50个IT运维常用指标，打死都不能忽视！
2025-10-31 09:22:25
RAIZ
在IT运维的日常工作中，我们经常面临这样的困惑：系统看似正常运行，但用户体验却在悄悄下降。要真正掌握IT环境的健康状况，仅靠经验判断远远不够，我们需要依靠科学、全面的指标体系来指导工作。
今天，我将为大家系统梳理50个IT运维关键指标，这些指标涵盖了从基础设施到业务价值的完整链条，帮助你构建全方位的运维监控体系。
基础设施类指标
1. CPU使用率
核心计算资源指标，需同时关注平均值与峰值。建议设置多级阈值：70%预警、85%告警。2. 内存使用率
包括物理内存使用率和交换空间使用率。内存使用率持续高于90%需要立即处理。3. 磁盘空间使用率
按分区监控，特别是系统分区、数据库分区和日志分区。建议在达到80%时开始清理。4. 磁盘I/O性能
重点监控IOPS、吞吐量和响应时间。数据库应用对磁盘延迟特别敏感。5. 网络带宽使用率
区分入方向和出方向流量，识别业务高峰时段和网络瓶颈。6. 电源状态
包括电源模块状态、负载和冗余状态，确保供电可靠性。7. 硬件健康状态
通过带外管理接口监控风扇、温度、电压等硬件传感器数据。8. 机柜电力密度
数据中心机柜级别电力使用情况，避免过载。9. 机柜散热效率
冷热通道温差监控，确保制冷系统有效运行。10. UPS负载率
不间断电源负载情况，确保在合理范围内。
网络与连通性指标
11. 网络延迟
端到端网络延迟，区分局域网和互联网延迟。12. 网络抖动
延迟的变化程度，对音视频应用尤为重要。13. 数据包丢失率
网络质量的关键指标，超过1%就需要关注。14. 网络错误率
包括各类接口错误统计，帮助定位故障网卡或线路。15. TCP连接数
监控ESTABLISHED状态连接数，异常增长可能预示攻击。16. DNS解析成功率
域名解析成功率，影响所有网络服务访问。17. DNS响应时间
解析耗时，建议内部DNS保持在10ms以内。18. 网络设备CPU/内存
交换机、路由器等网络设备自身资源使用情况。19. 端口状态变更频率
网络端口up/down变化频率，异常频繁变更需排查。20. BGP会话状态
对于多线网络，BGP邻居状态至关重要。
系统层指标
21. 系统负载
Linux系统1分钟、5分钟、15分钟负载平均值。22. 进程数量
包括总进程数和僵尸进程数。23. 登录会话数
当前活跃的登录会话，异常时间登录需告警。24. 文件句柄使用率
文件描述符使用情况，避免达到系统限制。25. inode使用率
磁盘inode使用情况，即使空间充足，inode耗尽也会导致问题。26. 内核参数使用率
如semaphore、shared memory等系统资源使用情况。27. 系统日志错误率
单位时间内系统级错误日志数量。28. 时间偏移量
系统时间与NTP服务器的时间差，影响分布式系统。29. OOM Killer触发次数
内存不足时系统杀进程的次数。30. 系统启动时间
从开机到服务就绪的总时间，影响恢复速度。
数据库指标
31. 数据库连接数
当前连接数及连接池使用率。32. 查询响应时间
平均查询耗时及95分位值。33. 慢查询数量
单位时间内超过阈值的长事务数量。34. 缓存命中率
Buffer cache、query cache等命中率。35. 锁等待时间
数据库锁竞争情况，反映并发瓶颈。36. 复制延迟
主从数据库之间的数据同步延迟。37. 事务提交速率
单位时间内成功提交的事务数。38. 死锁发生频率
数据库死锁发生次数，需重点关注。39. 备份执行时间
完整备份和增量备份耗时。40. 日志空间增长率
事务日志增长速率，影响备份策略。
应用服务指标
41. 应用响应时间
应用层面的事务处理时间，区分前端和后端时间。42. 应用错误率
HTTP状态码分布，重点关注5xx错误比例。43. 请求吞吐量
QPS（每秒查询数）或TPS（每秒事务数）。44. 活跃会话数
应用服务器管理的会话数量。45. 应用队列长度
异步任务队列堆积程度。46. 线程池使用率
应用服务器线程池繁忙程度。47. 垃圾回收效能
JVM等运行时GC频率和暂停时间。48. 缓存命中率
应用级缓存效率，如Redis、Memcached。49. 会话超时率
用户会话异常超时的比例。50. 功能使用率
关键业务功能调用频率。
运维效能指标
随着DevOps和SRE理念的普及，以下指标也越来越重要：
变更成功率
应用变更、配置变更的成功比例。
平均故障恢复时间（MTTR）
从故障发生到完全恢复的平均时间。
平均无故障时间（MTBF）
系统正常运行的持续时间。
服务可用性
服务级别协议（SLA）达成情况。
资源利用率
总体资源使用效率，影响成本优化。
建立有效的指标管理体系
收集指标只是第一步，关键是如何有效利用：
分级分类管理
将指标分为核心指标、辅助指标和参考指标，区别对待。
建立健康评分
综合多个指标计算系统健康度分数，直观反映状态。
智能基线告警
基于历史数据建立动态基线，减少误告警。
根因分析联动
建立指标间的关联关系，加速故障定位。
容量预测规划
基于趋势分析预测资源需求，指导扩容计划。
实践建议
1. 循序渐进
不要试图一次性监控所有指标，从核心业务开始逐步扩展。2. 业务导向
选择与业务影响直接相关的指标优先监控。3. 工具适配
根据技术栈选择合适的监控工具，避免重复造轮子。4. 文档完善
为每个指标明确定义、计算方法和响应流程。5. 定期回顾
每月回顾指标体系和告警效果，持续优化。
运维指标是连接技术运维与业务价值的桥梁。一个好的指标体系，不仅能够帮助我们快速发现和解决问题，更能为容量规划、成本优化和架构改进提供数据支撑。
记住，指标的价值不在于数量多少，而在于是否能够真实反映系统状态并指导行动。