلي وإعداد التقارير المؤتمتة. وتربط قدرات التكامل، المراقبة بالبنية التحتية الحالية لتكنولوجيا المعلومات والأتمتة.

تتراوح حلول مراقبة الخادم من حلول مصدر مفتوح إلى المنصات التجارية وخدمات مزود السحابة. وتقوم المجموعات عادةً بدمج أدوات متعددة لإنشاء الإستراتيجية الشاملة عبر البنية التحتية والتطبيقات ومنصات SaaS .

وتشمل هذه الأدوات:

• أدوات جمع البيانات: تقوم أدوات البرمجيات بجمع المقاييس، بما في ذلك مراقبة الشبكة، وتحليل البيانات في الوقت الفعلي، وبيانات الأداء من الخوادم والتطبيقات. وتوفر الحلول الاحتكارية مثل PRTG والخيارات مفتوحة المصدر مثل Nagios وZabbix إمكانية تخصيص الإشعارات والمكونات الإضافية للنظام البنائي لتلبية احتياجات العمل المحددة.
• أنظمة إدارة التنبيهات والحوادث: تعمل أنظمة إدارة التنبيهات والحوادث على اكتشاف المشكلات وإخطار الفرق وتنسيق سير عمل الاستجابة. وتستخدم المنصات المتقدمة تنبيهات مدعومة بالذكاء الاصطناعي لتقليل النتائج الإيجابية الخاطئة وتوفير أُطر العمل لحل الحوادث بسرعة.
• منصات مراقبة الأداء: تتعقب هذه المنصات الشاملة أداء الخادم والتطبيقات في الوقت الفعلي. وتتضمن المنصات الرائدة الذكاء الاصطناعي للكشف المؤتمت عن المشكلات وتحليل السبب الأساسي لتحقيق الأداء الأمثل.
• خدمات مزود السحابة: يقدم مزودو السحابة خدمات مراقبة أصلية مدمجة في منصاتهم، بما في ذلك AWS CloudWatch وMicrosoft Azure Monitor وGoogle Cloud Operations وIBM Cloud Monitoring. وتوفر هذه الأدوات تكاملاً سحابيًا عميقًا مع مستويات التسعير ومستويات الميزات المختلفة. كما تقوم منصات التحليلات والتصور بمعالجة مقاييس المراقبة إلى رؤى قابلة للتنفيذ من خلال لوحات المعلومات في الوقت الفعلي وإعداد التقارير المؤتمتة.

تستخدم المجموعات، مراقبة الخادم لتقديم قيمة أعمال قابلة للقياس عبر سياقات تشغيلية متعددة:

• التوفر العالي
• حل المشكلات بشكل استباقي
• تحسين الموارد
• الأمن والامتثال
• الكفاءة التشغيلية

تمنع مراقبة الخادم الانقطاعات المكلفة من خلال اكتشاف المشكلات في خوادم الويب وقواعد البيانات وأنظمة التشغيل (على سبيل المثال، Linux) والبنية التحتية الحساسة الأخرى قبل أن تؤثر في المستخدمين. ويتيح هذا للمجموعات، الحفاظ على توافر عالٍ.

ووفقًا لبحث أجرته مؤسسة ITIC مع استطلاع موثوقية نظام تشغيل الخادم العالمي لأجهزة الخوادم لعام 2023، فإن 90% من المجموعات تتطلب الآن توافرًا لا يقل عن 99.99%. وتساوي هذه النسبة 52 دقيقة من فترة التعطل غير مخطط لها لكل خادم سنويًا للأنظمة والتطبيقات.¹

تساعد المراقبة الحديثة الفرق على تحديد الاختناقات وقيود السعة والأعطال المحتملة قبل أن تؤثر في المستخدمين. ويعمل هذا النهج على تحسين عمليات تكنولوجيا المعلومات من خلال معالجة مشكلات الأداء في أثناء فترات الصيانة المخطط لها بدلاً من حالات الاستجابة للطوارئ. كما أنه يقلل من الضغط على كل من الأنظمة والفرق مع تحسين موثوقية الخدمة بشكل عام.

توفر مراقبة الخوادم تحليلاً تاريخيًا لتخطيط السعة بدقة وتحديد الموارد غير المستغلة بشكل كافٍ لإعادة تخصيصها.

يمكن للمجموعات منع الإفراط في التزويد مع ضمان الموارد الكافية لفترات ذروة الطلب.

تتيح المراقبة الشاملة اكتشاف التهديدات بسرعة عبر الخوادم وجدران الحماية والبنية التحتية للشبكة. فهي تحافظ على مسارات التدقيق للامتثال التنظيمي وتوفر الرؤية المطلوبة لأُطر العمل مثل HIPAA وGDPR.

تحرر المراقبة المؤتمتة للخوادم، الموارد التقنية من عمليات الفحص اليدوي وتوفر رؤى قائمة على البيانات لاتخاذ قرارات البنية التحتية. وتتيح واجهات برمجة التطبيقات (APIs) التكامل مع أنظمة الأعمال الحالية، ما يسمح للفرق بتوسيع نطاق القدرات لدعم نمو الأعمال.

تتطور التقنيات بسرعة لمعالجة ثلاثة تحولات مهمة في عمليات تكنولوجيا المعلومات الحديثة:

• المراقبة المستندة إلى الذكاء الاصطناعي
• حوسبة الحافة
• البُنى بدون خادم

أصبح تكامل الذكاء الاصطناعي معيارًا قياسيًا عبر منصات المراقبة، مع تسارع اعتماده في بيئات المهام الحساسة. وتظهر الأبحاث التي أجراها معهد قيمة الأعمال التجارية التابع لشركة IBM أن 78% من المسؤولين التنفيذيين في مجال تكنولوجيا المعلومات يقومون بتجربة قدرات الذكاء الاصطناعي أو تشغيلها في تطبيقات الكمبيوتر المركزي.  

يمكّن الذكاء الاصطناعي خاصية التعرف على الأنماط التي تحلل سلوك النظام وتوفر تنبيهًا يستند إلى السياق. ويقلل التعلم الآلي (ML) من الإيجابيات الخاطئة من خلال مراعاة الأنماط التاريخية، في حين أن قدرات المراقبة الحديثة تشمل التحليلات التنبؤية وخطوط الأساس المؤتمتة لتحليل السبب الأساسي.

تعالج مراقبة الحافة النمو في الأجهزة المتصلة والحوسبة الموزعة. وتعمل تقنيات المراقبة هذه على معالجة البيانات محليًا لتقليل زمن الانتقال في أثناء استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء الأداء التكيفي.

تعمل المراقبة بدون خادم على معالجة البُنى التي يتم فيها تشغيل التعليمات البرمجية عند الطلب من دون خوادم مرئية، ما يجعل مراقبة البنية التحتية التقليدية غير فعالة. وتتطلب هذه البنيات تتبعًا موزعًا لمتابعة الطلبات عبر وظائف متعددة وأدوات قابلية الملاحظة المتخصصة التي تجمع بين المقاييس والسجلات والتتبعات.