关键词：
人工智能
我们的架构应该支持数据科学技术和机器学习技术的引入，AIOps 技术还在快速发展之中，很多算法和数据方法还在不断变化，应该为这类变化保留足够的灵活性。
人工智能技术将逐渐应用于监控系统中，以实现智能化的监控和预测分析。通过对大数据的分析和机器学习，监控系统将能够实现更加准确、高效的故障预测和预警，从而提高系统的可靠性和稳定性。
大数据
监控系统越来越发挥整体运维系统的中枢作用，运维系统逐渐由流程驱动转变为数据驱动。我们应该更加重视监控系统的开放性，使监控系统具有与其它所有运维子系统对接、整合的能力，并对外做出数据、算法等技术输出。
随着大数据技术的不断发展，监控系统将能够处理更加庞大的数据量，实现更加精细的监控和分析。同时，监控系统还将能够更加灵活地支持各种数据源，并实现数据的实时采集、存储和查询。
云、容器和微服务的出现使被监控对象的数量增加了两到三个数量级，所以高维度的数据管理能力尤其重要，我们的时间序列管理技术架构应该为 10 亿级别时序数据个数作好充足准备。
云化
云计算技术的发展将推动监控系统向云化方向发展。未来的监控系统将不仅支持本地部署，还将提供云服务，使得用户可以随时随地访问监控数据，同时还需支持混合云架构，目前不少企业IT架构是混合云架构。
自动化
云原生技术浪潮带来了混合的技术栈和高动态的服务端架构，我们应该重视采集器的自主能力，在面向复杂多变的被监控环境时，采集器尽可能做到对环境的自动识别，对指标的自主采集。
自动化技术将成为监控系统未来发展的重要方向。未来的监控系统将能够实现自动化配置、自动化发现和自动化报警等功能，从而减轻运维人员的工作负担，提高工作效率。
安全性
随着网络安全问题的日益严重，监控系统的安全性将成为未来的重要关注点。未来的监控系统将需要更加强大的安全机制，保障监控数据的安全和隐私。总之未来的监控系统将面临更多的挑战和机遇。只有不断地创新和发展，才能更好地满足用户的需求，推动监控系统的发展和进步。
总结
运维监控平台是运维工作中不可或缺的一部分，如何构建适合自己的运维监控平台，每个公司的需求不一样，每个运维面对的痛点也不尽相同，但，不管有什么需求，多少需求，万变不离其宗，有了机器上的各种监控数据，运维就能做很多事情。
监控乃至整个运维行业正处在变更之际，面对诸多变化和不确定性，运维监控的规划应该首先考虑保证技术投资的可持续性，避免锁定在某一具体的架构和方案上，而是立足核心技术要点与诉求，跟随技术潮流，平滑演进，保持技术先进性，在演进过程中分阶段持续输出业务价值。
随着云原生技术的发展，监控系统需要不断创新和发展，以适应不断变化的需求和挑战，提供更加全面、高效、安全的监控服务，云原生应用具有高度的动态性和变化性，监控系统需要具有高度的可观测性，以实现对应用运行状态的实时监测和分析，所以在这里我非常推荐使用夜莺监控(Nightingale)，其商业化产品是由快mao星云开发的flashcat，其采集器完全采用了All In One的设计理念，一体化集成了Logging、Tracing、Metrics，其采集数据协议完全遵循CNCF的OpenTelemetry标准，关于可观测性，大家可以更多关注我之前的文章
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